Я знаю:
https://github.com/lsegal/barracuda
который не обновлялся с 01/11
И
http://rubyforge.org/projects/ruby-opencl/
который не обновлялся с 03/10.
Являются ли эти проекты мертвыми? Или они просто не изменились, потому что их работа, и OpenCL/Ruby не изменились с тех пор. Кто-нибудь использует эти проекты? Любая удача?
Если нет, можете ли вы порекомендовать еще один символ opencl для Ruby? Или как обычно такой вызов? Просто вызовите raw C из Ruby?
Вы можете попробовать opencl_ruby_ffi, он активно развивается (моим коллегой) и хорошо работает с OpenCL версии 1.2. OpenCL 2.0 также должен быть доступен в ближайшее время.
sudo gem install opencl_ruby_ffi
В форуме Khronos вы можете найти быстрый пример, показывающий, как он работает:
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!"
Вы можете захотеть упаковать любую функциональность C, которую вы хотели бы использовать в качестве драгоценного камня. Это довольно просто, и таким образом вы можете перенести всю свою логику c в определенное пространство имен, которое можно повторно использовать в других проектах.