VexCL、Thrust、Boost.Computeの違い

Question

これらのライブラリーを大まかに理解するだけで、それらは非常によく似ています。 VexCLとBoost.ComputeはOpenClをバックエンドとして使用し（v1.0リリースVexCLもCUDAをバックエンドとしてサポートします）、ThrustはCUDAを使用することを知っています。異なるバックエンドを除いて、これらの違いは何ですか。

具体的には、彼らはどのような問題空間に対処し、なぜ私は他のものを使いたいのでしょうか。

また、推力FAQには、

OpenCLサポートの主な障壁は、C++テンプレートをサポートするOpenCLコンパイラーとランタイムがないことです。

この場合、VexCLとBoost.Computeが存在する可能性はありますか。

ddemidov · Accepted Answer

私は VexCL の開発者ですが、 Boost.Compute の作者であるカイルルッツが Boostメーリングリストで同じ件名について述べなければならないことが本当に好きです。つまり、ユーザーの観点からは、 Thrust 、Boost.Compute、AMDの Bolt 、そしておそらくMicrosoftの C++ AMP はすべてSTLに似たAPIを実装していますが、VexCLは、 Eigen に近い。 STLのようなライブラリの主な違いは、その移植性です。

ThrustはNVIDIA GPUのみをサポートしますが、OpenMPおよびTBBバックエンドを介してCPUでも動作する可能性があります。
Boltは、AMD GPUでのみ利用可能なOpenCLのAMD拡張機能を使用します。また、Microsoft C++ AMPおよびIntel TBBバックエンドも提供します。
Microsoft C++ AMPをサポートする唯一のコンパイラは、Microsoft Visual C++です（ Bringing C++ AMP Beyond Windows に関する作業は行われています）。
Boost.Computeは、標準のOpenCLに基づいているため、これらの中で最も移植性の高いソリューションのようです。

繰り返しますが、これらのライブラリはすべてSTLに似たインターフェイスを実装しようとしているため、非常に幅広い適用範囲を持っています。 VexCLは科学計算を念頭に置いて開発されました。 Boost.Computeが少し前に開発された場合、おそらくVexCLをベースにすることができます:)。注目に値する科学計算用のもう1つのライブラリは、 ViennaCL です。これは、メニーコアアーキテクチャ（GPU、MIC）およびマルチコアCPUでの計算用の無料のオープンソース線形代数ライブラリです。その分野のVexCL、ViennaCL、CMTL4、Thrustの比較については、[1]をご覧ください。

Thrust開発者がOpenCLバックエンドを追加できないという引用された能力について：Thrust、VexCL、およびBoost.Compute（他のライブラリの内部については詳しくありません）はすべて、メタプログラミング技術を使用して機能を実行します。しかし、CUDAはC++テンプレートをサポートしているため、Thrust開発者の仕事はおそらく少し簡単です。C++コンパイラーの助けを借りてCUDAプログラムを生成するメタプログラムを作成する必要があります。 VexCLとBoost.Computeの作成者は、OpenCLソースコードを生成するプログラムを生成するメタプログラムを作成します。 VexCLの実装方法を説明しようとしたスライドをご覧ください。したがって、現在のThrustの設計では、OpenCLバックエンドの追加を禁止していることに同意します。

[1] Denis Demidov、Karsten Ahnert、Karl Rupp、Peter Gottschling、 CUDAとOpenCLのプログラミング：最新のC++ライブラリを使用したケーススタディ、SIAM J. Sci。 Comput。、35（5）、C453–C472。（ arXivバージョンも利用可能です）。

更新：@gnzlbgは、OpenCLベースのライブラリではC++ファンクタとラムダのサポートがないとコメントしました。実際、OpenCLはC99に基づいており、実行時に文字列に格納されたソースからコンパイルされるため、C++クラスと完全に対話する簡単な方法はありません。しかし、公平を期すために、OpenCLベースのライブラリは、ユーザーベースの関数とある程度まではラムダもサポートしています。

Boost.Computeは、独自のシンプルなラムダの実装（Boost.Protoに基づく）を提供し、 BOOST_COMPUTE_ADAPT_STRUCT および BOOST_COMPUTE_CLOSURE マクロを介してユーザー定義の構造体と対話できるようにします。
VexCLは線形代数のようなDSL（これもBoost.Protoに基づく）を提供し、汎用C++アルゴリズムとファンクター（およびBoost.Phoenixラムダ）からOpenCL関数（制限付き）への変換もサポートします。
AMDのBoltは、 C++ for OpenCL 拡張マジックを通じて、ユーザー定義のファンクタをサポートしていると思います。

とはいえ、CUDAベースのライブラリ（およびC++ AMPの場合もあります）には、実際のコンパイル時コンパイラー（明らかにそれとも言えるでしょう）の明らかな利点があるため、ユーザーコードとの統合をより緊密にすることができます。