benchmarking - OpenCL 基准测试

Question

我可以阅读很多关于 OpenCL 的文章，它似乎是最有前途的(唯一的？)多架构库。 OpenCL应该是第一个并行架构编程标准，它最终会被大部分程序员采用。这很好，但是从 native 编程库迁移到 OpenCL 是否会降低性能？就 nVidia GeForces 而言，我已经发现一篇文章比较了同一程序的两种实现——CUDA 与 OpenCL 代码——比较了第一种似乎性能更高。在 Pthread 或 Windows 线程的情况下，我真的不知道，但我认为“通用性”和多体系结构方法总是需要“付出”的。别胡思乱想了，我想自己查一查，但我需要你的帮助!是否有一套普遍接受的 OpenCL 基准测试集，我可以用来与 native 代码进行比较？有没有用 OpenCL 代码编写的 CUDA SDK 的类似物？感谢大家。

Answer 1

我不是性能/基准测试专家，我只能尝试为您提供一些关于 OpenCL 与 CUDA 的一般性想法。不过，公平警告，我可能会弄错一些东西。

基准测试的问题显然是您只能客观地评估非常具体的事情 - 例如，在相同硬件(如您命名的源)上使用 CUDA 和 OpenCL 完成的相同程序。但是您无法从该实验中推断出您将在另一个程序或不同的硬件上获得类似的结果。结果会有所不同，所以你必须有一个大的测试套件。这就是您所要求的，但我不知道存在这样的东西 - 人们会为他们更大的项目选择任何一种技术，并且不会将所有内容都写两次。

有 NVIDIA 代码示例，在 CUDA 中完成和 OpenCL .您可以选择几个并比较您的结果。

不过，我认为那不是值得的时间。也许您应该从另一个角度来解决这个问题:您可以用一个框架做什么而另一个框架不能做什么？它们都使用相同的驱动程序，因此它们都将支持新硬件带来的奇特技术。线程调度是在硬件中完成的，所以它们在那里具有相同的性能。还有待测试的是:

• 最佳代码是否会使用所有可用的内存带宽
• 编译器会生成高效的代码吗
• 你能使用所有的计算单元吗
• 等等...

根据我的测试，这些问题的答案——我的代码是否会以最佳方式使用硬件——对于这两个框架来说都是肯定的。所以他们肯定在同一个联赛中比赛，即使目前在某些特定问题上一个人比另一个人快 5%，我认为这在一般情况下不会有什么不同。

我有意没有写任何关于 OpenCL 的其他用例的内容，例如在 CPU 上。这个领域要广泛得多，因为您有不同的操作系统，甚至是针对相同处理器(例如 Apple 和 Intel)的不同 OpenCL SDK，以及许多无需 OpenCL 的并行程序的方法(进行比较)。