python - Clyther overhead 的尺寸是多少？

Question

我正在考虑使用 Clyther用于高性能任务。仅使用 python 编写 OpenCL 内核是令人兴奋的，但我想知道性能差距。

Clyther 擅长的任务是什么？不擅长？ Clyther 生成的内核好不好？

是否可以找到一些基准？

Answer 1

正如文档所述，CLyther 的主要入口点是它的 clyther.task 和 clyther.kernel 装饰器 - 一旦一个函数被装饰了其中一个函数将在调用时编译为 OpenCL。

CLyther 是 Python 语言子集的编译器。它将您的 Python 子集代码编译到 OpenCL 中，因此内核的实际运行时间不会(或不应该)在 OpenCL 接口(interface)之间有很大差异。 CLyther 的实际开销(与所有与 Python 的接口(interface)一样)来自调用 OpenCL 函数，或在 CLyther/Python 和 OpenCL 之间移动数据。

显示 CLyther 的基准 performance在 documentation 中可用.源 tarball 包含基准测试程序的 C++ 和 FORTRAN 版本，拉普拉斯方程求解器，因此您可以使用它们自己重现基准测试结果。

就我个人而言，我相信您可以有效地使用 CLyther 解决大多数需要 OpenCL 计算的问题。