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是否有任何方法或工具可以在使用 GCC 编译器编译程序时应用 GPU 加速？现在我已经创建了一个程序来迭代地编译给定的程序列表。这需要几分钟。我知道一些程序，例如 Pyrit，它有助于将 GPU 加速应用于预计算哈希。

如果没有此类工具可用，请就是否使用 OpenCL 或其他任何工具来重新编程我的代码提供建议。

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A.在命令式编程语言中，语句是按顺序执行的，每条语句都可能改变程序的状态。所以分析翻译单元本质上是顺序的。

一个例子：看看常量传播是如何工作的——

a = 5;
b = a + 7;
c = a + b + 9;

b在确定分配给和c的值在编译时是常量之前，您需要按顺序遍历这些语句。

（但是，单独的基本块可能会相互并行编译和优化。）

B.除此之外，不同的pass也需要顺序执行，并相互影响。

一个例子：根据指令调度，你分配寄存器，然后你发现你需要将一个寄存器溢出到内存中，所以你需要生成新的指令。这将再次更改时间表。

因此，您也不能并行执行诸如“寄存器分配”和“调度”之类的“通过”（实际上，我认为有些文章计算机科学家/数学家试图一起解决这两个问题，但我们不要深入探讨） .

（同样，可以通过流水线传递来实现一些并行性。）

此外，GPU 尤其不适合，因为：

  1. GPU擅长浮点数学。编译器不需要或使用太多的东西（除了在程序中优化浮点运算时）

  2. GPU 擅长 SIMD。即对多个输入执行相同的操作。这又是编译器需要做的事情。如果编译器需要优化数百个浮点运算，这可能会有好处（一个狂野的例子是：程序员定义了几个大型 FP 数组，为它们分配常量，然后编写代码来对它们进行操作。A确实写得很糟糕的程序。）

因此，除了基本块的并行编译和流水线传递之外，在“在 C 文件的编译中”级别没有太多的并行性。但是并行是可能的，易于实现，并且在更高级别上不断使用。GNU Make，例如，有-j=N论据。这基本上意味着：只要它找到N独立的工作（通常，编译一堆文件是GNU Make无论如何都要使用的），它就会产生N进程（或并行编译不同文件的N实例）。gcc

于 2012-05-04T10:56:39.470 回答
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如果您要问的是，“您能否自动编写 GPU 加速代码以用于 GCC 和 LLVM？” 答案是肯定的。NVIDIA 和 Google 开发了基于 LLVM 的开源编译器项目：

NVIDIA CUDA LLVM：

谷歌GPUCC：

如果您的问题是，“我可以使用 GPU 来加速非 CUDA 通用代码编译吗？” 目前的答案是否定的。GPU擅长并行任务等某些事情，不擅长编译器所涉及的分支等其他事情。好消息是，您可以使用带有 CPU 的 PC 网络来获得 2-10 倍的编译速度，具体取决于您的代码已经优化的程度，并且您可以获得适用于您的桌面的最快的多核 CPU 和高速 SSD在您求助于网络构建之前，以更少的麻烦获得收益。

有一些工具可以将 C/C++/ObjC 编译器任务分发到像 Distcc 这样的计算机网络。它包含在旧版本的 XCode 中，但已被删除，并且不支持在 Swift 中使用它。

有一个类似于 Distcc 的商业工具称为 Incredibuild，它支持 Visual Studio C/C++ 和 Linux 开发环境：

有一些关于 Incredibuild 与 Distcc 的实际使用以及权衡与本机编译器中的增量构建支持相比的好文章，以进行小的更改，例如单个文件中的单行，而无需重新编译其他所有内容。需要考虑的要点：

  • 您可以通过预编译头文件、使用多个 DLL 以及在单台机器上使用增量构建来显着加快代码库的速度。
  • Incredibuild 是一个更完整的解决方案，用于自动分配工作并保证与串行编译相同的结果，与使用 distcc 免费执行它相比，您必须做更多的工作才能获得相同的结果并与 gcc 以外的任何东西兼容。
  • 有关详细评论，请参阅http://gamesfromwithin.com/how-incredible-is-incredibuild
于 2016-09-01T02:34:13.650 回答