GPUMAGIC 1.12.0
#Intoduction有几个原因可以说服您编写自己的OpenCL代码可能比纯粹依靠包装编译器更具吸引力：
您需要的功能在软件包中不可用
编译代码的性能不符合要求
您对OpenCL很熟悉，并且想直接使用OpenCL代码
与OpenCL语言的传统无聊和痛苦的编程程序相比，在R中编写自己的代码非常简单：只需提供代码包，该软件包就会为您设置所有内容。该软件包还提供了类似模板的功能，以减轻您的烦人参数类型一致性问题。如果您不喜欢OpenCL语言，那么在Internet上有很多很棒的介绍，请先阅读它们，并在阅读下一节之前确保您拥有OpenCL的基本概念。
＃示例以最简单的示例启动教程是很好的，假设我们要计算a+b在哪里一个和b都是矢量。如果我们使用本机OpenCL代码编写它，那将是。
＃内核代码src =“ kernel void vecadd（global double* a，global double* b，global double* res）{uint ID = get_global_id（0）; res [id] = a [id] = a [id]+b [id];}“ #check并设置设备getDevicelist（）＃>找不到设备，请确保计算机具有图形卡或驱动程序已正确安装。＃>提示：＃>对于CPU，您可以分别为Intel / AMD的CPU安装Intel / ATI的图形驱动程序。＃>对于GPU，您需要从供应商的网站下载图形驱动程序。＃>找不到设备！＃> null setDevice（1）＃>找不到设备！＃> null #DATA准备n = 1000 a = runif（n）b = runif（n）＃将数据汇总到设备＃参数类型和设备是可选的a_dev = gpumatrix（a，type =“ double”，设备=“ double”，设备=1）＃>找不到设备！b_dev = gpumatrix（b，type =“ double”，设备= 1）＃>找不到设备！＃创建一个空的矢量来存储结果res_dev = gpuemptmatrix（row = n，col = 1，type =“ double”，double”，device = 1）＃>找不到设备！ #Call the kernel function to excute the code #No return value .kernel(src = src,kernel="vecAdd",parms=list(A_dev,B_dev,res_dev),.device = 1,.globalThreadNum = n) #> No device has been found! #> NULL #retrieve the data and convert it into a vector res_dev=download(res_dev) res=as.vector(res_dev) #Check the error range(res-A-B) #> [1] NA NA如您在这里所见，使用GPUMAGIC中的OpenCL代码与在RCPP中使用C ++代码非常相似。主要区别在于，您需要在代码理由之前和之后发送和检索数据。这。核心由于S4类，功能没有任何返回值gpumatrix包含一个指针，能够在代码归于代码后检索最终结果。请注意。核心函数不会阻止您的控制台，因此您只要不调用下载功能。
＃使用模板，您可能会注意到，将R对象转换为gpumatrix班级。可用类型将在本文档的末尾列出。但是，当您更改变量类型时，您需要确保OPENCL代码中的函数参数也与之匹配，这很笨拙。因此，。核心功能证明一组宏来处理可变类型。这些宏将自动找到正确的变量类型并提供类似模板的功能，它们是：汽车，，，，高托，，，，lauto。这汽车宏将找到变量类型；高托和lauto矮了全球自动和本地自动分别。如果您不知道全球的和当地的，请参阅OpenCL地址空间预选赛。在这里，我们使用相同的示例来说明宏的使用。
#use自动宏声明函数参数＃第一个参数具有auto1，第二个参数具有auto2等。#gauto是全局自动src =“ kernel void vecadd（gauto1* a，gauto2* b，gauto3* res）{uint ID = get_global_id（0）; res [id] = a [id] = a [id]+b [id];}“＃将数据验证到设备#note，即变量A和B在float类型A_DEV = gpumatrix（a，type =“ float”，device = 1）＃>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>找不到设备！b_dev = gpumatrix（b，type =“ float”，设备= 1）＃>找不到设备！＃创建一个空的矢量来存储结果res_dev = gpuemptmatrix（row = n，col = 1，type =“ float”，device = 1）＃>找不到设备！#call内核函数要符合代码#no return value .kernel（src = src，kernel =“ vecadd”，parms = list（a_dev，b_dev，res_dev），。设备= 1，.globalthreadnum = n）已找到设备！＃> null #retrieve数据并将其转换为vector res_dev = download（res_dev）res = as.vector（res_dev）#check误差范围（res-a-a-b）＃> [1]我们在示例中做出了两个更改。首先，我们使用高托宏以在OpenCL代码中声明函数参数，因此该函数定义与将传递给该函数的实际数据独立。其次，我们使用Float类型变量存储数据。降低可变精度可以使代码运行速度更快，但是结果不如上一个示例准确。
＃附加信息
在这里，我们预示了有关使用的一些其他信息。核心功能，将读者转介到文档？。核心查看更多详细信息：
在通过。设备论点，您需要确保该设备已初始化，请致电setdevice功能。
这。设备参数仅允许单个设备ID作为输入，您只能在一个设备上运行代码。核心功能调用。但是，由于。核心功能不会阻止控制台，您可以有多个。核心带有不同设备ID的功能调用以并行化硬件。
您可以将编译标志传递给OpenCL编译器（不是gpumagic包装编译器，是Vender的编译器）。选项争论
这src参数可以是文件目录或代码。
#Appendix ##可用数据类型
整数类型：布尔，，，，char，，，，Uint，，，，int，，，，乌隆，，，，长
浮点类型：一半，，，，漂浮，，，，双倍的