Pure C OpenCL与Python OpenCL性能

我正在寻找Python包装与OpenCL和Pure C OpenCL之间的性能度量。性能测量可以随时间，内存等而变化。 - 是否有任何基准测试可用？ - 对时间性能差异的期望是什么？ - 什么样的任务（当然平行）应该有所作为？Pure C OpenCL与Python OpenCL性能

来源

2014-04-29 chook

PyOpenCL很可能是您的最佳选择。我会选择仅在非常特定的情况下使用C（对主机的速度/低延迟的超级关键需求）。对于大多数休闲并行程序来说，主机方有很大的余量，因为所有的实际工作都是在设备上完成的。

您可以考虑PyOpenCL和OpenCL在设备上具有相同的性能。

也许使用C，如果你是，比如......设计一辆自动驾驶汽车，并且每毫秒/放大器都很重要。但即使在这种情况下，Python有可能被有效利用。

找出您的特定程序是否放慢速度的最佳方法是计时您的代码。对于PyOpenCL这意味着：

import time

和

cl.command_queue_properties.PROFILING_ENABLE

很多聪明的企业和个人选择Python中第一个代码，因为他们可以很快构建一个灵活，工作原型。如果他们最终需要更多主机性能，则将Python移植到C是相对容易的。

希望有所帮助！

来源

2014-04-29 21:49:45 benshope

确实有帮助，而且合理。但是，真正的测量是必须支持这一假设的。如果是这样，结论是，在价值成本方面python是GPGPU编程的平台 – chook

OpenCL使用预编译的程序，稍后发送到设备执行。他们是所谓的“内核”。这些内核被部署为在终端设备上执行。这意味着必须测量的主要成本是OpenCL实施API I/O。因此，您不能依赖内存/ CPU测量，因为真正的OpenCL部件将使用它们。 AFAIK，没有可用的基准测试，但如果你需要的话，并不难，但总体来说，矩阵乘法就是你好世界的例子。

OpenCL并不是那种类型，它在每个CPU周期都使用I/O。使用领域 - 真正的大数据处理，它使用一个大的输入，大量的处理操作和一个输出（不管小或大）。没有人说OpenCL不能用于许多I/O和最小的计算变化，但实现API开销不值得。

期望值必须是I/O与整体应用程序性能近似相同。

来源

2014-04-29 19:01:22 Anthony

当我有多个输出和大量计算时，以及另一个处理轻量级的情况（例如中值滤波器）是什么情况？ – chook

@ hellfire769 PyOpenCL实现并不缺少性能，AFAIK，因为它简单的封装了OpenCL API。非常好的一个。对于你的情况，它会做好工作。它只是必须的。 – Anthony

这里有一个基准：https://github.com/bennylp/saxpy-benchmark，比较PyOpenCL对OpenCL的以及其他框架/方法，如CUDA，纯C++，numpy的，R，八度，甚至TensorFlow（声明：我的作者）

根据基准测试结果，OpenCL和PyOpenCL之间的性能差异变化太大。 PyOpenCL GPU目标比OpenCL慢7倍，但对于CPU目标，PyOpenCL实际上比OpenCL快2倍以上！

来源

2017-11-14 08:03:28 bennylp

Pure C OpenCL与Python OpenCL性能

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