Pure C OpenCL與Python OpenCL性能

我正在尋找Python包裝與OpenCL和Pure C OpenCL之間的性能度量。性能測量可以隨時間，內存等而變化。 - 是否有任何基準測試可用？ - 對時間性能差異的期望是什麼？ - 什麼樣的任務（當然平行）應該有所作爲？Pure C OpenCL與Python OpenCL性能

來源

2014-04-29 chook

PyOpenCL很可能是您的最佳選擇。我會選擇僅在非常特定的情況下使用C（對主機的速度/低延遲的超級關鍵需求）。對於大多數休閒並行程序來說，主機方有很大的餘量，因爲所有的實際工作都是在設備上完成的。

您可以考慮PyOpenCL和OpenCL在設備上具有相同的性能。

也許使用C，如果你是，比如......設計一輛自動駕駛汽車，並且每毫秒/放大器都很重要。但即使在這種情況下，Python有可能被有效利用。

找出您的特定程序是否放慢速度的最佳方法是計時您的代碼。對於PyOpenCL這意味着：

import time

和

cl.command_queue_properties.PROFILING_ENABLE

很多聰明的企業和個人選擇Python中第一個代碼，因爲他們可以很快構建一個靈活，工作原型。如果他們最終需要更多主機性能，則將Python移植到C是相對容易的。

希望有所幫助！

來源

2014-04-29 21:49:45 benshope

確實有幫助，而且合理。但是，真正的測量是必須支持這一假設的。如果是這樣，結論是，在價值成本方面python是GPGPU編程的平臺 – chook

OpenCL使用預編譯的程序，稍後發送到設備執行。他們是所謂的「內核」。這些內核被部署爲在終端設備上執行。這意味着必須測量的主要成本是OpenCL實施API I/O。因此，您不能依賴內存/ CPU測量，因爲真正的OpenCL部件將使用它們。 AFAIK，沒有可用的基準測試，但如果你需要的話，並不難，但總體來說，矩陣乘法就是你好世界的例子。

OpenCL並不是那種類型，它在每個CPU週期都使用I/O。使用領域 - 真正的大數據處理，它使用一個大的輸入，大量的處理操作和一個輸出（不管小或大）。沒有人說OpenCL不能用於許多I/O和最小的計算變化，但實現API開銷不值得。

期望值必須是I/O與整體應用程序性能近似相同。

來源

2014-04-29 19:01:22 Anthony

當我有多個輸出和大量計算時，以及另一個處理輕量級的情況（例如中值濾波器）是什麼情況？ – chook

@ hellfire769 PyOpenCL實現並不缺少性能，AFAIK，因爲它簡單的封裝了OpenCL API。非常好的一個。對於你的情況，它會做好工作。它只是必須的。 – Anthony

這裏有一個基準：https://github.com/bennylp/saxpy-benchmark，比較PyOpenCL對OpenCL的以及其他框架/方法，如CUDA，純C++，numpy的，R，八度，甚至TensorFlow（聲明：我的作者）

根據基準測試結果，OpenCL和PyOpenCL之間的性能差異變化太大。 PyOpenCL GPU目標比OpenCL慢7倍，但對於CPU目標，PyOpenCL實際上比OpenCL快2倍以上！

來源

2017-11-14 08:03:28 bennylp

Pure C OpenCL與Python OpenCL性能

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