爪哇並行：OpenCL的/ GPU的與男演員/線程

的APARAPI project自己描述爲：爪哇並行：OpenCL的/ GPU的與男演員/線程

Aparapi允許Java開發通過執行數據的並行代碼段，以利用GPU和APU設備的計算能力的GPU而不是侷限於本地CPU。它通過在運行Java字節碼轉換爲OpenCL和GPU上執行...

我想知道，這提供了比傳統的並行框架，如gpars或Akka什麼好處。

在什麼情況下將JVM字節碼轉換爲OpenCL會比這些替代方案提供的更快或更可取？爲什麼OpenCL/GPU範例比Java/CPU「更快」（至少在某些情況下）？什麼情況下會這樣做？

2015-07-09 smeeb

是的，它有可能會更快。這是一個簡單的差異，真的：APARAPI允許您在GPU上運行並行代碼，而gpars和Akka允許您並行化代碼以在CPU上運行。 –

我在http://stackoverflow.com/questions/22866901/using-java-with-nvidia-gpus-cuda/22868938#22868938中寫了一些關於這個的話（這個問題涉及到CUDA，但我的回答相當一般） – Marco13

如果計算與數據的比例很高，aparapi將根據硬件贏得x2到x100。 CPU核心寬度僅爲16，而gpu計算單元爲64或128，在GPU中可以有多達64個這樣的單元。與cpu相比，還有更多的寄存器用於gpu。 –

我會這麼說，akka是併發性的一個非常高層次的抽象，而像CUDA，OpenMP，MPI等等的東西是用於計算昂貴的東西。因此，akka對於執行類似任務調度系統和處理和限制請求的任務非常棒，但如果任務執行本身的計算成本很高並且可以並行處理，那麼對於任務執行本身來說就不那麼好了。但是你有這個非常高的抽象，並可以使用它們的未來，使整個系統反應，以便它不鎖定任何地方。所有的GPU庫都非常適合實現大規模並行任務，在這些任務中，你有大量的無人機都在做幾乎相同的事情。所以這就像BLAS一樣。我認爲最近它們越來越受歡迎了，因爲與CPU相比，顯卡有了更大的進步，但仍然是一個非常專業化的領域，雖然有一個很大的學習曲線恕我直言，就像OpenMP一樣，您可以在其上貼上幾個預處理器衍生物循環，或類似java8新平行集合。無論如何，這是我的2美分。

來源

2015-07-16 01:59:54 Snickers3192

爪哇並行：OpenCL的/ GPU的與男演員/線程

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