PyOpenCL vs Clyther对纯OpenCL和C99:对于新手来说，什么是最好的？
我有一个问题:快速线性系统求解(我有很多这样的系统)。我要用GPU和OpenCL来解决这个问题。
我喜欢像Ruby或Python这样的动态语言，我养成了使用像C这样的低级语言的习惯。
所以我有两个同时的目标：
- 用尽可能少的努力，尽可能快地开发这样的OpenCL解决方案来解决线性系统。
- 在表现上不要太松懈。我不想支付2-10倍的减速方便，但我准备支付30-50%的工作与高水平的语言。
对我来说最好的情况是:几乎用OpenCL C编译python代码，几乎没有浪费。
我找到了这样的解决方案:纯OpenCL C、PyOpenCL、克莱瑟。
我该从什么开始？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2011-11-15 22:13:05
我的观点是，试图将动态语言压缩到OpenCL中是不值得的。您将失去您喜欢Python的大部分内容，而且最终可能不会为您的工作节省太多时间。
但我只谈到用Python编写OpenCL内核。还有一个主机应用程序，它准备并提交内核。如果您喜欢Python，我建议用纯Python编写主机应用程序，并使用像PyOpenCL这样的包装器来访问OpenCL API。然后，用纯OpenCL编写内核，并让您的Python按原样提交它们。我相信这将从Python中得到您想要的大部分内容，而性能方面几乎不需要任何代价。
Stack Overflow用户
发布于 2011-11-15 22:21:39
用OpenCL编程最困难的部分是并行化算法--这意味着编写内核。很可能，您将花费大部分时间来调整和理解您的OpenCL C代码，而AFAIK是您编写内核的唯一选择。
在这种情况下，我认为应该使用纯C/ OpenCL实现。一旦启动并运行了“样板版”OpenCL API部分，您就不太可能更改其中的大部分内容。如果有的话，您将使用像传递给clEnqueueNDRangeKernel的工作组大小这样的东西。
如果你是CL的新手，我建议你保持简单。在问题中添加另一个软件层--特别是一个被定义为线性求解者的问题--只会使你的努力复杂化。
编辑：
我应该补充一点，当您使用标准的OpenCL API时，您扩展了在线帮助/支持的潜力。如果选择使用python绑定之一，则可能会限制对来自这些社区的人员的潜在支持。
https://stackoverflow.com/questions/8142575
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