VecCL、Thrust和Boost.Computer之间的差异

Differences between VexCL, Thrust, and Boost.Compute

本文关键字：之间 Computer Boost Thrust VecCL      更新时间：2023-10-16

只要粗略了解一下这些库，它们看起来就非常相似。我知道VexCL和Boost.Compute使用OpenCl作为后端（尽管v1.0版本的VexCL也支持CUDA作为后端），Thrust使用CUDA。除了不同的后端，它们之间有什么区别。

具体来说，它们解决了什么问题空间，以及我为什么要使用其中一个而不是另一个。

此外，在推力常见问题解答中，

OpenCL支持的主要障碍是缺乏支持C++模板的OpenCL编译器和运行时

如果是这样的话，那么VexCL和Boost.Computer怎么可能存在呢。

我是VexCL的开发者，但我真的很喜欢Boost.Computer的作者Kyle Lutz在Boost邮件列表上对同一主题所说的话。简言之，从用户的角度来看，Thrust、Boost.Computer、AMD的Bolt以及可能是微软的C++AMP都实现了类似STL的API，而VexCL是一个基于表达式模板的库，本质上更接近于Eigen。我相信类似STL的库之间的主要区别在于它们的可移植性：

  1. Thrust只支持NVIDIA GPU，但也可以通过其OpenMP和TBB后端在CPU上工作
  2. Bolt使用AMD对OpenCL的扩展，这些扩展仅在AMD GPU上可用。它还提供Microsoft C++AMP和Intel TBB后端
  3. 唯一支持Microsoft C++AMP的编译器是Microsoft Visual C++（尽管将C++AMP引入Windows之外的工作正在进行中）
  4. Compute似乎是其中最便携的解决方案，因为它基于标准的OpenCL

同样，所有这些库都试图实现类似STL的接口，因此它们具有非常广泛的适用性。VexCL的开发考虑到了科学计算。如果Boost.Computer开发得更早一点，我可能会将VexCL建立在它之上：）。另一个值得一看的科学计算库是ViennaCL，这是一个免费的开源线性代数库，用于在许多核心架构（GPU、MIC）和多核CPU上进行计算。请参阅[1]，以比较该领域的VexCL、ViennaCL、CMTL4和Thrust。

关于Thrust开发人员无法添加OpenCL后端的问题：Thrust、VecCL和Boost.Computer（我不熟悉其他库的内部结构）都使用元编程技术来完成它们的工作。但由于CUDA支持C++模板，Thrust开发人员的工作可能更容易一些：他们必须编写元程序，在C++编译器的帮助下生成CUDA程序。VecCL和Boost.Computer作者编写元程序，生成生成OpenCL源代码的程序。请看一下我试图解释如何实现VexCL的幻灯片。所以我同意目前Thrust的设计禁止他们添加OpenCL后端。

[1] Denis Demidov，Karsten Ahnert，Karl Rupp，Peter Gottschling，编程CUDA和OpenCL：使用现代C++库的案例研究，SIAM J.Sci。计算。，35（5），C453–C472。（也提供arXiv版本）。

更新：@gnzlbg评论说，在基于OpenCL的库中不支持C++函数和lambdas。事实上，OpenCL是基于C99的，并且是从运行时存储在字符串中的源代码编译的，因此没有简单的方法可以与C++类完全交互。但公平地说，基于OpenCL的库确实支持基于用户的函数，甚至在某种程度上支持lambda。

  • Boost.Compute提供了自己的简单Lambda实现（基于Boost.Proto），并允许通过Boost_Compute_DAPT_STRUCT和Boost_MPUTE_CLOSURE宏与用户定义的结构进行交互
  • VecCL提供了类似DSL的线性代数（也基于Boost.Proto），还支持将通用C++算法和函数（甚至Boost.Fenix lambdas）转换为OpenCL函数（有限制）
  • 我相信AMD的Bolt确实通过其C++for OpenCL扩展魔法支持用户定义的函数

话虽如此，基于CUDA的库（可能是C++AMP）与实际编译时编译器相比具有明显的优势（你能这么说吗？），因此与用户代码的集成可能会更加紧密。

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