图形处理单元 ( GPGPU )上的通用计算是一个非常有吸引力的概念，可以利用 GPU 的能力进行任何类型的计算。
我很想将 GPGPU 用于图像处理、粒子和快速几何运算。
目前，该领域的两个竞争者似乎是 CUDA 和 OpenCL。我想知道：
- OpenCL 是否可以在 Windows/Mac 上的 Java 中使用？
- 与 OpenCL/CUDA 接口的库方法是什么？
- 直接使用 JNA 是一种选择吗？
- 我是不是忘记了什么？
任何现实世界的经验/例子/战争故事都值得赞赏。
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AFAIK，JavaCL / OpenCL4Java是目前唯一可在所有平台上使用的 OpenCL 绑定（包括 MacOS X、FreeBSD、Linux、Windows、Solaris，全部采用 Intel 32、64 位和 ppc 变体，这要归功于它使用JNA）。
它的演示至少在 Mac 和 Windows 上可以从 Java Web Start 正常运行（为避免 Linux 上的随机崩溃，请参阅此 wiki 页面，例如此Particles Demo。
它还带有一些实用程序（GPGPU 随机数生成、基本并行归约、线性代数）和Scala DSL。
最后，它是最古老的可用绑定（自 2009 年 6 月以来），并且拥有活跃的用户社区。
（免责声明：我是JavaCL的作者 :-)）
于 2010-07-22T08:47:20.983 回答
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您也可以考虑Aparapi。它允许您用 Java 编写代码，并尝试在运行时将字节码转换为 OpenCL。
全面披露。我是 Aparapi 开发人员。
于 2011-10-06T16:36:42.380 回答
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那么CUDA是对C的修改，要编写CUDA内核你必须用C编码，然后用nvidia的CUDA编译器编译成可执行形式。然后可以使用 JNI 将生成的本机代码与 Java 链接。所以从技术上讲，你不能用 Java 编写内核代码。有 JCUDA http://www.jcuda.de/jcuda/JCuda.html，它为您提供了用于一般内存/设备管理的 cuda api 和一些在 CUDA 和 JNI 包装中实现的 Java 方法（FFT，一些线性代数方法..等等等等..）。
另一方面，OpenCL 只是一个 API。OpenCL 内核是传递给 API 的纯字符串，因此使用 Java 中的 OpenCL，您应该能够指定自己的内核。Java 的 OpenCL 绑定可以在这里找到http://www.jocl.org/。
于 2010-04-15T12:32:14.027 回答
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我一直在使用 JOCL，对此我非常满意。
OpenCL 在 CUDA 上的主要缺点（至少对我而言）是缺乏可用的库（Thrust、CUDPP 等）。然而，CUDA 可以很容易地移植到 OpenCL，并且通过查看这些库的工作方式（算法、策略等）实际上非常好，因为您可以从中学到很多东西。
于 2010-05-06T14:35:54.633 回答
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我知道已经很晚了，但看看这个：https ://github.com/pcpratts/rootbeer1
我没有使用过它，但似乎比其他解决方案更容易使用。
从项目页面：
Rootbeer 比 CUDA 或 OpenCL Java 语言绑定更先进。使用绑定，开发人员必须将复杂的对象图序列化为原始类型数组。使用 Rootbeer，这是自动完成的。同样使用语言绑定，开发人员必须在 CUDA 或 OpenCL 中编写 GPU 内核。使用 Rootbeer 对 Java 字节码进行静态分析（使用 Soot）并自动生成 CUDA 代码。
于 2012-08-15T10:25:25.520 回答
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我还可以推荐jogamp.org 的 JOCL，适用于 Linux、Mac 和 Windows。例如，CONRAD大量使用 OpenCL 和 JOCL。
于 2014-12-18T20:31:10.433 回答
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如果你想做一些图像处理或几何运算，你可能需要一个支持 gpu 的线性代数库（例如 CUDA）。我建议你 ND4J 女巫是构建 DeepLearning4J 的具有 CUDA GPU 支持的线性代数。这样您就不必直接处理 CUDA 并且必须在 c 中编写低级代码。另外，如果您想使用 DL4J 对图像进行更多处理，您将可以访问特定的图像处理操作，例如卷积。
于 2019-06-21T14:14:18.940 回答
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你可以看看 CUDA4J API
于 2015-11-11T01:32:28.790 回答