python - 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，并想利用它在单台机器上执行“繁重”的科学和数学计算(否则需要大型 CPU 集群)。

我知道有多种接口(interface)可以在 GPU 上运行，其中最突出的是 CUDA 和 OpenCL。后者相对于 CUDA 具有优势，可以在大多数显卡(NVIDIA、AMD、Intel)上运行，而不是仅在 NVIDA 卡上运行。就我而言，我有一个普通的 Intel 4000 GPU，它似乎与 OpenCL 配合得很好。

现在，我需要学习如何使用 PyOpenCL 进行操作，以便更进一步!那么问题来了:

如何开始使用 PyOpenCL？有什么先决条件？我真的需要有 Python 和/或 OpenCL 方面的经验吗？

我的背景是 fortran，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 求解和对角化矩阵。

我看过两个相关网站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(即傻瓜)并没有真正的帮助。

我只是不知道该从什么开始。我并不渴望成为该领域的专家，只是想知道如何在 pyopencl 上并行化简单的数学和线性代数。

非常欢迎任何建议和帮助!

Answer 1

看来您正在寻找学习 PyOpenCL 的最快和最有效的途径。您不需要一开始就了解 OpenCL(困难的部分)，但在开始时了解 Python 会有所帮助。

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

然后，Udacity 并行编程类(class)是开始使用 GPGPU 的好地方(尽管该类(class)是在 CUDA 中教授的)。 https://www.udacity.com/course/cs344本类(class)将很快向您传授基本的 GPGPU 概念。您不需要 NVIDIA GPU 即可参与，因为所有类(class)评估都是在线完成的。

在 Udacity 类(class)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