PyOpenCL入门

Question

我最近发现了GP-GPU（通用图形处理单元）的强大功能，并希望利用它在一台机器上执行“繁重”的科学和数学计算（否则需要大型CPU集群）。

我知道有几个接口可以在GPU上运行，其中最突出的是CUDA和OpenCL。 后者具有防止CUDA在大多数显卡（NVIDIA，AMD，Intel）上运行的优势，而不仅仅是NVIDA卡。 在我的情况下，我有一个普通的Intel 4000 GPU似乎与OpenCL很好地合作。

现在，我需要学习如何使用PyOpenCL来进一步操作！ 所以这里有一个问题：

我怎样才能开始使用PyOpenCL？ 有什么先决条件？ 我真的需要有Python和/或OpenCL的经验吗？

我的背景是在fortran中，事实上我需要将冗长的fortran代码翻译并并行化为python（或pyopencl），主要处理PDE和对角化矩阵。

我已阅读了两个相关网站http://enja.org/2011/02/22/adventures-in-pyopencl-part-1-getting-started-with-python/和http://documen.tician.de/ pyopencl /但它们对新手（即假人）并没有真正的帮助。

我只是不知道该怎么做。 我不想成为该领域的专家，只是为了了解如何在pyopencl上并行化简单的数学和线性代数。

任何建议和帮助都非常欢迎！

Answer 1

您似乎正在寻找学习PyOpenCL的最快最有效的途径。 您不需要在开始时了解OpenCL（困难部分），但在开始时了解Python会很有帮助。

为了快速学习Python语法，我推荐使用Codecademy的Python轨道： http ： //www.codecademy.com/tracks/python

然后，Udacity并行编程课程是一个从GPGPU开始的好地方（即使课程是在CUDA中教授的）。 https://www.udacity.com/course/cs344本课程将非常快速地教您基本的GPGPU概念。 您不需要NVIDIA GPU参与，因为所有课程评估都是在线完成的。

在Udacity课程之后（或期间），我建议您阅读，运行和自定义PyOpenCL代码示例： https ： //github.com/inducer/pyopencl/tree/master/examples

Answer 2

无论GPGPU计算的采用语言如Java，C / C ++，Python，我都建议您首先开始使用GPGPU计算和OpenCL的基础知识。

您可以使用以下资源，所有这些都是面向C / C ++的，但是这应该让您充分了解OpenCL，GPGPU硬件以帮助您入门。

1. AMD OpenCL大学工具包

2. 使用OpenCL Book第2版进行异构计算

3. NVIDIA OpenCL页面是另一个优秀的resorce

4. Streamcomputing.eu有很好的openCL入门文章。

5. 英特尔OpenCL SDK教程

PyOpenCL具体

1. OpenCL in Action：如何加速图形和计算有一章关于PyOpenCL
2. OpenCL编程指南有PyOpenCL章节

这两本书都包含OpenCL 1.1实现，但它应该是你的好起点。

Answer 3

作为GPU编程的新手，我发现您提到的相关文章相当简单，但我发现示例代码完全从命令行运行，但在Eclipse中没有使用Anaconda。 我想这可能是因为来自anaconda的Eclipse pyopencl与命令行版本不同，我还没有弄清楚如何解决这个问题。

对于学习python，网上有大量资源，包括免费电子书。

https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide http://codecondo.com/10-ways-to-learn-python/

应该是好的先发者。 如果您使用Eclipse，则应安装pydev。 在任何情况下安装Anaconda https://docs.continuum.io/anaconda/install，因为这将为您节省很多麻烦。

我估计需要一周左右的时间才能达到Python所需的熟练程度，只要你完成一些简单的迷你项目即可。 您可能还会发现使用numpy和scipy以及可能的ipython笔记本，您可能不需要深入研究GPU编程

这些链接可以帮助您避免GPU编程或至少延迟必须学习它。 请注意，在核心之间切换的成本意味着您必须为每个核心分配大量的工作

http://blog.dominodatalab.com/simple-parallelization/ https://pythonhosted.org/joblib/parallel.html

一般来说，我发现它更有效，如果不那么有趣，一次只学习一件事。

我希望这有帮助。

Answer 4

你可以看到:)

1. 简介1 https://github.com/fr33dz/PyOpenCL_Tuto/blob/master/Intro_PyopenCL.ipynb

2. 简介2 https://github.com/fr33dz/PyOpenCL_Tuto/blob/master/2_PyOpenCL.ipynb

3. 矩阵乘法https://github.com/fr33dz/PyOpenCL_Tuto/blob/master/PyOpenCL_produit_2_matrices.ipynb