更新(2014-05-22)
AMD已经制作了AMD核心数学库(ACML)6.0版的测试版,可以通过内部使用clMath将FFT和BLAS功能卸载到GPU.公告如下:ACML Beta 6.0版本充分利用了异构计算的强大功能.需要注意的是,必须将输入数据从CPU传输到GPU,并在每次 BLAS或FFT调用时将输出数据返回到CPU .因此,当问题足够大以至于ACML将使用GPU而不是CPU时,AMD有一堆用于调优的脚本.
为了完整起见,我还要提到Nvidia支持与其nvBLAS库类似的功能,但它依赖于cuBLAS和CUDA,因此除了Nvidia GPU之外它不会起作用.
原始答案
不幸的是,AMD的GPU加速BLAS库无法直接链接到Numpy或任何其他期望基于CPU的标准BLAS库的应用程序.原因是现有的GPU BLAS库都要求在调用BLAS函数之前首先将矩阵复制到GPU.这要求有人修改Numpy来进行复制.
编辑: CLyther看起来它可以取代Numpy所做的一些事情并将所有内容转换为OpenCL.见这里:http://srossross.github.io/Clyther/for_numpy_users.html