是否值得创建我的抽象代数库的开放CL版本？

Question

我在Python中创建一个抽象代数库，其中的一个功能就是使用Cayley表（将其视为一个抽象的＆＃34;乘法＆＃34;表，它没有＆＃39; t必须遵守乘法或加法的标准规则，并用它来证明某些身份或属性是否适用于Cayley表定义的二元运算符。

任何这些程序的计算基本归结为：

1. 使用Cayley表中的值来获取一些抽象二进制操作的结果
2. 比较结果值以查看它们是否相等
3. 循环执行上述所有操作。

由于需要完成大量操作，这可能会导致cpu密集，特别是如果你想对大小为n * n（O（n ^ 2！）的cayley表的所有排列执行此操作，我认为）。好处是，这是高度可分段化的，因为我有算法可以在大约O（n）时间内计算n * n cayley表的第m个排列，因此所有Cayley表排列的集合可以近似均匀分割，并且可以分配多个进程以并行处理问题的不同子集。

这样的过程（替换查找表中的值，比较结果）适合打开CL或任何其他GPU库吗？

Answer 1

如果你可以改变

Compare the resulting values to see if they are equal

部分类似于

subtract one from another, save the result and check for a zero from host side.

如果结果只决定加法（+）操作，即使看起来像是

subtract one from another, multiply (1-signum(result)) with the adder value, then add.

可以比cpu更快。因为当以非随机方式读/写时，gpu内存通常比主机内存快一点。