从纯python代码自动创建opencl内核
py2opencl的Python项目详细描述
===
py2oppencl
==
模块提交GPU的内核。它不是要将任意的
python代码转换为opencl，因为这是不可能的。相反，它仅限于
简单的python lambda和只包含简单数学运算的函数
和内置的opencl函数。
Py2Pencl，F
Py2=Py2Pencl（Lambda x:-x如果x和lt；0.5否则f.sin（x））
a=Py2.map（np.ran随机.rand（10000000））
>打印Py2.kernel
>>；
>gt；
>gt；int-g id=get_global const float*x，全局float*resu g；
>>>；gt；int-gid=get_global_id（0）id（0）；
>>>
>>>；res_g[gid]=（（x[gid]<；0.5））？-x[gid]：sin（x[gid]）；
>；}
>虽然有许多约束，但支持更复杂的函数。以下函数对图像像素进行平均：
import numpy as np
from py2oppencl import py2oppencl，f
import image
img_path='py2oppencl/test/lenna.png'
img=np.array（image.open（img_path）.convert（'rgb'）
def avg（x，y，z，dest，src）：
注意，生成的c代码将自动处理包装
right=src[x+1，y，z]
left=src[x-1，y，z]
up=src[x，y-1，z]
down=src[x，y+1，z]
dest[x，y，（右/4）+（左/4）+（上/4）+（上/4）+（下/4）
dest=py2oppencl（avg.map（img）
image.fromarray（dest'rgb'）.save（'foo.png'）
（截至2014年7月26日）。它支持现代英特尔CPU，不需要GPU。（可能它也支持AMD CPU。）
截至本文撰写之时，Intel的Beignet驱动程序在Ubuntu14.04上似乎已被破坏。
>在Ubuntu14.04上经过测试的平台
==
-nvidia cuda/nvidia-opencl-icd-331在Ubuntu14.04上
-amd加速并行处理（AMD-app-sdk-v2.9）在Intel Core i7-3610qm上，ubuntu 14.04
-苹果针对intel core i5-4258u的opencl驱动程序，os x 10.9
-苹果针对intel“iris”（intel hd 4000）的opencl驱动程序，os x 10.9
-支持while循环和c-style循环（即，for i i n range（n）
-性能写入
py2oppencl
==
模块提交GPU的内核。它不是要将任意的
python代码转换为opencl，因为这是不可能的。相反，它仅限于
简单的python lambda和只包含简单数学运算的函数
和内置的opencl函数。
Py2Pencl，F
Py2=Py2Pencl（Lambda x:-x如果x和lt；0.5否则f.sin（x））
a=Py2.map（np.ran随机.rand（10000000））
>打印Py2.kernel
>>；
>gt；
>gt；int-g id=get_global const float*x，全局float*resu g；
>>>；gt；int-gid=get_global_id（0）id（0）；
>>>
>>>；res_g[gid]=（（x[gid]<；0.5））？-x[gid]：sin（x[gid]）；
>；}
>虽然有许多约束，但支持更复杂的函数。以下函数对图像像素进行平均：
import numpy as np
from py2oppencl import py2oppencl，f
import image
img_path='py2oppencl/test/lenna.png'
img=np.array（image.open（img_path）.convert（'rgb'）
def avg（x，y，z，dest，src）：
注意，生成的c代码将自动处理包装
right=src[x+1，y，z]
left=src[x-1，y，z]
up=src[x，y-1，z]
down=src[x，y+1，z]
dest[x，y，（右/4）+（左/4）+（上/4）+（上/4）+（下/4）
dest=py2oppencl（avg.map（img）
image.fromarray（dest'rgb'）.save（'foo.png'）
（截至2014年7月26日）。它支持现代英特尔CPU，不需要GPU。（可能它也支持AMD CPU。）
截至本文撰写之时，Intel的Beignet驱动程序在Ubuntu14.04上似乎已被破坏。
>在Ubuntu14.04上经过测试的平台
==
-nvidia cuda/nvidia-opencl-icd-331在Ubuntu14.04上
-amd加速并行处理（AMD-app-sdk-v2.9）在Intel Core i7-3610qm上，ubuntu 14.04
-苹果针对intel core i5-4258u的opencl驱动程序，os x 10.9
-苹果针对intel“iris”（intel hd 4000）的opencl驱动程序，os x 10.9
-支持while循环和c-style循环（即，for i i n range（n）
-性能写入
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