global = DATA_SIZE;
clEnqueueNDRangeKernel(commands, kernel, 1, NULL, &global, &local, 0, NULL, NULL);
clFinish(commands);
Загрузить результаты обратно из GPU в основную память
clEnqueueReadBuffer( commands, output, CL_TRUE, 0, sizeof(cl_uint) * count, results, 0, NULL, NULL );
Освободить данные
free(data);
free(results);
clReleaseMemObject(input);
clReleaseMemObject(output);
clReleaseProgram(program);
clReleaseKernel(kernel);
clReleaseCommandQueue(commands);
clReleaseContext(context);
Как можно видеть, процесс довольно-таки громоздкий, но оно того стоит. Для примера, проверка простоты 250000 чисел заняла на процессоре Core i5 около 6 секунд. И всего лишь 0.5 секунд заняло выполнение вышеприведенного кода на встроенной видеокарте. Для дешевого нетбука с процессором Intel Atom этот же код выполнялся 34 секунды на основном процессоре, и 6 секунд на GPU. Т.е. разница весьма прилична.
Разумеется, еще раз стоит повторить, что “игра стоит свеч” лишь в том случае, если задача хорошо распараллеливается на небольшие блоки, в таком случае выигрыш будет заметен.
Владельцы видеокарт NVIDIA (особенно игровых и достаточно мощных) могут также посмотреть в сторону библиотеки NVIDIA CUDA, расчеты с ее помощью должны быть еще быстрее.
20. Приложение 2 - Быстродействие языка Python
Язык Python очень удобен своей краткостью и лаконичностью, возможностью использования большого количества сторонних библиотек. Однако, один из его минусов, который может быть ключевым для математических расчетов - это быстродействие. Python это интерпретатор, он не создает exe-файл, что разумеется, сказывается на скорости выполнения программы.
Рассмотрим простой пример: рассчитаем сумму квадратов чисел от 1 до 1000000. Также выведем время выполнения программы.
Программа на языке Python выглядит так:
import time
start_time = time.time()
s = 0
for x in range(1,1000001):
s += x*x
print("Sum={}, T={}s".format(s, time.time() - start_time))
Результаты работы:
Sum = 333333833333500000, T = 0.47s
Учитывая, что чисел всего миллион, не так уж и быстро. Попробуем ускорить программу, для этого по возможности используем функции встроенных библиотек. Они зачастую написаны на С, и работают быстрее.
import time
start_time = time.time()
l = range(1000001)
s = sum(x*x for x in l)
print("Sum = {}, T = {}s".format(s, time.time() - start_time))
Результаты работы:
Sum = 333333833333500000, T = 0.32s
Быстрее, но лишь чуть-чуть. К тому же, данный код хранит весь массив в памяти, что неудобно.