C GPU上的完全通用代码

我被一个客户接洽去做一个项目，该项目将涉及使用OpenCL在GPU上运行完整的程序

我对CUDA和低级机器架构有相当的了解。据我所知，GPU代码没有调用堆栈，也没有指针，也没有任何非结构化的控制流机制，如goto、异常或函数指针。 在我看来，它在语义上类似于一种基本的FORTRAN方言。 我知道，从另一个GPU内核调用的GPU内核像宏扩展一样内联，没有调用/RET机制

据我所知，如果没有堆栈，就不可能有词汇范围的语言，OpenCL编译的方言是C语言的一个非常扁平的子集，类似地，CUDA虽然允许模板和其他东西，但只提供了C语言的一个非常小的子集++

客户机希望将Javascript转换为C、LLVM，然后转换为OpenCL字节码，或者以某种方式在GPU上运行完整的程序，即使这些程序运行缓慢，没有并行性

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我是否正确地说服客户，他希望实现的目标在技术上是不可能的，并且不是真正有用的？

第一部分“技术上不可能”似乎有点强，我认为如果一个人真的想在这方面花费/浪费时间，可以使用（很多）聪明的技巧。第二部分“并非真正有用”可能是正确的，使用通用CPU执行JavaScript或C等通用语言似乎更明智。。。但这些只是我的想法，没有什么明确的！你能在没有调用堆栈、指针和goto的架构上实现像C这样的完整语言吗？一个人能不打电话/不打电话吗？无论代码大小和效率如何，每个函数调用都可以完全内联吗？有没有什么递归算法不能通过迭代来实现？我们不能直接实现，但是经过一些思考，使用“聪明的技巧”是可能的。我见过许多创造性的想法/代码完全排除了这种可能性。但正如我提到的：这可能是浪费时间（因此对你的客户来说肯定不有趣）！我相当确信OpenCL是图灵等价物；因此，是的，任何可以在CPU上用C执行的程序（逻辑）都可以在GPU上用OpenCL模拟（或者，用一个较弱的版本：在CPU上用C可以解决的所有问题都可以在GPU上用OpenCL解决）——忽略I/O等问题。然而，将整个程序放在GPU上是毫无意义的。使用GPU的全部目的是加速某些类型的计算；大多数计算的性能都会受到影响。烤鸡更适合吃；烘焙果冻不会有同样的效果。已经有几个类似的项目来生产跨CPU和GPU代码运行的集成编程模型。例如，NumbaPro和Copperhead都允许Python代码向下编译到GPU。所以这是可能的，但无论如何都不是微不足道的。C++ AMP还允许开发人员编写编译到GPU的内嵌C++代码。您将只能实现该语言的一个子集。正如rep_movsd所指出的，GPU不支持全套功能。