ILGPU — это высокопроизводительная библиотека для GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units), то есть для выполнения общих вычислений на GPU, предназначенная для .NET. Она позволяет писать код C# для выполнения на видеокартах с использованием CUDA, OpenCL или CPU.
Существует ряд причин, по которым вычисления на GPU с использованием библиотеки ILGPU могут оказаться медленнее, чем на CPU:
1. **Накладные расходы на инициализацию**: GPU требуется время на инициализацию, копирование данных в GPU-память и обратно. Если данные недостаточно велики или структура задачи не позволяет распараллелить вычисления эффективно, то преимущества GPU не реализуются.
2. **Неподходящая задача для GPU**: Хорошо распараллеленные задачи с большим количеством однотипных вычислений подходят для GPU лучше, чем те, что содержат много условных операторов или зависят от последовательного выполнения.
3. **Неоптимизированный код**: Неоптимизированный код может не полностью использовать потенциал параллелизма, предоставляемого GPU. Для достижения максимальной производительности необходимо оптимизировать код конкретно под архитектуру GPU.
4. **Проблемы с памятью и пропускной способностью**: GPU обычно имеют свою собственную память, которая быстрее процессорной, но она ограничена. Проблемы с пропускной способностью и латентностью памяти могут сказаться на производительности.
5. **Размер рабочей группы и оптимизация**: Необходимо тщательно выбирать размер рабочей группы и другие параметры, чтобы вычисления были максимально эффективными.
Чтобы устранить эти проблемы, рекомендуется:
- Профилировать приложение для определения узких мест.
- Оптимизировать передачу данных между CPU и GPU.
- Использовать паттерны проектирования, подходящие для параллельных вычислений, и обеспечить высокую степень параллелизма.
- Тщательно выбирать размеры блоков и сеток.
Что касается документированных библиотек для компиляции с ILGPU, то на момент моего последнего обновления знаний (в марте 2023 года) основным источником информации является официальная документация ILGPU, доступная на их странице на GitHub:
https://github.com/m4rs-mt/ILGPU
Помимо этого, существуют форумы, обсуждения и примеры кода от сообщества, которые также могут стать полезными ресурсами для получения информации и примеров использования ILGPU.