OpenCL

OpenCL
作者	Apple
開発元	Khronos Group
最新版	3.0.16 / 2024年4月4日 (3か月前)
対応OS	クロスプラットフォーム
種別	API
ライセンス	ロイヤリティフリー
公式サイト	www.khronos.org/opencl/; www.khronos.org/webcl/
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OpenCL︵オープンシーエル、英: Open Computing Language︶は、マルチコア CPUやGPU、Cellプロセッサ、DSPなどによる異種混在の計算資源︵ヘテロジニアス環境、ヘテロジニアス・コンピューティング、英: heterogeneous︶を利用した並列コンピューティングのためのクロスプラットフォームなAPIである。主な用途は科学技術計算や画像処理に代表される高性能計算のためのアプリケーションソフトウェアの高速化︵ハードウェアアクセラレーション︶であり、シミュレーション可視化に用いるリアルタイム3次元コンピュータグラフィックスAPIとの連携も拡張機能として標準化されている。スーパーコンピュータやサーバ、ワークステーションやパーソナルコンピュータのほか、携帯機器などでの利用も想定されており、組み込みシステム向けに必要条件を下げたOpenCL Embedded Profileが存在する。

仕様

OpenCLの仕様はAppleによって提案されたのち^[3]、標準化団体クロノス・グループの作業部会OpenCL Working Group︵旧Compute Working Group︶によって策定されている。仕様はロイヤリティフリーなオープン標準として公開されており、仕様に基づいたフレームワークの実装はサードパーティーによって行われる。ただし、実装されたフレームワークに対して許諾される商標ライセンスに必要な仕様一致性テストには、'nominal fee'︵名目上の手数料︶が必要である^[4]。

特徴

OpenCLには次のような特徴がある。 ●CPU︵CL_DEVICE_TYPE_CPU︶、GPU︵CL_DEVICE_TYPE_GPU︶、およびCell/FPGA/Xeon Phi^[5]など︵CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR︶の各種計算資源のサポート ●C言語︵ISO C99規格︶をベースにしたOpenCL C、あるいはC++言語︵ISO C++14規格︶をベースにしたOpenCL C++プログラミング言語によるカーネル記述 ●組み込みのベクトル型およびベクトル演算のサポート︵float2型、float4型などや、Swizzle演算など︶ ●オンラインのOpenCL Cコンパイラ ●SPIR︵英語版︶およびSPIR-V中間表現のサポート (SPIR 1.2/2.0 for OpenCL 1.2/2.0, SPIR-V 1.0 for OpenCL 2.1) ●データ並列およびタスク並列のプログラミングモデルのサポート ●同期ポイント以外での内容の一貫性 (consistency) を保証しない、緩和型一貫性共有メモリモデル (relaxed-consistency shared memory model) ●同期ポイントおよびOpenCLアトミック操作でのホスト・デバイス間のメモリ一貫性を保証する共有仮想メモリ (shared virtual memory: SVM, OpenCL 2.0)^[6] ●IEEE 754準拠の単精度浮動小数点数︵float型︶演算のサポート ●ポインタ渡しおよびfloat型との相互変換関数経由でのアクセスに限定されるIEEE 754-2008準拠の半精度浮動小数点数︵half型︶ ●OpenCL 1.0においては、half型の直接演算は拡張 (cl_khr_fp16) による任意サポートに留まる ●OpenCL 1.0においては、倍精度浮動小数点数︵double型︶は拡張 (cl_khr_fp64) による任意サポートに留まる ●1次元/2次元/3次元のイメージオブジェクトのサポート︵1次元イメージはOpenCL 1.2以降^[7]︶ ●OpenGLおよびOpenGL ESのバッファ、テクスチャ、レンダーバッファとの連携︵cl_gl.h、OpenCL 1.0以降の拡張^[8]︶ ●EGL︵英語版︶のイメージ、ディスプレイ、同期オブジェクトとの連携︵cl_egl.h、OpenCL 1.2以降の拡張︶ ●Direct3D 10のバッファおよびテクスチャとの連携︵cl_khr_d3d10_sharing; cl_d3d10.h、OpenCL 1.1以降の拡張︶ ●Direct3D 11のバッファおよびテクスチャとの連携︵cl_khr_d3d11_sharing; cl_d3d11.h、OpenCL 1.2以降の拡張︶ ●DirectX 9のメディアサーフェイス連携︵cl_khr_dx9_media_sharing; cl_dx9_media_sharing.h、OpenCL 1.2以降の拡張︶

グラフィックスAPIとの関連性および相互運用性

OpenCL類似技術にNVIDIAのCUDA︵後述︶が存在するが、OpenCLにはCUDA同様に、3DグラフィックスAPIであるOpenGL︵クロスプラットフォーム︶およびDirect3D︵Windowsプラットフォーム専用︶との相互運用性︵Interoperability︶がAPIレベルで確保されている。なお、OpenCLの動作ターゲットとしての用件を満たしたGPU︵主にDirectX 10世代以上の統合型シェーダーアーキテクチャを採用したGPU︶で使用できるDirect3D API︵Direct3D 10およびDirect3D 11︶との相互運用機能は、クロノスが管理しているOpenCL API公式拡張でサポートされるが、旧来のDirect3D 9との相互運用機能は、OpenCL 2.0時点でもベンダーごとの拡張機能依存となっている︵cl_d3d9_ext.h︶。 OpenCLでのhalf/double型のサポート状況は、CUDAなどのほかのAPIとよく似ており、サポートされるかどうかはハードウェアデバイス次第である^[9]。また、OpenGL/Direct3Dでは浮動小数点テクスチャすなわちデータストレージのフォーマットとしてFP32形式のほかにFP16形式を選択できるが、通例GPUが得意とする演算精度は単精度であるため、シェーダープログラム中で利用できる演算精度は一般的には単精度となり、倍精度や半精度はオプション扱いとなる^[10]。 OpenCLのイメージオブジェクトをサポートするデバイス (CL_DEVICE_IMAGE_SUPPORT) では、バイリニアフィルタリングなどの高速なハードウェア機能を利用することもできる^[1^1]。以下にOpenGL関連の拡張を列挙する。

●cl_apple_gl_sharing, cl_khr_gl_sharing: OpenCL 1.0の拡張^[12]。 ●cl_khr_gl_event: OpenCL 1.2の拡張^[^13]。 ●cl_khr_egl_image, cl_khr_gl_msaa_sharing: OpenCL 2.0の拡張^[14]^[15^]。

プラットフォームとデバイス

OpenCL実行環境であるオペレーティングシステム上には、Installable Client Driver (ICD) Loaderという仕組みにより、複数のベンダーによるOpenCL実装を混在させることができる（cl_khr_icd）^[16]。各ベンダーのOpenCL実装は「プラットフォーム」として抽象化され、OpenCL APIを通じて列挙・選択することができる。

またOpenCLはカーネルコードの実行ハードウェアを「デバイス」として抽象化する。各OpenCLプラットフォームは複数のOpenCLデバイスを持つことができ、OpenCL APIを通じて列挙・選択できる。

プログラミングモデル

OpenCLのプログラム︵アプリケーションソフトウェア︶は、GLSLを利用したOpenGLプログラムとほぼ同じ要領で開発することができ、OpenCL C/C++を利用したデバイスコード︵カーネルコード︶と、OpenCL APIを利用したホストコードを別々に記述する^[17]。カーネルコードのコンパイルは、clCreateProgramWithSource()関数経由でデバイスドライバーが実行する。CUDAプログラムのような専用オフラインコンパイラ︵nvcc︶を必要としないため、様々なプラットフォームへの展開が容易となることが利点である。ただしカーネルコードの初回の実行時コンパイル︵オンラインコンパイル︶に時間がかかるなどのデメリットも存在する。この点に関しては、実運用時にはclCreateProgramWithSource()関数によるオンラインコンパイルは行なわず、clGetProgramInfo()関数とclCreateProgramWithBinary()関数を用いてコンパイル済みバイナリからプログラムオブジェクトを生成する方法もある^[1^8]^[19]^[20]^[21]が、ベンダーごとのOpenCLバイナリ間における互換性は保証されない。デバイスドライバーにカーネル記述言語のオンラインコンパイラの役割を持たせることで、ベンダー独自の拡張を実装しやすくなるが、コンパイラ品質はデバイスドライバーの品質に左右される。なお、OpenCL 1.2、2.0、2.1、2.2では、SPIR︵英語版︶およびSPIR-Vと呼ばれる中間表現︵中間言語、バイトコード︶をサポートすることにより、事前コンパイルしたベンダーに依存しないカーネルコードを実行することができるようになる^[22]。ただし、SPIR 1.2およびSPIR 2.0はOpenCL 1.2およびOpenCL 2.0の拡張機能︵cl_khr_spir^[2^3]︶となっており、サポート必須の機能ではない。一方、SPIR-VはOpenCL 2.1/2.2のコア機能となる^[24]。OpenCL 2.1ではSPIR-V 1.0を、OpenCL 2.2ではSPIR-V 1.0/1.1/1.2をサポートするが、OpenCL 3.0ではSPIR-Vはコア機能から外れ、サポート状況に関しては実行時の問い合わせが必要となった^[25]。

歴史

2008年6月10日︵日本時間︶のWorldwide Developers Conference (WWDC 2008) において、Mac OS X Snow Leopard︵v10.5 Leopardの次期メジャーバージョンとされる︶に搭載される予定の技術の1つとして初めて発表された^[26]。標準化団体クロノス・グループの2008年6月16日に発足した作業部会Compute Working Group (CWG) において、AppleによってOpenCLの仕様草案が提案された^[3]。CWGはGPUとCPUのヘテロジニアス︵異種混在︶な計算技術のロイヤリティフリーな標準化を目的としており、発足時点では3Dlabs、AMD、Apple、ARM、Codeplay、エリクソン、フリースケール・セミコンダクタ、Graphic Remedy、IBM、イマジネーション・テクノロジーズ︵英語版︶、インテル、ノキア、NVIDIA、モトローラ、QNX、クアルコム、サムスン、Seaweed、テキサス・インスツルメンツ、スウェーデン・ウメオ大学が参加している。 2008年8月のSIGGRAPH 2008および同年11月のSupercomputing 2008 (SC08) において、仕様策定の進捗状況が発表され、同時期にCompute Working Groupは名称をOpenCL Working Groupと改められ、新たにアクティビジョン・ブリザード、バルコ、ブロードコム、エレクトロニック・アーツ、エイチアイ、ケストレル研究所、Movidia、RapidMind︵英語版︶、TAKUMIが参加している。11月10日にはRapidMindが自社の並列コンピューティング開発環境においてOpenCLを採用すると発表した^[27]。 2008年 12月9日のSIGGRAPH Asia 2008において、正式版となるOpenCL 1.0の仕様が発表された^[28]。またほぼ同時期に、AMDとNVIDIAはそれぞれ自社のGPGPU技術であるATI StreamおよびCUDAにおいてOpenCL 1.0をサポートすると発表した^[29]^[30]。OpenCL 1.0対応の最初のプラットフォームとして、Mac OS X Snow Leopardが2009年 8月28日にリリースされた。 2010年 6月14日、OpenCL 1.1を正式発表^[31]。float3型の追加、clSetKernelArg()関数以外のスレッドセーフ化^[32]など。 2011年 11月15日、OpenCL 1.2を正式発表^[33]。分割コンパイル＆リンク対応、SubDeviceの追加、SPIR 1.2拡張機能、3Dイメージの書き込み拡張機能^[34]など。 2013年 7月22日、OpenCL 2.0を正式発表^[35]。read_write修飾子^[36]、共有仮想メモリ (Shared Virtual Memory) や動的並列処理 (Dynamic Parallelism) 対応など。 2015年 11月16日、OpenCL 2.1を正式発表^[37]。SPIR-V中間言語によるVulkan API (OpenGL Next Generation, glNext) とのプログラミング基盤共通化など。2015年3月3日の暫定仕様の発表時点でカーネル記述言語へのC++14サブセット導入も予定されていた^[38]が、OpenCL 2.1正式仕様の発表とともに、OpenCL C++のリリースは早くて2016年半ばとアナウンスされた。 2017年 5月16日、OpenCL 2.2を正式発表^[39]。2016年4月18日の暫定仕様の発表時点でアナウンスされていた、OpenCL C++言語、SYCL 2.2フレームワーク^[40]に加えて、中間表現SPIR-V 1.2などが導入された。 2018年6月、AppleはWWDCで、macOS Mojave以降ではOpenCLを非推奨とすることを発表し、代替としてMetalを使うことを推奨している^[41]^[42]。 2020年 4月27日、OpenCL 3.0暫定仕様が公開された^[4^3]。OpenCLロードマップの再調整に伴い、バージョン1.2より後発の機能がオプションに引き下げられる。オプションの言語機能を照会するためのマクロが提供される予定。 2020年 9月30日、OpenCL 3.0最終仕様が公開された^[4^4]。

SYCL

SYCLはKhronos Groupが策定している、標準C++を使って﹁単一ソース﹂でヘテロジニアスプロセッサ向けのコードを記述することを可能にする抽象化レイヤーである^[45]^[46]。従来はOpenCL C/C++により記述したカーネル︵デバイスコード︶のコンパイルやロードを、OpenCL APIを使って実行するための処理をホストコード側に逐一記述する必要があったが、SYCLを利用することで、単一の言語を使って同一ソース内に記述できるようになる。コンセプトとしては、CUDA C++やC++ AMPに似ている。SYCLの拡張としてIntelのData Parallel C++ (DPC++) も存在する。 SYCL 2020より前はOpenCL仕様の上に構築されており、GPUバックエンドもOpenCLのみを前提としていた^[47]。SYCL 2020以降はOpenCLを介さないバックエンドも考慮されるようになった^[47]^[48]。 SYCLの実装には以下が存在する: Intel oneAPI DPC++ Compiler^[49] オープンソース。LLVMの派生であり^[50]上流にマージ予定となっている^[51]。バックエンドはCPUおよびOpenCL+SPIR-V。またCodeplayによりCUDA+PTXバックエンドも追加された^[5^2]。 hipSYCL^[53] オープンソース。バックエンドにはOpenMP (CPU向け)、HIP/ROCm (AMD GPU向け)、CUDA (NVIDIA GPU向け) がある^[54]。またIntel GPUに向けてSYCLバックエンドも追加予定となっている^[54]。 ComputeCpp (Codeplay︵英語版︶)^[55]^[56] プロプライエタリ。またXilinxの管理するtriSYCLも存在した^[55]が不完全なため非推奨となっており^[57]、代わりにIntelのLLVM実装に基づいたXilinxバックエンド実装^[58]が開発されている。その他、オープンソースの簡易実装のsycl-gtxもあった^[^55]。

OpenCL開発環境

OpenCLを使用したクライアントプログラムを開発するための代表的なソフトウェア開発キット︵SDK︶として、主に各ハードウェアベンダーから下記のSDKが提供されている。 NVIDIA CUDA Toolkit Windows, Linux, macOS用が提供されている。"CUDA Toolkit 7.5"時点でOpenCL 1.2に対応している^[83]^[84]^[85]。かつてNVIDIAのOpenCL SDKは"NVIDIA GPU Computing SDK"に含まれていて、CUDA SDKとは独立していたが、CUDA 5.0からはCUDA Toolkitにすべて含まれるようになった。以前のバージョンのGPU Computing SDKはアーカイブとして公開されている^[8^6]^[87]。 AMD APP SDK AMD Stream SDKの後継。Windows, Linux用が提供されていた。AMD APP SDK 3.0の時点でOpenCL 2.0、SPIR︵英語版︶ 1.2に対応していた^[8^8]^[89]^[90]。GPUOpen︵英語版︶のGitHubサイトにて必要最低限の軽量なOCL-SDK (OCL_SDK_Light) が公開されている^[91]^[92]が、2017年を最後に更新されていない。 Intel SDK for OpenCL Applications Windows および Linux 用が提供されている。開発ツールの OpenCL Tools もある。OpenCL 2.0、SPIR︵英語版︶ 1.2をサポートしている^[93]^[94]。IntelのICDと対応ハードウェアを搭載するAndroid環境でもOpenCLを利用することができる^[95]^[96]^[97]^[98]^[99]。 Intelの現行のOpenCL実装 (Neo) はマルチプラットフォームでオープンソースとなっている^[100]。以前はクローズドソースの古い実装 (Classic) とLLVMベースのオープンソース実装 (Beignet) の二つが存在した^[100]。また、以前は統合ツールとして Intel Integrated Native Developer Experience (Intel INDE) も提供されていたが、2018年に提供終了となった^[101]。 Qualcomm Adreno SDK Snapdragon 向け ARM Mali OpenCL SDK ARM Mali︵英語版︶を採用したSoC向けだった。SDK v1.1時点でOpenCL 1.1に対応していた。ARM Compute Libraryに置き換えられた。 Imagination PowerVR SDK iPhone7以前などで使われている PowerVR 向け IBM OpenCL SDK PowerPC 上の Linux に向けたもの。Cell Broadband Engine (Cell/B.E.) にも対応していた^[102]^[103]。 OpenCL for macOS macOSの標準機能としてOpenCLをサポートしている^[10^4]。OpenCL 1.2までをサポートするが、対応バージョンはハードウェアにもよる^[105]。macOS Mojave以降では非推奨である。 Intel FPGA SDK for OpenCL 旧Altera SDK for OpenCL。FPGA上で動作するOpenCLプログラムを開発することができる。x86プロセッサ対応のエミュレータも提供されている。 Xilinx Vitis FPGA上で動作するOpenCLプログラムを開発することができる。なお古い開発環境としてXilinx SDAccelも存在したが2019.2を最後にVitisへと統合された^[106]^[107^]。 LLVM/Clang OpenCL C 2.0までのカーネルソースコードのコンパイルに対応している^[108]。Clang 14以降はSPIR-Vの生成にも対応している。以前はSPIR-V出力に対応しておらず、"LLVM/SPIR-V Bi-Directional Translator"^[10^9]や"LLVM-SPIRV-Backend"^[110]が必要だった。 clspv (Google) OpenCL CのサブセットをVulkanのコンピュートシェーダーとして実行できるようにするためのコンパイラ。 OpenCLを正式サポートしていないAndroidにおいてOpenCLアプリケーションの移植を促進するために開発が始まった^[^111]。clspvはいくつかのAndroidアプリケーションにて利用されている^[112]^[113]。 ANGLE (Google) 各種バックエンドによるOpenGL ES互換実装を提供するANGLE︵英語版︶では、Vulkanバックエンドとclspvを利用したOpenCLの実装も進行中である^[114]。 OpenCLOn12 (Microsoft) Direct3D 12上に実装されたOpenCL 1.2 APIの互換レイヤー。 Mesa Mesa 3Dライブラリは、OpenCLのオープンソース実装を含んでいる^[115]。ただしクロノスによる適合試験を通過して正式な認証を受けているわけではない。各SDKには、標準OpenCL API用のC/C++言語用ヘッダーなどのほか、ベンダーごとに拡張された機能を使うためのライブラリなども含まれるため、ハードウェアベンダーやOSに依存しないOpenCLプログラムを開発する場合は注意が必要となる。

OpenCLプロファイラー

OpenCL対応のプロファイラーが各社からリリースされている。従来の非並列プログラムと比較するとOpenCLプログラムはデバッグやチューニングが難しく、プロファイラーは性能ボトルネックの特定やコード改善に有効なツールである。 Intel VTune Amplifier︵有償︶マルチコアCPU対応のプロファイラーだが、OpenCL^[116^]のほか、DirectXにも対応している^[117]。 AMD CodeXL︵無償︶ CPU/GPUのデバッギング／プロファイリング用ツール。OpenCLのほか、OpenGLやDirect3D (DirectCompute) 開発にも使用できる^[118]。GPUOpenに移管されたが、開発終了^[119]。 Radeon GPU Profiler︵無償︶ AMD Radeon GPU用のプロファイラー^[120]。DirectX 12/Vulkan/OpenCL/HIPに対応している。 NVIDIA Nsight︵無償︶ OpenCLのほか、CUDA、Direct3D (DirectCompute)、およびOpenGLに対応している^[121]。

OpenCLシミュレータ／エミュレータ

GPGPU-Sim︵無償︶ GPUのサイクルレベルシミュレータ。CUDAおよびOpenCLに対応している。Linux専用であり、また実行にはNVIDIAドライバーが必要となる^[122]。 AMD OpenCL Emulator-Debugger (ocl-emu)︵無償︶ AMDによるOpenCLソフトウェアエミュレータのオープンソース実装^[123]。2012年10月12日版において、OpenCL 1.2に対応している^[124]。対応OSはMicrosoft Windows XP以降で、ビルドにMicrosoft Visual Studio 2008/2010を必要とし、また実行プラットフォームとしてAMD Accelerated Parallel Processing (AMD APP) SDKを必要とする^[125]。開発終了。

ラッパー

Khronos自身が正式に公開しているOpenCL APIはC/C++言語向けのヘッダーおよびC++言語用ラッパークラスのヘッダー︵cl.hppおよびcl2.hpp^[126]^[127]︶のみだが、各種言語用に下位レベルの言語バインディングや上位レベルのラッパーライブラリがオープンソースコミュニティなどによって開発されている。 ●C++ ●Bolt C++ Template Library ●Boost.Compute ●VexCL ●C++ AMP - 並列計算向けのC++言語拡張。マイクロソフトによるDirectComputeをバックエンドとした実装がある。AMDによるOpenCLをバックエンドとした実装もあったが開発を終了している。 ●C# ●Cloo - SourceForge.net ●OpenTK︵英語版︶ (The Open Toolkit library)^[128] ●D言語 ●cl4d ^{[リンク切れ]} ●ECMAScript (JavaScript) ●WebCL ●node-webcl ●Nokia (Firefox) - http://webcl.nokiaresearch.com/ ^{[リンク切れ}^] ●Samsung (WebKit) - https://github.com/SRA-SiliconValley/webkit-webcl ^{[リンク切れ]} ●River Trail (2016年以降、開発終了) ●Java ●Aparapi ●JogAmp - OpenCL, OpenGL, OpenAL, OpenMAX の Java ラッパー ●LWJGL - OpenCL, OpenGL, OpenAL などの Java ラッパー ●LISP系 ●Harlan ●Python ●PyOpenCL ●PyOpenCL - SourceForge.net ●Ruby ●Ruby-OpenCL

ベンチマーク

●LuxMark - 定番のレンダリングベンチマーク。 ●x264 OpenCL - Phoronix Test Suiteに含まれるベンチマークの一つ^[129]。 ●CompuBench CL ●Rodinia Benchmark Suite - 多種のベンチマークがある。 ●OpenDwarfs ●Parboil Benchmarks ●PolyBench/GPU ●SHOC benchmark suite

採用事例

画像処理/映像処理においては、OpenCLもしくはCUDAによるGPGPU対応が進んでいる。また、3DCGの物理演算およびレンダリングも同様である。音声処理においては、DSPによる固定小数点処理が主流のため、GPGPUはあまり使われていない^[要出典]。

●Adobe Premiere Pro CS6 ^[130] ●Adobe PhotoshopCC^[131] ●Blender ^[132] ●LuxRender ●V-Ray ^[133]^[134]^[135]^[136] ●OpenCV - OpenCV 2.4.3^[137]でOpenCLを使ったアクセラレータoclモジュールが追加された。 ●アルテラオプティカルフロー - 車載FPGAを利用した物体検知システム^[138]^[139]。 ●OpenSubdiv ^[140] ●ImageMagick ●FFmpeg ^[141] - 一部のフィルタのみ。 ●x264 ^[129] - lookahead処理にOpenCLを使うことができる。 ●Bullet 3.x ●Tesseract

macOSでの非推奨化

2018年6月5日、AppleはWWDC 2018でOpenGL/OpenCLの非推奨化を発表し、macOS Mojaveにおいて︵サポートはまだ打ち切られないものの︶OpenGL/OpenCLは非推奨APIとなった。macOSがネイティブにサポートするOpenCLのバージョンは1.2が最後となっている^[105]。 OpenCLの代替として推奨されているAPIはMetalであり、コンピュートシェーダーをカーネルの記述に用いる。iOSではOpenCLはサポートされていないが、Metalを用いることでmacOS同様にGPGPUを実行することが可能となっている。

脚注

[脚注の使い方]

(一)^ The OpenCL™ Specification (二)^ The OpenCL™ Specification (PDF) (三)^ ^a ^bKhronos Launches Heterogeneous Computing Initiative、2008年6月16日 (四)^ OpenCL Overview December 2008 (PDF) 、2008年12月 (五)^ The OpenCL* Platform on Intel(R) Processors (六)^ The OpenCL Specification Version: 2.0; Document Revision: 29 (七)^ Other Built-in Data Types (八)^ Khronos OpenCL Registry (九)^ Accelerating GPU computation through mixed-precision methods (十)^ 科学技術計算などのGPGPU用途を重視したGPUでは、ハーフレートの倍精度をサポートするものもある。モバイル用GPUや、機械学習向け機能を強化したGPUでは半精度をサポートするものもある。 (11)^ sampler_t | OpenCL 1.0 Reference Pages (12)^ gl_sharing | OpenCL 1.0 Reference Pages (13)^ cl_khr_gl_event | OpenCL 1.2 Reference Pages (14)^ cl_khr_egl_image | OpenCL 2.0 Reference Pages (15)^ cl_khr_gl_msaa_sharing | OpenCL 2.0 Reference Pages (16)^ OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader - khronos.org news (17)^ OpenCL Overview - The Khronos Group Inc (18)^ clGetProgramInfo (19)^ clCreateProgramWithBinary (20)^ OpenCL meets FPGA #1 入門編 - Qiita (21)^ Knowledge Base - AMD (22)^ クロノス・グループ、SPIR 2.0の暫定仕様を公開 - 日刊工業新聞 Business Line - 企業発表 (23)^ cl_khr_spir (24)^ SPIR - The first open standard intermediate language for parallel compute and graphics (25)^ The OpenCL™ SPIR-V Environment Specification (26)^ アップル、Mac OS X Snow Leopardをデベロッパにプレビュー、2008年6月10日 (27)^ RapidMind Embraces Open Source and Standards Projects to Increase Focus on Simplifying Parallel Programming for Application Developers、2008年11月10日 (28)^ The Khronos Group Releases OpenCL 1.0 Specification (29)^ AMD Adopts OpenCL™ 1.0 Specification Ratified Today by The Khronos™ Group, Reaffirms Commitment to Open Standards for CPU+GPU Compute、2008年12月8日 (30)^ NVIDIA Adds OpenCL To Its Industry Leading GPU Computing Toolkit、2008年12月9日 (31)^ Khronos Drives Momentum of Parallel Computing Standard with Release of OpenCL 1.1 Specification - Khronos Group Press Release (32)^ clSetKernelArg (33)^ Khronos Releases OpenCL 1.2 Specification - Khronos Group Press Release (34)^ write_image (3D) (35)^ Khronos Releases OpenCL 2.0 - Khronos Group Press Release (36)^ Access Qualifiers: read_writeはCUDA SurfaceやDirectCompute RWTextureといったDirectX 11世代の機能に相当する。 (37)^ Khronos Releases OpenCL 2.1 and SPIR-V 1.0 Specifications for Heterogeneous Parallel Programming - Khronos Group Press Release (38)^ Khronos Releases OpenCL 2.1 Provisional Specification for Public Review - Khronos Group Press Release (39)^ Khronos Releases OpenCL 2.2 With SPIR-V 1.2 - Khronos Group Press Release (40)^ Khronos Releases OpenCL 2.2 Provisional Specification with OpenCL C++ Kernel Language - Khronos Group Press Release (41)^ “Metal for OpenGL Developers - WWDC 2018 - Videos” (英語). Apple Developer. 2020年3月18日閲覧。 (42)^ “About OpenCL for OS X”. developer.apple.com. 2020年3月18日閲覧。 (43)^ Khronos Group Releases OpenCL 3.0 (44)^ OpenCL 3.0 Specification Finalized and Initial Khronos Open Source OpenCL SDK Released (45)^ SYCL Overview - The Khronos Group Inc (46)^ The Khronos Group Releases Finalized SYCL 1.2.1 - The Khronos Group Inc (47)^ ^a ^bSYCL Overview - SYCL 2020 is Here! Khronos Group 2020年 (48)^ Khronos Steps Towards Widespread Deployment of SYCL with Release of SYCL 2020 Provisional Specification Khronos Group 2020年6月30日 (49)^ Intel、新プログラミング言語﹁Data Parallel C++﹂β版公開マイナビ 2019年11月21日 (50)^ Intel's Initial Open-Source, LLVM-Based SYCL Compiler Is Now Available Phoronix 2019年1月28日 (51)^ Intel Continues Working On Their SYCL Compiler For Upstreaming To LLVM Phoronix 2019年4月29日 (52)^ Codeplay Brings SYCL, Intel DPC++ To NVIDIA GPUs Phoronix 2020年2月3日 (53)^ hipSYCL Gets New Compilation Toolchain For Taking SYCL Directly To CUDA & ROCm Phoronix 2019年5月14日 (54)^ ^a ^bhipSYCL Sees Work-In-Progress Support For Intel oneAPI Level Zero Backend Phoronix 2021年3月5日 (55)^ ^a ^b ^cKhronos Group SYCL standard - triSYCL Open Source Implementation P.17 Xilinx 2016年 (56)^ Codeplay Outs SYCL-Based ComputeCpp 1.0, Running Parallel C++ Code On Multiple Platforms Phoronix 2018年8月23日 (57)^ Update project status in README triSYCL project 2020年7月3日 (58)^ triSYCL/sycl: Experimental fusion of triSYCL with Intel SYCL upstreaming effort into Clang/LLVM (59)^ ^a ^bPTX and SASS Assembly Debugging NVIDIA (60)^ Kernelet: High-Throughput GPU Kernel Executions with Dynamic Slicing and Scheduling ( arXiv:1303.5164v1 [cs.DC] ) Jianlong Zhong, Bingsheng He (61)^ maxas - Getting Started Nervana Systems (62)^ MaxAs Nervana Systems (63)^ nervanagpu/nervanagpu/kernels/sass at master · NervanaSystems/nervanagpu · GitHub Nervana Systems (64)^ ^a ^bNVIDIA Compute - PTX: Parallel Thread Execution NVIDIA (65)^ Inline PTX Assembly in CUDA NVIDIA (66)^ NVIDIA OpenCL SDK Code Samples NVIDIA (67)^ Clang 3.0 Release Notes LLVM Project (68)^ User Guide for NVPTX Back-end LLVM Project (69)^ ^a ^bUser Guide for NVPTX Back-end - Running the Kernel LLVM Project (70)^ “AMD Intermediate Language Reference Guide - October 2011 v.2.4”. 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(125)^ OpenCL Emu Documentation (126)^ KhronosGroup/OpenCL-CLHPP: Khronos OpenCL-CLHPP (127)^ OpenCL C++ Bindings: Main Page (128)^ opentk/opentk: The Open Toolkit library is a fast, low-level C# wrapper for OpenGL, OpenAL & OpenCL. It also includes windowing, mouse, keyboard and joystick input and a robust and fast math library, giving you everything you need to write your own renderer or game engine. OpenTK can be used standalone or inside a GUI on Windows, Linux, Mac. (129)^ ^a ^bTrying Intel OpenCL On Linux For Video Encoding Phoronix 2014年9月2日 (130)^ CUDA/OpenCL/Mercury Playback Engine について︵Adobe Premiere Pro︶ (131)^ Photoshop CC および CC 2014 GPU FAQ (132)^ Dev:2.6/Source/Render/Cycles/OpenCL - BlenderWiki (133)^ V-Ray Japanese official website - Chaos Group / Chaos Software / OakCorp. (134)^ V-Ray Japanese official website - Chaos Group / Chaos Software / OakCorp. 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外部リンク

Khronos Group
- OpenCL - The open standard for parallel programming of heterogeneous systems（英語）
- Khronos OpenCL Registry（英語）
- Khronos SPIR Registry（英語）
- Khronos SPIR-V Registry（英語）

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表話編歴並列計算
総論	クラウドコンピューティンググリッド・コンピューティング高性能計算コンピュータ・クラスター分散コンピューティング
並列レベル	タスクデータビット命令
スレッド	スーパースレッディング（英語版）ハイパースレッディング
理論	アムダールの法則グスタフソンの法則コスト効率性（英語版） Karp-Flatt metric（英語版） Parallel slowdown（英語版） Speedup（英語版）
要素	スレッドファイバープロセス PRAM Instruction window（英語版）
調整	キャッシュコヒーレンシ同期バリアマルチスレッディングマルチプロセッシングメモリコヒーレンス Cache invalidation（英語版） Application checkpointing（英語版）
プログラミング	スレッド (コンピュータ) 並列プログラミングモデル Implicit parallelism（英語版） Explicit parallelism（英語版）並行性フリンの分類 SISD SIMD MISD MIMD SPMD（英語版） Lock-freeとWait-freeアルゴリズム
ハードウェア	スーパーコンピュータスーパースカラーベクトル計算機マルチプロセッシング対称型非対称型マルチコアメモリ NUMA en:COMA en:分散型共有型分散共有型 SMT MPP Beowulf
API	Ateji PX（英語版） Boostスレッド C++ AMP Charm++（英語版） Cilk（英語版） Coarray Fortran（英語版） CUDA Dryad（英語版） Global Arrays（英語版） Intel Cilk Plus（英語版） Intel Threading Building Blocks MPI OpenACC OpenCL OpenHMPP（英語版） OpenMP PVM POSIXスレッド UPC
問題	en:Embarrassingly parallel en:Grand Challenge en:Software lockout
並行計算カテゴリ:並行計算カテゴリ:並列コンピューティング