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我正在寻找 Python 包装器到 OpenCL 和 Pure C OpenCL 之间的性能测量。性能测量会随时间、内存等而变化。 - 是否有可用的基准？- 对时间性能差异的期望是什么？- 什么样的任务（当然是并行的......）应该有所作为？

我正在尝试计算 RGB 图像的平均亮度。为此，我找到每个像素的亮度，即

L(r,g,b) = X*r + Y*g + Z*b (some linear combination).

然后通过将所有像素的亮度相加并除以宽度*高度来找到平均值。为了加快速度，我正在使用 pyopencl.reduction.ReductionKernel

我传递给它的数组是一个单维 Numpy 数组，因此它的工作方式与给出的示例一样。

我想将示例中的以下代码合并到其中。即我将对数据类型和我传递的数组类型进行更改。这是一个例子：

除此之外，我的 map_expr 将对每个像素起作用并将每个像素转换为其亮度值。而 reduce expr 保持不变。

问题是，它适用于数组中的每个元素，我需要它适用于每次 3 个连续元素（RGB）的每个像素。

一种解决方案是使用三个不同的数组，一个用于 R，一个用于 G，一个用于 B，这可行，但是还有其他方法吗？

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？

我有一个 GTX 770，它显然安装了带有图形驱动程序的 opencl 1.1。但是我还是安装了 AMD APP（我有一个 AMD cpu），无论哪种方式都没有关系，因为 pyopencl 无法正常工作！它在导入时不断吐出相同的错误；

我运行的大多数opencl演示和程序都运行良好，所以我认为它pyopencl特别适用。我想我缺少一些依赖项，或者二进制文件是opencl在考虑更高版本的情况下编译的？我有 Visual Studio 2008 和 2010。我尝试安装 2013.1 和 2014.1 二进制文件。我想如果我setup.py从.tar.gz运行， 我可能会有更好的运气，但这也行不通。不过，这更像是一般的事情，cygwincompiler.py没有找到我拥有的ld,gcc和dllwrap版本。

我已经尝试了很多东西，比如安装 .NET 和 boost，以及其他晦涩难懂的东西。我真的不知道该怎么办。我跑了“取决于”，但它显然不适用于 Windows 7 64 位。我也无法让 pycuda 工作，它会吐出几乎相同的错误消息。cuda 也可以正常工作。在这种情况下也可能是错误的版本，或者因为它们都是姐妹项目，所以作者还有一些我不知道的其他常见依赖项。

我用谷歌搜索了很多，似乎找不到解决方案。任何帮助表示赞赏。

有没有办法array在页面边界上分配 numpy 的数据部分（即数据）？

对于我关心的原因，如果我在 Intel 设备上使用 PyOpenCL，并且我想使用创建缓冲区CL_MEM_USE_HOST_PTR，他们建议数据是 1）页面对齐和 2）大小为缓存行的倍数。

C 中有多种分配页面对齐内存的方法，例如：aligned malloc() in GCC?

python-pyopencl使用 Ubuntu软件包安装后，PyOpenCL 无法访问我的 Nvidia 设备。这种安装 PyOpenCL 的方法用于使用相同的硬件和相同版本的 Ubuntu (14.10)。

当我运行pyopencl.get_platforms()错误消息是：

我尝试了不同的驱动程序、不同的软件包组合以及全新安装的操作系统。

如何在 Ubuntu 上为 Nvidia 卡安装 PyOpenCl？

更新 1

全新安装操作系统后，get_platforms()显示两个平台：AMD 和 Intel (beignet)。英伟达还是不行。

更新 2

在http://wiki.tiker.net/OpenCLHowTo尝试了更多的东西后，python-pyopencl包现在抛出一个错误。

我正在尝试用 pyFFT 计算 FFT。但是下面的代码会导致错误。

ref_input 的类型为：

调试输出：

事实上我找不到'dtype'。但为什么？

我是 OpenGL/OpenCL 的初学者。我正在尝试执行此 示例中的代码，但出现错误：

据我了解，WGL 是适用于 Windows 操作系统而不是 Linux 的 API。我之前应该以某种方式指定我的平台吗？或者我该如何解决这个问题？

提前致谢！

我正在使用 pyOpenCL 进行一些复杂的计算。它在 CPU 上运行良好，但在 NVIDIA GeForce 9400M (256 MB) 上运行时出现错误。我正在使用 Mac OS X Lion (10.7.5)

奇怪的是，这个错误并不总是出现。当我的计算使用更大的数字（导致更大的迭代）但仅在 GPU 上运行时似乎会发生这种情况。

我不写我不应该写的内存位置。通过将代码作为单个工作项运行，我排除了并发修改可能出现的问题。

我尽可能简化了我的 OpenCL 代码，并从剩下的内容中创建了一些非常简单的代码，这些代码具有非常奇怪的行为，导致pyopencl.LogicError. 它由 2 个嵌套循环组成，其中对result数组进行了几个赋值。这种分配甚至不需要依赖于循环的状态。shape = (1,)这是在 GPU上的单个线程（或工作项）上运行的。

奇怪的是，删除结果数组的任一个分配都会删除错误。此外，减小外部的初始值（(1<<20)-1例如降低到）也可以消除错误。在这些情况下，代码会正常返回，并在相应的缓冲区中提供正确的结果。在 CPU 上，它永远不会引发错误。

OpenCL 代码使用 PyOpenCL 从 Python 运行。

设置中没有什么花哨的：

在此 Python 代码中，我将 设置result_buf为0，然后在 OpenCL 中运行计算，该计算将在大迭代中设置其值。之后我尝试从设备内存中收集这个值，但这就是出错的地方：

最后一行给了我：

• 这种重复分配如何导致错误？

• 更重要的是：如何避免？

我知道这个问题可能与平台有关，因此可能难以重现。但这是我唯一可以访问的机器，所以代码应该可以在这台机器上运行。

免责声明：我以前从未使用过 OpenCL（或 CUDA）。我在 GPU 不支持 OpenCL 的机器上编写代码。我总是在 CPU 上测试它。现在我切换到 GPU，我发现错误不会持续发生令人沮丧，我不知道为什么。

我通过从 multiverse 获取 python-pyopencl 并安装 amd app sdk 在我的笔记本电脑上设置了 pyopencl。为了获得 Nvidia ICD，我从驱动程序管理器中重新安装了最新的 Nvidia 驱动程序。

我的系统是 Thinkpad t540p, i7 4700hq, Nvidia gt 730m, 64bit Ubuntu 14.04

为了测试 opencl 安装，我运行了这个 pyopencl 示例：http ://wiki.tiker.net/PyOpenCL/Examples/MatrixMultiply

不幸的是，性能很差：只有 2 GFlop/s。当然，笔记本电脑可以做得更好。所以我打印了供应商信息。它是“GenuineIntel”，显然内核不是在 GPU 上运行，而是在 CPU 上运行。我该如何改变呢？

似乎 pyopencl 没有找到 GPU。

这仅返回“GenuineIntel”

上下文是通过以下方式创建的：

更新：

这似乎与以下内容重复：错误：pyopencl：为特定设备创建上下文