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今天我偶然发现了stackoverflow中的一篇文章（另请参见此处）：

我们正在开发opencl4py，更高级别的绑定。这个项目使用 CFFI，所以它适用于 Pypy。

我们在使用 pyopencl 时遇到的主要问题是“import pyopencl”会执行 OpenCL 初始化，并在 NVIDIA 驱动程序的情况下占用整个虚拟内存，从而阻止正确的分叉并有效地禁用多处理（是的，我们声称使用 pyopencl 至少在 NVIDIA 上会禁用多处理）。opencl4py 使用惰性 OpenCL 初始化，解决了这个“导入地狱”。

后来，它获得了一些不错的功能，例如超级简单的二进制程序缓存等。不幸的是，文档有点简短。了解其工作原理的最佳方法是通过测试。

由于还有 pyOpenCL，我很想知道这两个包之间的区别是什么。有人知道我在哪里可以找到这两个软件包的优缺点概述吗？

编辑：包括 benshope 的评论，因为我也会感兴趣：“禁用 [s] 多处理”是什么意思？就像，它不能一次在多台设备上运行内核？

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据我所知，没有这样的概述。我将尝试列出一些关键点：

  • pyOpenCL 是一个成熟的项目，拥有比较大的用户群。有教程、FAQ等。opencl4py出现在03/2014；没有教程、FAQ 等等——只有单元测试和文档字符串。
  • pyOpenCL 是一个原生的 cPython 扩展，而 opencl4py 使用cffi，因此它可以在PyPy上工作（pyOpenCL 不能），并且每次 cPython 更改版本时都不需要重新编译。
  • PyOpenCL 具有附加功能，例如随机数生成器和 OpenGL 互操作性。
  • opencl4py 在三星生产的真实世界场景中进行了广泛的测试，并且正在积极开发中。

“禁用[s]多处理”是什么意思？就像，它不能一次在多台设备上运行内核？

当然可以，我想说的是，在导入 pyopencl 之后，os.fork() 或 multiprocessing.Process() 会导致 NVIDIA OpenCL 用户空间库内部崩溃。在导入期间做工作总是一个坏主意。

于 2014-05-05T09:33:41.520 回答