Python 开始使用PyOpenCL

我最近发现了GP-GPU（通用图形处理单元）的强大功能，并希望利用它在一台机器上执行“繁重”的科学和数学计算（否则需要大型CPU集群）

我知道有几个接口可以在GPU上操作，其中最突出的是CUDA和OpenCL。后者比CUDA更适合在大多数图形卡（NVIDIA、AMD、Intel）上运行，而不是仅在NVIDA卡上运行。在我的例子中，我有一个普通的Intel 4000 GPU，它似乎与OpenCL合作得很好

现在，我需要学习如何使用PyOpenCL进行操作，以便进一步使用它！所以问题来了：

如何开始使用PyOpenCL？先决条件是什么？我真的需要有Python和/或OpenCL方面的经验吗？

我的背景是fortran，事实上，我需要将冗长的fortran代码翻译并并行化为python（或pyopencl），主要处理解偏微分方程和对角化矩阵的问题

我读过两个相关的网站，但它们对新手（即傻瓜）并没有真正的帮助

我只是不知道该从什么开始。我并不渴望成为该领域的专家，只是想知道如何在pyopencl上并行处理简单的数学和线性代数

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欢迎任何建议和帮助

无论GPGPU计算采用何种语言，如Java、C/C++、Python，我建议您首先开始学习GPGPU计算和OpenCL的基础知识

您可以使用以下资源—所有这些资源都是面向C/C++的，但这应该让您对OpenCL、GPGPU硬件有足够的了解，从而开始学习

PyOpenCL特定的

有一章是关于PyOpenCL的

有一章是PyOpenCL

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这两本书都包含OpenCL 1.1实现，但它应该是您的良好起点。

您似乎正在寻找学习PyOpenCL的最快、最有效的途径。您不需要在一开始就了解OpenCL（最难的部分），但在开始时了解Python会很有帮助

为了快速学习Python语法，我推荐Codecademy的Python曲目：

然后，Udacity并行编程课程是一个开始学习GPGPU的好地方（即使课程是在CUDA中教授的）。本课程将很快教授您GPU的基本概念。您将不需要NVIDIA GPU参与，因为所有课程评估都是在线完成的

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在Udacity课程之后（或期间），我建议您阅读、运行和自定义PyOpenCL代码示例：

作为GPU编程新手，我发现您提到的相关文章相当简单，尽管我发现示例代码在命令行中运行得非常完美，但在Eclipse和Anaconda中却没有。我认为这可能是因为anaconda的EclipsePyOpenCL与命令行版本不同，我还没有找到解决方法

学习python有大量的在线资源，包括免费电子书

应该是很好的开端。如果使用Eclipse，则应安装pydev。无论如何，安装Anaconda，因为这将为您节省很多麻烦

我估计需要一周左右的时间才能达到Python所需的熟练程度，只要你画几个简单的迷你项目。您还可能会发现，使用numpy和scipy以及ipython笔记本，您可能不需要深入研究GPU编程

这些链接可以帮助您避免GPU编程或至少延迟学习。请注意，在核心之间切换的成本意味着您没有为每个核心分配单独的工作量

一般来说，我觉得一次只学一件事效率更高，但乐趣更少

我希望这有帮助

您可以看到以下内容：）

导言1

导言2

矩阵乘法

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我也对为pyopencl找到一个像样的文档非常感兴趣。如果你能告诉我最新情况，我将不胜感激。谢谢你的建议。我看这个讨论已经有好几年了。同时还有更好的吗？@Stéphane我怀疑这个建议仍然是最新的，因为OpenCL和并行编程的发展速度不是特别快。OpenCL是在物理硬件上运行C指令的一个子集，这使得它比在web浏览器上运行的Javascript更不流畅。