R 中带有 R 代码的简单 OpenCL 示例？答案

【问题标题】：Simple OpenCL example in R with R code?R 中带有 R 代码的简单 OpenCL 示例？
【发布时间】：2015-07-23 00:56:32
【问题描述】：

是否可以使用 OpenCL 但使用 R 代码？我对 OpenCL 和 GPU 编程仍然没有很好的理解。例如，假设我有以下 R 代码：

aaa <- function(x) mean(rnorm(1000000))

sapply(1:10, aaa)

我喜欢我可以使用mclapply 作为lapply 的替代品。有没有办法为 OpenCL 做到这一点？或者使用 OpenCL 作为mclapply 的后端？我猜这是不可能的，因为我找不到示例，所以我有两个问题：

【问题讨论】：

标签： r opencl

【解决方案1】：

我将首先查看High Performance Computing CRAN task view，特别是并行计算：GPU部分。

那里列出了许多利用 GPGPU 来执行大量并行化的特定任务的包（例如gputools、HiPLARM）。其中大部分使用 NVIDIA 自己的 CUDA，而不是 OpenCL。

还有一个更通用的OpenCL 包，但它需要你自己学习如何编写 OpenCL 代码，并且只提供一个从 R 到该代码的接口。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是不可能的，因为 GPU 的工作方式与 CPU 不同，这意味着您无法向它们提供与 CPU 相同的指令。

Nvidia 上演了一场精彩的表演，this video 描述了 CPU 和 GPU 处理之间的差异。本质上的区别在于，GPU 通常具有比 CPU 多几个数量级的内核。

您的示例可以扩展到 GPU 代码，因为它是高度并行的。

这是一些创建随机数的代码（尽管它们不是正态分布的）http://cas.ee.ic.ac.uk/people/dt10/research/rngs-gpu-mwc64x.html

创建随机数后，您可以将它们分成块，然后将每个块并行求和，然后将块的总和相加得到总和Is it possible to run the sum computation in parallel in OpenCL?

我意识到您的代码会使随机数向量及其总和以串行和并行方式进行 10 次操作，但使用 GPU 处理，仅有 10 个任务效率不高，因为您会让这么多内核闲置。

【讨论】：