我正在尝试优化 pyOpenCL 程序。出于这个原因，我想知道是否有一种方法可以分析程序并查看大部分时间都花在哪里。
您知道如何解决这个问题吗？
提前致谢
Andi
编辑：例如，用于 CUDA 的 nvidias nvprof 可以用于 pyCuda，但不适用于 pyOpenCL。
是的，绝对有 - 您可以分析设备上运行的各个 PyOpenCL 事件，也可以分析主机上的整个程序。
PyOpenCL 事件是通过将内存复制到设备、在设备上运行内核以及从设备复制内存来返回的。
以下是分析设备事件的示例：
event = cl.enqueue_copy(queue, np_array, cl_array)
event.wait()
print (event.profile.end-event.profile.start)*1e-9
以下是主机上的分析示例：
from time import time, strftime, gmtime
start_time = time()
# ... do some stuff like the above ^
end_time = time()
print strftime('%H:%M:%S', gmtime(end_time - start_time))
我还没有看到更全面的方法来分析 PyOpenCL 程序。希望有帮助！
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