OpenCL基准测试

Question

我可以阅读很多关于OpenCL的资料，它似乎是最有前途的(唯一的？)多架构库。OpenCL应该是第一个并行体系结构编程标准，它最终将被大多数程序员采用。这很好，好吧，但是从原生编程库迁移到OpenCL会损失性能吗？在nVidia GeForces的例子中，我已经发现一篇文章是对同一程序的两种实现- CUDA和OpenCL代码-进行了比较，第一种似乎性能更好。在Pthread或Windows线程的情况下，我真的不知道，但我认为“通用性”和多架构方法总是会有“回报”的。只是为了停止对这个或那个的猜测，我想自己检查一切，但我需要你的帮助！有没有一个普遍接受的OpenCL基准测试集，我可以用来与本机代码进行比较？有没有类似于用OpenCL代码编写的CUDA SDK？感谢每一个人。

Answer 1

目前还没有设置性能基准来测试不同框架的速度。已经创建了几个基准。值得注意的例子包括SHOC基准测试套件和Rodinia。在地平线上，OpenCL and the 13 Dwarves可能很快就会发布，这可能对基准测试有用。

为了在框架之间进行测试，已经完成了测试OpenCL和CUDA在性能方面的差异的工作。其中一些工作涉及理解对于OpenCL，虽然有正确性可移植性，但不能保证性能可移植性。Daga在他的论文中强调了架构感知优化的重要性。

Answer 2

作为一名性能/基准专家，我只能试着给你一些关于OpenCL与CUDA的大致想法。不过，警告一下，我可能会弄错一些东西。

显然，基准测试的问题是，您只能客观地评估非常具体的事情-例如，在CUDA和OpenCL中完成的相同程序，在相同的硬件上(正如您指定的源)。但你不能从这个实验中推断出，在另一个程序上，或者在不同的硬件上，你会得到类似的结果。结果会有所不同，所以你必须有一个很大的测试套件。这就是你所要求的，但我不知道有任何这样的东西存在--人们会在他们的更大的项目中选择任何一种技术，而不会把所有东西都写两次。

这里有用CUDA和OpenCL编写的NVIDIA代码示例。你可以选择几个，然后比较你的结果。

不过，我不认为那是值得花的时间。也许你应该从另一个角度来处理这个问题:你可以用其中一个框架做什么，而不能用另一个框架做什么？它们都使用相同的驱动程序，因此都将支持新硬件推出的奇特技术。线程调度是在硬件中完成的，因此它们在那里具有相同的性能。还需要测试的是以下内容：

• 将优化代码使用所有可用内存带宽
• 将编译器创建高效代码
• 您是否能够利用所有计算单元
• 等...

< code >F211

从我的测试来看，这些问题的答案--我的代码会以最佳方式使用硬件--对于这两个框架都是肯定的。所以他们肯定是在同一个联盟中比赛，即使一个人在某些特定问题上比另一个人快5%，我认为在一般情况下也不会有什么不同。

我故意没有写任何关于OpenCL的其他用例，例如CPU上的用例。这个领域要广泛得多，因为你有不同的OSes，甚至不同的OpenCL SDK用于相同的处理器(例如苹果和英特尔)，并且有很多方法可以在没有OpenCL的情况下并行编程(进行比较)。

Answer 3

一般来说，OpenCL和CUDA的性能是一样的。没有合适的基准测试，因为根本不能比较不同的硬件和架构。

如果你打算写一个基于GPU的应用程序，并且只想知道你应该选择哪一个。不要因为速度的不同而决定一个或另一个。与CPU实现相比，OCL和CUDA都将提供x100-x300加速。

我的建议是：

• 如果你要做一个高级应用程序，你需要很多库，也许应该使用CUDA，因为它有更好的开发工具包和支持。
• 如果你要做低级应用程序，你将从头开始编写所有代码，使用OpenCL，因为它将支持几乎所有未来的硬件(中央处理器和图形处理器)。也有一些库可以使用，但没有CUDA那么好。