Question

我是OpenCL的新手，目前对其性能有一些疑问。

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

我有简单的工作台

#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，英特尔HD比单CPU快20倍（见上面的工作台）。这对我来说似乎太小了，因为在使用4x内核的情况下，我只能在GPU上获得5倍的加速。我写的是正确的替补，加速似乎是现实的吗？不幸的是，在我的情况下，clinfo没有找到CPU作为OpenCL设备，所以我不能直接比较。

更新

测量

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

总计：2.349 - 0.524 = 1.825（GPU） 37.316 - 0.524 = 36.724（CPU）

36.724 / 1.825 =比单CPU快20.12倍=＆gt;比完整CPU快5倍。

Answer 1

您要比较的两个实现是不在功能上等效。

您的CPU实现需要30％的内存带宽（这可以解释性能）。它只访问数组A和B，而GPU内核使用3个数组a，b和c。

英特尔高清GPU与英特尔CPU性能比较

1 个答案: