python - PyOpenCL 是否仅并行化 C++ 代码？

Question

试图学习 PyOpenCL，但我发现的唯一例子是：

http://enja.org/2010/07/13/adventures-in-opencl-part-1-getting-started/

这似乎并行化了一个 C++ 脚本，用引号括起来。我找不到任何明确的答案。这里有没有人使用过 PyOpenCL 来加速 python 代码，或者它只用于 C++？

Answer 1

看来您可能正在寻找学习 GPU 编程的最快和最有效的途径。

Udacity 并行编程课程是开始使用 GPGPU 的好地方。https://www.udacity.com/course/cs344本课程将很快教您基本的 GPGPU 概念。

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

Answer 2

PyOpenCL 允许您在 GPU 上运行算法。GPU 以非常低的成本（相对于触发器；并且与例如 CPU 相比）具有很大的功率（“触发器”）。您用 C 编写算法。PyOpenCL 会将您的 C 程序转换为 GPU 可以执行的形式，并为您在 GPU 上运行它们。OpenCL 的最新版本还允许您使用 C++ 编写算法。GPU 程序不能用 Python 表示，并通过某种编译过程从那里翻译成实际的 GPU 代码，这并没有什么特别的原因。但是，这不是 PyOpenCL 所做的，而且据我所知，暂时不存在这样的编译器（尽管，您可以编写一个 :-)）。