opencl矩阵库

Question

我想将一个物理模拟算法移植到使用OpenCL进行性能的GPU上;我没有使用OpenCL的经验，我正在环顾四周。计算大多是小型密集矩阵（3x3）和矢量产品，交叉产品等。

1. 是否有这样的基本操作的“标准”/推荐库？我当然不想码矩阵乘法和反演自己（而不是时间，这将是inefficent）

2. 随着OpenCL的没有类，操作符重载等，我必须写mmul(a,mtrans(b))而不是a*b.transpose()例如？

3. 是否有OpenCL（或预处理器）的某些（计划的）扩展/演变，以使符号更像数学？我有回到长年的印象。 （我知道有CUDA，但它是供应商绑定）

Answer 1

如果您知道您仅限于三维对象，那么您可以考虑使用double3类型（如果您的gpu不支持双精度，则使用float3）。

到目前为止，只有向量被支持，所以你必须自己做一些关于矩阵乘法或者反转的编码。但是，您可能对以下内置geometric functions感兴趣。特别定义了dot产品和cross产品。

您可能也有兴趣知道，有reserved data types为矩阵期货implentations：见例如双ň X米。在你的情况下，如果将来可用，你将能够为你的矩阵使用double3x3类型。

Answer 2

回答您的问题：

1. 这并不是说我知道
2. 是，OpenCL是严格限制在C99语法，所以没有类，没有操作符重载，并且严格地程序化调用你想要进行的各种操作。 OpenCL支持对其原生矢量类型进行元素明智的操作，但没有比这更复杂的操作。矩阵乘法，行列式，转置等等都必须自己实现。
3. 不是我所知道的。 [顺便说一下，在这种情况下，我不会嘲笑Fortran，F90和更高版本具有内在的矩阵和向量操作，这些操作使得您所要求的操作比C99或C++更容易编写]。