OpenCL vs OpenMP，处理 LBM 问题时的性能差异有多大？

Question

我想为 Lattice Boltzmann Method (LBM) 或普通 Navier-Stokes CFD 找到合适的 GPU 加速包。

CUDA 依赖于设备，这已经超出了我的想象。

根据 https://arxiv.org/abs/1704.05316，OpenCL 在进行 CFD 时比 OpenMP 快大约 3 倍

但是在LBM上没有比较。

OpenCL 的编码难度是原来的 2 倍。

我现在正在考虑 OpenCL 和 OpenMP，请告诉我这两者在 LBM 问题上的性能差异有多大？

Answer 1

我已经在 OpenCL 中实现了 LBM，请参阅我的 masters thesis .通过在各种 GPU 和 CPU 上测试我的代码，并通过与其他多 CPU 实现的性能比较，我可以说 1 个 GPU 上的 LBM 与约 2000-7000 个 CPU 内核上的速度差不多。性能优势确实是巨大的，因为 CPU 上的 LBM 效率对于所有 CPU 代码来说都非常低(~10-50%)。在 GPU 上，LBM 完全受到内存带宽的瓶颈，内存带宽比 CPU 大几个数量级。

此外，在 Nvidia A100/V100 上，我获得了 97%/100% 的硬件效率(D3Q19 和 FP32 为 8800/5250 MLUPs/s)，所以你不能说与 CUDA 相比你会有性能劣势。我已验证我的代码可以在 Nvidia/AMD/Intel GPU 和 Intel CPU 上运行；它甚至可以在我智能手机的 Mali-G72 GPU 上运行。

所以，是的，我绝对推荐为 LBM 使用 OpenCL。

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更新:我的 LBM 源代码现在可以在 GitHub 上找到.