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気がついた：

https://github.com/lsegal/barracuda

01/11以降更新されていないもの

と

http://rubyforge.org/projects/ruby-opencl/

03/10以降更新されていません。

これらのプロジェクトは終了していますか? または、機能が変更されていないだけで、OpenCL/Ruby はそれ以来変更されていません。これらのプロジェクトを使用している人はいますか? 運が良ければ？

そうでない場合、Ruby 用の別の opencl gem をお勧めできますか? または、この種の呼び出しは通常どのように行われますか? Ruby から生の C を呼び出すだけですか?

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opencl_ruby_ffiを試すことができます。これは (私の同僚によって) 積極的に開発されており、OpenCL バージョン 1.2 でうまく動作します。OpenCL 2.0 もまもなく利用可能になるはずです。

sudo gem install opencl_ruby_ffi

Khronosフォーラムでは、それがどのように機能するかを示す簡単な例を見つけることができます:

require 'opencl_ruby_ffi'

# select the first platform/device available
# improve it if you have multiple GPU on your machine
platform = OpenCL::platforms.first
device = platform.devices.first

# prepare the source of GPU kernel
# this is not Ruby but OpenCL C
source = <<EOF
__kernel void addition(  float2 alpha, __global const float *x, __global float *y) {\n\
  size_t ig = get_global_id(0);\n\
  y[ig] = (alpha.s0 + alpha.s1 + x[ig])*0.3333333333333333333f;\n\
}
EOF

# configure OpenCL environment, refer to OCL API if necessary
context = OpenCL::create_context(device)
queue = context.create_command_queue(device, :properties => OpenCL::CommandQueue::PROFILING_ENABLE)

# create and compile the OpenCL C source code
prog = context.create_program_with_source(source)
prog.build

# allocate CPU (=RAM) buffers and 
# fill the input one with random values
a_in = NArray.sfloat(65536).random(1.0)
a_out = NArray.sfloat(65536)

# allocate GPU buffers matching the CPU ones
b_in = context.create_buffer(a_in.size * a_in.element_size, :flags => OpenCL::Mem::COPY_HOST_PTR, :host_ptr => a_in)
b_out = context.create_buffer(a_out.size * a_out.element_size)

# create a constant pair of float
f = OpenCL::Float2::new(3.0,2.0)

# trigger the execution of kernel 'addition' on 128 cores
event = prog.addition(queue, [65536], f, b_in, b_out, 
                      :local_work_size => [128])
# #Or if you want to be more OpenCL like:
# k = prog.create_kernel("addition")
# k.set_arg(0, f)
# k.set_arg(1, b_in)
# k.set_arg(2, b_out)
# event = queue.enqueue_NDrange_kernel(k, [65536],:local_work_size => [128])

# tell OCL to transfer the content GPU buffer b_out 
# to the CPU memory (a_out), but only after `event` (= kernel execution)
# has completed
queue.enqueue_read_buffer(b_out, a_out, :event_wait_list => [event])

# wait for everything in the command queue to finish
queue.finish
# now a_out contains the result of the addition performed on the GPU

# add some cleanup here ...

# verify that the computation went well
diff = (a_in - a_out*3.0)
65536.times { |i|
  raise "Computation error #{i} : #{diff[i]+f.s0+f.s1}" if (diff[i]+f.s0+f.s1).abs > 0.00001
}
puts "Success!"
于 2014-11-21T15:16:25.933 に答える
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必要な C 機能は何でも gem としてパッケージ化することができます。これは非常に簡単で、他のプロジェクトで再利用できる特定の名前空間ですべての c ロジックをラップできます。

http://guides.rubygems.org/c-extensions/

于 2013-01-26T22:43:21.347 に答える