我可以使用 Julia 对我的 GPU 和 CPU 进行编程吗？答案

【问题标题】：Can I use Julia to program my GPU & CPU?我可以使用 Julia 对我的 GPU 和 CPU 进行编程吗？
【发布时间】：2016-10-17 00:52:54
【问题描述】：

我的系统有显卡。我不玩游戏。

我想编写一些高性能计算的东西来娱乐。

我可以使用 JULIA lang 来利用我的硬件吗？

【问题讨论】：

标签： opencl julia gpu julia-gpu

【解决方案1】：

是的！

输入OpenCL.jl

*如何安装？

Pkg.add("OpenCL"); 
Pkg.update()

使用以下链接检查硬件上的各种 OPENCL 计算平台

https://github.com/JuliaGPU/OpenCL.jl/blob/master/examples/performance.jl

【讨论】：

我很想看看 OpenCL 和 CUDAnative 包在开发完成后的一些性能比较。当然，使用 OpenCL，您可以避免供应商锁定。

【解决方案2】：

我使用the Julia wrapper 成功使用了ArrayFire 库。它同时支持 CUDA 和 OpenCL（和 CPU）。

它很容易理解和使用：

#Random number generation
a = rand(AFArray{Float64}, 100, 100) 
#Basic arithmetic operations
c = sin(a) + 0.5
d = a * 5

这是一个基准测试：

julia> benchmark()
INFO: Warmup done!
INFO: Matmul
Time (CPU): 0.042887455
Time (GPU): 0.0417952754
INFO: FFT
Time (CPU): 0.074640831
Time (GPU): 0.009890463
INFO: Rand
Time (CPU): 0.089245094
Time (GPU): 0.0097255858
INFO: Vec sort
Time (CPU): 0.11730852
Time (GPU): 0.0384733068

【讨论】：

ArrayFire.jl 还在开发中吗？它目前在 Julia 0.4 和 0.5 中失败。

【解决方案3】：

CUDA 是 NVIDIA 专有的，但广泛用于科学计算。 Julia 有几个与 CUDA 相关的包，但我一直在使用 CUDArt，它对我来说效果很好。

https://github.com/JuliaGPU/CUDArt.jl

通常你必须手动释放你在 GPU 上分配的内存，但是这个包有在 Julia GC 注册的 CudaArray 类，所以你不必担心内存泄漏。当您的内存需求更高时，您当然可以手动管理内存。

当您开始编写自己的内核时，如果您将它们编译为 PTX（而不是共享对象/dll），那么直接从 Julia 调用它们也很容易。如果您采用这种方式，您实际上可以在现有的 Julia 会话中实时重新加载它们。

【讨论】：

不错。但是我没有NVIDIA显卡。我用拉登。我猜 OpenCL 与供应商无关。