opencl矩陣庫

Question

我想將一個物理模擬算法移植到使用OpenCL進行性能的GPU上;我沒有使用OpenCL的經驗，我正在環顧四周。計算大多是小型密集矩陣（3x3）和矢量產品，交叉產品等。

1. 是否有這樣的基本操作的「標準」/推薦庫？我當然不想碼矩陣乘法和反演自己（而不是時間，這將是inefficent）

2. 隨着OpenCL的沒有類，操作符重載等，我必須寫mmul(a,mtrans(b))而不是a*b.transpose()例如？

3. 是否有OpenCL（或預處理器）的某些（計劃的）擴展/演變，以使符號更像數學？我有回到長年的印象。 （我知道有CUDA，但它是供應商綁定）

Answer 1

如果您知道您僅限於三維對象，那麼您可以考慮使用double3類型（如果您的gpu不支持雙精度，則使用float3）。

到目前爲止，只有向量被支持，所以你必須自己做一些關於矩陣乘法或者反轉的編碼。但是，您可能對以下內置geometric functions感興趣。特別定義了dot產品和cross產品。

您可能也有興趣知道，有reserved data types爲矩陣期貨implentations：見例如雙ň X米。在你的情況下，如果將來可用，你將能夠爲你的矩陣使用double3x3類型。

Answer 2

回答您的問題：

1. 這並不是說我知道
2. 是，OpenCL是嚴格限制在C99語法，所以沒有類，沒有操作符重載，並且嚴格地程序化調用你想要進行的各種操作。 OpenCL支持對其原生矢量類型進行元素明智的操作，但沒有比這更復雜的操作。矩陣乘法，行列式，轉置等等都必須自己實現。
3. 不是我所知道的。 [順便說一下，在這種情況下，我不會嘲笑Fortran，F90和更高版本具有內在的矩陣和向量操作，這些操作使得您所要求的操作比C99或C++更容易編寫]。