前言：最近需要做一些GPU并行计算，因而入坑CUDA和OPENCL，两者都有用到一些，刚好有点时间，同时记录一些学习过程，排掉一些坑，这篇是环境安装篇，基本跟着走就没什么问题，环境：ubuntu18.04 / ubuntu20.04 显卡：Nvidia
一、CUDA安装
1.查看电脑是否识别GPU
lspci | grep -i nvidia
2.查看电脑可以安装的显卡驱动版本
ubuntu-drivers devices
3.安装显卡驱动，选择上图的recommended
sudo apt install nvidia-driver-XXX
reboot #重启
4.查看显卡信息
nvidia-smi
5.安装CUDA
到nivida官网下载自己可安装的版本
复制Base Installer的执行代码，下载脚本（3个多G，可能有点久）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run #选择自己的版本
运行脚本进行安装cuda库
sudo sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run
在弹出的安装界面中选“continue”，如果选了会跳出安装，就说明安装失败，给了失败日志的路径，可以自己查看原因。
进入下一步，输入accept
把Driver选项的X去掉，不然它会再给你装一次驱动，会冲突，报错。然后选择Install
等待安装，没什么问题就成功了。
6.配置环境变量
gedit ~/.bashrc
最后一行增加
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
注意查看自己的cuda真是安装路径
7.检查是否安装成功
重新打开终端
nvcc -V
8.添加cuda lib 路径
注意自己的版本号
sudo echo '/usr/local/cuda-11.4/lib64/' >> /etc/ld.so.conf
sudo ldconfig
CUDA安装成功之后会在终端当前所在目录库生成一个NVIDIA_CUDA-11.4_Samples的编程例子的文件夹，可以用来测试。直接进去目录里面make就行。
二、OPENCL安装
1.安装
其实CUDA安装是包含了OPENCL的，但是你要使用OPENCL还需要配置一下。
也可以单独安装头文件和库
sudo apt install opencl-headers
sudo apt install ocl-icd-libopencl1
sudo apt install ocl-icd-opencl-dev
sudo apt install clinfo
#sudo apt install intel-opencl-icd #Install NEO OpenCL runtime for Intel GPU
查看电脑当前安装信息
clinfo
基本OK，接下来就可以愉快的写代码了。
2.测试opencl
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#ifdef MAC
#include <OpenCL/cl.h>
#else
#include <CL/cl.h>
#endif
int main() {
/* Host data structures */
cl_platform_id *platforms;
//每一个cl_platform_id 结构表示一个在主机上的OpenCL执行平台，就是指电脑中支持OpenCL的硬件，如nvidia显卡，intel CPU和显卡，AMD显卡和CPU等
cl_uint num_platforms;
cl_int i, err, platform_index = -1;
/* Extension data */
char* ext_data;
size_t ext_size;
const char icd_ext[] = "cl_khr_icd";
//要使platform工作，需要两个步骤。1 需要为cl_platform_id结构分配内存空间。2 需要调用clGetPlatformIDs初始化这些数据结构。一般还需要步骤0：询问主机上有多少platforms
/* Find number of platforms */
//返回值如果为-1就说明调用函数失败，如果为0标明成功
//第二个参数为NULL代表要咨询主机上有多少个platform，并使用num_platforms取得实际flatform数量。
//第一个参数为1，代表我们需要取最多1个platform。可以改为任意大如：INT_MAX整数最大值。但是据说0，否则会报错，实际测试好像不会报错。下面是步骤0：询问主机有多少platforms
err = clGetPlatformIDs(5, NULL, &num_platforms);
if(err < 0) {
perror("Couldn't find any platforms.");
exit(1);
}
printf("I have platforms: %d\n", num_platforms); //本人计算机上显示为2，有intel和nvidia两个平台
/* Access all installed platforms */
//步骤1 创建cl_platform_id，并分配空间
platforms = (cl_platform_id*)
malloc(sizeof(cl_platform_id) * num_platforms);
//步骤2 第二个参数用指针platforms存储platform
clGetPlatformIDs(num_platforms, platforms, NULL);
/* Find extensions of all platforms */
//获取额外的平台信息。上面已经取得了平台id了，那么就可以进一步获取更加详细的信息了。
//一个for循环获取所有的主机上的platforms信息
for(i=0; i<num_platforms; i++)
{
/* Find size of extension data */
//也是和前面一样，先设置第三和第四个参数为0和NULL，然后就可以用第五个参数ext_size获取额外信息的长度了。
err = clGetPlatformInfo(platforms[i],
CL_PLATFORM_EXTENSIONS, 0, NULL, &ext_size);
if(err < 0)
{
perror("Couldn't read extension data.");
exit(1);
}
printf("The size of extension data is: %d\n", (int)ext_size);//我的计算机显示224.
/* Access extension data */
//这里的ext_data相当于一个缓存，存储相关信息。
ext_data = (char*)malloc(ext_size);
//这个函数就是获取相关信息的函数，第二个参数指明了需要什么样的信息，如这里的CL_PLATFORM_EXTENSIONS表示是opencl支持的扩展功能信息。我计算机输出一大串，机器比较新（专门为了学图形学而购置的电脑），支持的东西比较多。
clGetPlatformInfo(platforms[i], CL_PLATFORM_EXTENSIONS,
ext_size, ext_data, NULL);
printf("Platform %d supports extensions: %s\n", i, ext_data);
//这里是输出生产商的名字，比如我显卡信息是：NVIDIA CUDA
char *name = (char*)malloc(ext_size);
clGetPlatformInfo(platforms[i], CL_PLATFORM_NAME,
ext_size, name, NULL);
printf("Platform %d name: %s\n", i, name);
//这里是供应商信息，我显卡信息：NVIDIA Corporation
char *vendor = (char*)malloc(ext_size);
clGetPlatformInfo(platforms[i], CL_PLATFORM_VENDOR,
ext_size, vendor, NULL);
printf("Platform %d vendor: %s\n", i, vendor);
//最高支持的OpenCL版本，本机显示：OpenCL1.1 CUDA 4.2.1
char *version = (char*)malloc(ext_size);
clGetPlatformInfo(platforms[i], CL_PLATFORM_VERSION,
ext_size, version, NULL);
printf("Platform %d version: %s\n", i, version);
//这个只有两个值：full profile 和 embeded profile
char *profile = (char*)malloc(ext_size);
clGetPlatformInfo(platforms[i], CL_PLATFORM_PROFILE,
ext_size, profile, NULL);
printf("Platform %d full profile or embeded profile?: %s\n", i, profile);
/* Look for ICD extension */
//如果支持ICD这一扩展功能的platform，输出显示，本机的Intel和Nvidia都支持这一扩展功能
if(strstr(ext_data, icd_ext) != NULL)
platform_index = i;
//std::cout<<"Platform_index = "<<platform_index<<std::endl;
printf("Platform_index is: %d\n", platform_index);
/* Display whether ICD extension is supported */
if(platform_index > -1)
printf("Platform %d supports the %s extension.\n",
platform_index, icd_ext);
//释放空间
free(ext_data);
free(name);
free(vendor);
free(version);
free(profile);
}
if(platform_index <= -1)
printf("No platforms support the %s extension.\n", icd_ext);
/* Deallocate resources */
free(platforms);
return 0;
}
用gcc编译以上程序：文章来源：https://uudwc.com/A/ed4q4
gcc opencl_hello.c -o opencl_hello -lOpenCL
若有类似如下输出，则表示opencl配置正确：
文章来源地址https://uudwc.com/A/ed4q4
