ArrayFire中文教程[1]

在做GPU开发设计的时候，遇到了ArrayFire，但我对ArrayFire并不了解。本文档编写的目的是为了学习ArrayFire。同时，该系列文档是我于业余时间来翻译的。原文为ArrayFire的官方文档指南。（链接：http://arrayfire.org/docs/index.htm）在翻译过程中，如果有错误的地方，请后续读者尽早指出，我会尽快改正。

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综述

什么是ArrayFire？

ArrayFire是一个为并行计算而设计的高性能的软件库，具有十分易于使用的API。其基于数组的函数集，使并行计算变得十分便利。

安装 ArrayFire

ArrayFire支持Windows，OSX，以及Linux。具体下载链接，请在ArrayFire官方网站下载。

便于使用

数组对象非常简单。

基于数组的符号，以可读的数学相似符号有效地表达可计算的算法。

任何软件工程师，在使用ArrayFire之前，并不需要具备并行编程方面的专业知识。软件工程师只需要使用ArrayFire的仅仅几行代码，就可以完成在CUDA/OpenCL的Kernel函数中几百行代码需要完成的功能。

应用广泛

ArrayFire的应用非常广泛支持多领域ArrayFire包含数百个跨越各个领域的函数，主要包括：

• 矢量算法
• 图像处理
• 计算机视觉
• 信号处理
• 线性代数
• 统计学
• 其他

每一个函数都由ArrayFire的开发人员从底层进行手工优化。

支持各种数据类型和大小

ArrayFire可以处理常见的数据类型和大小，包括矢量，矩阵，卷积等。并且它支持通用的数据类型，包括单精度和双精度浮点值，复数，布尔型，以及32bit无符号和有符号整型。

扩展ArrayFire

ArrayFire可以被独立地用来设计成为应用程序，也可以与已有的CUDA或OpenCL程序集成。所有的ArrayFire数组都可以与其他CUDA或OpenCL数据结构互换。

一次编码，随处运行！

ArrayFire代码支持x86，ARM，CUDA，以及OpenCL设备，ArrayFire支持如下全面的设备列表。

ArrayFire在安装时附带：

• 支持NVIDIA GPU的一个CUDA版本（命名为‘libafcuda’）
• 支持OpenCL设备的一个OpenCL版本（命名为‘libafopencl’）
• 当CUDA或OpenCL设备不可用时，一个CPU版本（命名为‘libafcpu’）

ArrayFire非常高效

矢量化和批量操作

ArrayFire支持N维数组的批量操作。批量操作在ArrayFire中是并行运算的，以确保CUDA或OpenCL设备达到最佳的性能。我们可以使用矢量化技术从ArrayFire中获得最佳性能。

ArrayFire也可以使用gfor函数，以并行的方式执行循环迭代。

即时编译

ArrayFire会自动对代码执行运行时的分析以提高运算强度和内存吞吐量，并且能避免不必要的内存临时分配。它有一个内部的高性能编辑器JIT来对目标程序进行优化。

关于ArrayFire JIT，请详细阅读：http://arrayfire.com/performance-of-arrayfire-jit-code-generation/

一个简单的使用ArrayFire的例子

在下面的这个例子中，首先可以大概看到ArrayFire程序的示例。工程师可以在CUDA或OpenCL设备上创建数组，然后就可以在这些数组的基础上使用ArrayFire函数了。