python - PyOpenCL 入门

Question

我最近发现了 GP-GPU（通用图形处理单元）的强大功能，并希望利用它在单台机器上执行“繁重的”科学和数学计算（否则需要大型 CPU 集群）。

我知道有几个接口可以在 GPU 上运行，其中最突出的是 CUDA 和 OpenCL。后者相对于 CUDA 具有优势，可以在大多数显卡（NVIDIA、AMD、英特尔）上运行，而不是仅在 NVIDA 卡上运行。就我而言，我有一个普通的 Intel 4000 GPU，它似乎与 OpenCL 很好地配合。

现在，我需要学习如何使用 PyOpenCL 来进一步了解它！那么问题来了：

如何开始使用 PyOpenCL？有什么先决条件？我真的需要在 Python 和/或 OpenCL 方面有经验吗？

我的背景是 fortran，事实上，我需要将冗长的 fortran 代码翻译和并行化为主要处理 PDE 和对角化矩阵的 python（或 pyopencl）。

我只是不知道从什么开始。我并不渴望成为该领域的专家，只是想了解如何在 pyopencl 上并行化简单的数学和线性代数。

非常欢迎任何建议和帮助！

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看来您正在寻找学习 PyOpenCL 的最快和最有效的途径。您不需要在一开始就了解 OpenCL（最难的部分），但在开始时了解 Python 会很有帮助。

为了快速学习 Python 语法，我推荐 Codecademy 的 Python track： http: //www.codecademy.com/tracks/python

然后，Udacity 并行编程课程是开始使用 GPGPU 的好地方（即使该课程是在 CUDA 中教授的）。 https://www.udacity.com/course/cs344 本课程将很快教您基本的 GPGPU 概念。您不需要 NVIDIA GPU 即可参与，因为所有课程评估都是在线完成的。

在 Udacity 课程之后（或期间），我建议您阅读、运行和自定义 PyOpenCL 代码示例： https ://github.com/inducer/pyopencl/tree/master/examples

score 6 · Accepted Answer

无论 GPGPU 计算采用哪种语言，例如 Java、C/C++、Python，我都建议您首先开始使用 GPGPU 计算和 OpenCL 的基础知识。

您可以使用以下所有面向 C/C++ 的资源，但如果您对 OpenCL、GPGPU 硬件有足够的了解，可以帮助您入门。

PyOpenCL 特定

这两本书都包含 OpenCL 1.1 实现，但这对您来说应该是一个很好的起点。

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作为 GPU 编程的新手，我发现您提到的相关文章相当简单，尽管我发现示例代码可以从命令行完美运行，但不能在带有 Anaconda 的 Eclipse 中运行。我认为这可能是因为来自 anaconda 的 Eclipse pyopencl 与命令行版本不同，我还没有弄清楚如何解决这个问题。

对于学习 python，网上有大量的资源，包括免费的电子书。

应该是好的开始。如果你使用 Eclipse，你应该安装 pydev。无论如何安装 Anaconda https://docs.continuum.io/anaconda/install因为这将为您节省很多麻烦。

我估计只要你画几个简单的迷你项目，一周左右的时间就能达到你需要的 Python 熟练程度。您可能还会发现，使用 numpy 和 scipy 以及可能的 ipython notebook，您可能不需要深入研究 GPU 编程

这些链接可以帮助您避免 GPU 编程或至少延迟学习它。请注意，在内核之间切换的成本意味着您不必为每个内核分配大量工作

一般来说，我发现一次只学习一件事会更有效，即使不那么有趣。

我希望这有帮助。

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你可以看到这个:)

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