Compilation 类似CUDA的OpenCL工作流

OpenCL编程的典型示例工作流似乎专注于字符串中的源代码，传递给JIT编译器，然后最终排队（使用特定的内核名称）；编译结果可以缓存，但这要留给程序员来处理

在CUDA中，代码以非JIT方式编译为对象文件（与主机端代码一起编译，但暂时忘记这一点），然后在排队或参数等上下文中引用设备端函数

现在，我想使用第二种工作流，但是使用OpenCL源代码。也就是说，假设我有一些C主机端代码

my_app.C

，还有一些OpenCL内核代码在一个单独的文件

my_kernel.cl

（为了讨论的目的，它是自包含的）。我希望能够在

my_kernel.cl

上运行一个神奇的命令，获得一个

my_kernel。无论什么
，链接或伪链接与
my_app.o
，并获得一个二进制文件。现在，在
my_app.c
中，我希望能够以某种方式引用内核，即使它不是一个外部符号，作为已编译的OpenCL程序（或程序+内核名称）-并且不会得到编译错误

这是否得到了某种支持？使用nVIDIA的ICD或其他ICD之一？如果不是，至少有一些支持，例如，神奇的内核编译器+生成额外的头或源存根，用于编译<代码> MyOAPApp.c>代码> 
 < p>查看Cyc>/Stult>，它提供了单源C++ OpenCL。但是，还没有在每个平台上都提供

TensorFlow中已经有了类似CUDA的工作流，并且它使用了SYCL 1.2——它正在积极地向上流动

与CUDA类似，SYCL的方法需要以下步骤：


通过设备工厂进行设备注册（设备称为SYCL）-在此处完成：
上述设备的操作登记。为了创建/端口操作，您可以：

重新使用Eigen的代码，因为张量模块有SYCL后端（看这里：-我们只是部分专门化了SYCL设备的操作，并调用已经实现的函子
编写SYCL代码-它已经为FillPhiloxRandom完成-请参阅

SYCL内核使用现代C语言++
您可以使用OpenCL互操作性-由于它，您可以编写纯OpenCL C内核代码！-我认为这一点与您最相关



工作流有点不同，因为您不必像CUDA或任何
.cu.cc
文件那样对函子模板进行显式实例化（事实上，您不必添加任何新文件-避免混乱构建系统）

还有这个东西：

DR-CUDA可以创建“持久”指针，OpenCL需要遍历缓冲区和访问器

Codeplay的SYCL编译器（ComputeCpp）目前需要具有SPIR扩展的OpenCL 1.2-这些是Intel CPU、Intel GPU（Beignet正在开发中）、AMD GPU（尽管较旧的驱动程序）-更多的平台即将到来

安装说明可在此处找到：

我们的努力可以在我的TensorFlow分支中进行跟踪：（分支开发/eigen_mehdi）

使用的特征值为：（分支默认值）

我们快到了！欢迎捐款！：）
这不是轻描淡写吗？它似乎需要标准的C++功能（C++ 17材质）？是否有符合标准的SYCL实现？是的，可能是轻描淡写；我不使用SYCL，所以我不确定它的可用性。也许在3年左右的时间里，我可以接受这个答案：-）你得到了我的+1。