最近花了点时间，对openmp，opencl，mpi（有多种实现，如open MPI）等，关于高性能计算的技术，做了一下简单的浏览，我把这次简单浏览所学习到的一点东西记录在此。这些总结和记录都比较半吊子，还需要更深入的学习和研究。

首先，时下越来越热的gpu计算，随着中国天津的大型计算机拿到国际头把运算力交椅，不得不让人重视。现有的技术，从阵营上分，有nvidia的cuda，AMD(ATI)的stream。还有一个开放标准：opencl。

我是比较看好opencl的，因为他可以支持同时对不同品牌，不同核心cpu和gpu的优化和加速，特别适合异构环境。他的基本原理就是系统里边内置一个类似编译器，好像llvm的东西，软件写完的代码只有到最后的硬件执行的时候进行最终编译，这个编译过程似乎是通过系统里边的硬件驱动driver（现在都还需要另外安装，intel，nvidia，amd提供的sdk中都分别包含有自己的driver），得以执行。所以opencl的程序主线程，会根据系统中是几个核的多核cpu，那种架构的cpu（arm或者x86），有没有gpu，哪种gpu，来决定最后生成的工作线程的代码传递给那个driver编译执行。系统会自动保存编译后的二进制代码以备后用。

这个过程看起来好像是一个动态语言的过程，但是实际上现在opencl还主要是底层的，经过扩展的c语言来写。不同硬件的driver充当了runtime的角色。

intel,nvidia,amd等多家硬件厂商支持opencl，但是同时也有自己的小九九，比如nvidia的cuda，就提供了针对自己的更多的功能，而且函数上据说也更为高级。

所以说，如果是专门针对特定硬件环境下，比如开发大运算量的科学程序的话，最好使用专门硬件自己的gpu加速sdk开发。只有在要求通用性，比如商业软件上，才使用opencl开发。

另外，一贯讨厌开放标准的微软，这次又和当年对待opengl一样，用他的directorX来玩个性了。反正我是能不鸟他，就不鸟他！

其次，openmp和mpi，这两个都是已经被广泛使用的并行程序开发库。他们的区别是：openmp是针对多核处理器，使用的是共享内存的并行方式，可以说更为线程一些；mpi是针对服务器中，多个对称并行cpu或者集群服务器的情况，内容共享方式是混合的，更为进程一些。

某种角度上说，opencl有代替openmp的可能和趋势，里边会包含针对多核心cpu的处理。现在的环境下，还是openmp更合适——可以直接发挥多核心处理器的能力，而且不需要图形开发的知识。这里是一篇关于openmp和opencl性能的测试。

现在的并行开发，主要就是MPI+openmp，前者负责将运算通过进程分布到不同服务器的不同cpu上去，后者负责通过多线程，有效利用cpu中每个核心的效能。

再次，有文章显示，为了最好的发挥线程的效能，在同样算法条件下，最好程序使用的线程和cpu提供的最大线程数一致，而且最好能够绑定程序执行线程和cpu核心。gpu对某些计算加速效果特别好，效率也不错，但是由于必须通过pci用cpu进行调度，所以，实际程序设计的时候，要考虑这个通信过程的延时。

最后，现有的几种并行计算技术：

1、系统层面，使用进程迁移技术，从而让所有支持多进程的程序，实现并行，如openmosix，这需要经过patch过的操作系统；

2、硬件层面，也就是opencl等gpu加速技术，需要相应的硬件支持；

3、开发语言方面，现在erlang这种动态语言，就提供了对集群环境的支持，他会自动向加入集群的服务器分布运算进程。google Go语言可能也是类似的。

ps，开发方面，opencl现在用起来门槛还是很高的，不知道以后会不会提供更高层的抽象库。不过，我发现QT，现在可以支持opencl了，qtopencl虽然还没有放入主枝，需要自己编译开发包，但是文档上说，提供了qt模式的函数。QT在被诺基亚收购之后，改变授权为lgpl，加上技术越来越全面，的确成了一个跨平台开发很好的解决方案了。真眼馋。

这个网站里边有opencl的新闻。