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APARAPI项目将自己描述为：

Aparapi 允许 Java 开发人员通过在 GPU 上执行数据并行代码片段来利用 GPU 和 APU 设备的计算能力，而不是局限于本地 CPU。它通过在运行时将 Java 字节码转换为 OpenCL 并在 GPU 上执行来实现...

我想知道这比gpars或Akka等传统并发框架有什么好处。

在什么情况下将 JVM 字节码转换为 OpenCL 比这些替代方案提供的更快或更可取？为什么 OpenCL/GPU 范式比 Java/CPU“更快”（至少在某些情况下）？什么情况下需要这样做？

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我想说的是，akka 是一个非常高级的并发抽象，而 CUDA、OpenMP、MPI 等东西是计算成本高的东西。因此，akka 非常适合实现诸如任务调度系统以及处理和限制请求之类的东西，但如果它们的计算成本很高并且可以并行化，那么对于任务执行本身就没有那么好了。但是你有这个非常高的抽象，并且可以使用期货来让整个系统反应，这样它就不会在任何地方锁定。所有的 GPU 库都非常适合实现大规模并行任务，在这些任务中，你有大量的无人机都在做几乎相同的事情。这就是 BLAS 之类的东西。我认为它们最近变得越来越流行，因为与 CPU 相比，显卡有了更大的进步，恕我直言，它仍然是一个非常专业的领域，与 OpenMP 相比，学习曲线很大，您可以在循环上粘贴一些预处理器衍生物，或者类似 java8 新的并行集合。无论如何，这是我的 2 美分。

于 2015-07-16T01:59:54.723 回答