Intel HD GPU与Intel CPU性能比较

Question

我是OpenCL的新手，目前对它的性能有一些疑问。

我有Intel(R) Core(TM) i5-4460cpu@ 3.20GHz + ubuntu + Beignet (英特尔开源openCL库见：http://arrayfire.com/opencl-on-intel-hd-iris-graphics-on-linux/ http://www.freedesktop.org/wiki/Software/Beignet/)

我有简单的长凳

#define __CL_ENABLE_EXCEPTIONS
#include "CL/cl.hpp"
#include <vector>
#include <iostream>
#include <iterator>
#include <algorithm>

using namespace cl;
using namespace std;

void CPUadd(vector<float> & A, vector<float> & B, vector<float> & C)
{
    for (int i = 0; i < A.size(); i++)
    {
        C[i] = A[i] + B[i];
    }
}

int main(int argc, char* argv[]) {
    Context(CL_DEVICE_TYPE_GPU);
    static const unsigned elements = 1000000;
    vector<float> data(elements, 6);
    Buffer a(begin(data), end(data), true, false);
    Buffer b(begin(data), end(data), true, false);
    Buffer c(CL_MEM_READ_WRITE, elements * sizeof(float));

    Program addProg(R"d(
        kernel
        void add(   global const float * restrict const a,
                    global const float * restrict const b,
                    global       float * restrict const c) {
            unsigned idx = get_global_id(0);
            c[idx] = a[idx] + b[idx] + a[idx] * b[idx] + 5;
        }
    )d", true);

    auto add = make_kernel<Buffer, Buffer, Buffer>(addProg, "add");

#if 1
    for (int i = 0; i < 4000; i++)
    {
        add(EnqueueArgs(elements), a, b, c);
    }
    vector<float> result(elements);
    cl::copy(c, begin(result), end(result));
#else
    vector<float> result(elements);
    for (int i = 0; i < 4000; i++)
    {
        CPUadd(data, data, result);
    }
#endif

    //std::copy(begin(result), end(result), ostream_iterator<float>(cout, ", "));
}

根据我的测量，Intel HD比单CPU快20倍(见上面的工作台)。这对我来说太小了，因为如果使用4x核，我只能在GPU上得到5倍的速度。我是否写了正确的板凳和加速似乎是现实的？不幸的是，在我的情况下，clinfo找不到CPU作为OpenCL设备，所以我不能做直接比较。

更新

测量

g++ -o main main.cpp -lOpenCL -std=c++11 $ time ./主实0m37.316s用户0m37.280.sys 0m0.016s $ g++ -o main main.cpp -lOpenCL -std=c++11 $ time /主real 0m2.349s用户0m0.524s sys 0m0.624s

总计: 2.349 - 0.524 = 1.825 GPU 37.316 - 0.524 = 36.724

36.724 / 1.825比单CPU =>快20.12倍，比全CPU快5倍。

Answer 1

您要比较的两个实现在功能上不是等价的。

您的CPU实现需要减少30%的内存带宽(这可能解释性能)。它只访问数组A和B，而GPU内核则使用3个数组( a、b和c )。