VexCL，Thrust和Boost.Compute之間的差異

Question

通過對這些庫的粗略理解，它們看起來非常相似。 我知道VexCL和Boost.Compute使用OpenCl作為后端（盡管v1.0版本VexCL也支持CUDA作為后端）並且Thrust使用CUDA。 除了不同的后端，這些之間的區別是什么。

具體來說，他們解決了什么問題空間，為什么我要使用其中一個。

另外，在Thrust常見問題解答中說明了這一點

OpenCL支持的主要障礙是缺少OpenCL編譯器和運行時支持C ++模板

如果是這種情況，VexCL和Boost.Compute怎么可能存在。

Answer 1

我是VexCL的開發者，但我真的很喜歡Boost.Compute的作者Kyle Lutz在Boost郵件列表上對同一主題所說的話。 簡而言之，從用戶的角度來看， Thrust ，Boost.Compute，AMD的Bolt和可能的Microsoft的C ++ AMP都實現了類似STL的API，而VexCL是一個基於表達式模板的庫，本質上更接近Eigen 。 我相信類似STL的庫之間的主要區別在於它們的可移植性：

1. Thrust僅支持NVIDIA GPU，但也可以通過其OpenMP和TBB后端在CPU上運行。
2. Bolt使用AMD對OpenCL的擴展，這些擴展僅在AMD GPU上可用。 它還提供Microsoft C ++ AMP和Intel TBB后端。
3. 唯一支持Microsoft C ++ AMP的編譯器是Microsoft Visual C ++（盡管正在開展關於使用C ++ AMP超越Windows的工作）。
4. Boost.Compute似乎是最便攜的解決方案，因為它基於標准的OpenCL。

同樣，所有這些庫都試圖實現類似STL的接口，因此它們具有非常廣泛的適用性。 VexCL的開發考慮了科學計算。 如果Boost.Compute的開發時間稍早，我可能會將VexCL建立在它之上:)。 另一個值得關注的科學計算庫是ViennaCL ，這是一個免費的開源線性代數庫，用於計算多核架構（GPU，MIC）和多核CPU。 看看[1]比較VexCL，ViennaCL，CMTL4和Thrust對於該領域。

關於Thrust開發人員引用無法添加OpenCL后端：Thrust，VexCL和Boost.Compute（我不熟悉其他庫的內部）都使用元編程技術來完成他們的工作。 但是由於CUDA支持C ++模板，Thrust開發人員的工作可能更容易一些：他們必須編寫在C ++編譯器的幫助下生成CUDA程序的元程序。 VexCL和Boost.Compute作者編寫元程序，生成生成OpenCL源代碼的程序。 看一下我試圖解釋VexCL如何實現的幻燈片 。 所以我同意當前Thrust的設計禁止他們添加OpenCL后端。

[1] Denis Demidov，Karsten Ahnert，Karl Rupp，Peter Gottschling， 編程CUDA和OpenCL：使用現代C ++庫的案例研究 ，SIAM J. Sci。 Comput。，35（5），C453-C472。 （也提供arXiv版本 ）。

更新：@gnzlbg評論說在基於OpenCL的庫中不支持C ++仿函數和lambda。 事實上，OpenCL基於C99，並且是在運行時從存儲在字符串中的源代碼編譯的，因此沒有簡單的方法可以與C ++類完全交互。 但公平地說，基於OpenCL的庫確實在某種程度上支持基於用戶的功能甚至lambda。

• Boost.Compute提供了自己的簡單lambdas實現 （基於Boost.Proto），並允許通過BOOST_COMPUTE_ADAPT_STRUCT和BOOST_COMPUTE_CLOSURE宏與用戶定義的結構進行交互 。
• VexCL提供類似線性代數的DSL（也基於Boost.Proto），並且還支持將通用C ++算法和仿函數 （甚至Boost.Phoenix lambdas）轉換為OpenCL函數（具有限制）。
• 我相信AMD的Bolt通過其C ++ for OpenCL擴展魔法確實支持用戶定義的仿函數。

話雖如此，基於CUDA的庫（可能是C ++ AMP）具有實際編譯時編譯器的明顯優勢（你甚至可以這么說嗎？），因此與用戶代碼的集成可以更加緊密。