PyOpenCLでもMapReduceを部分的に実装したReductionKernelクラスを提供しています。

class pyopencl.reduction.ReductionKernel(
    ctx,
    dtype_out, #(1)
    neutral,
    reduce_expr, #(2)
    map_expr=None, #(3)
    arguments=None, #(4)
    name="reduce_kernel",
    options=[], preamble="")

参考までに以下に実装例を掲載します。

CLReductionKernelTest.py. 

from pyopencl.reduction import ReductionKernel
import numpy as np
import pyopencl as cl
import pyopencl.array as clarr

ctx = cl.Context(cl.get_platforms()[0].get_devices(cl.device_type.GPU))
queue = cl.CommandQueue(ctx)

a = clarr.arange(queue, 10, dtype=np.uint32)
b = clarr.arange(queue, 10, dtype=np.uint32)

reduction_kernel = ReductionKernel(
    ctx, np.uint32, neutral="0",
    reduce_expr="a+b", map_expr="x[i]+y[i]",
    arguments="__global uint* x, __global uint* y"
)

result = reduction_kernel(a, b).get()

print(result)

reduction_kernel_product = ReductionKernel(
    ctx, np.uint32, neutral="0",
    reduce_expr="a+b", map_expr="x[i]*y[i]",
    arguments="__global uint* x, __global uint* y"
)

result = reduction_kernel_product(a, b).get()

print(result)

reduction_kernel_single = ReductionKernel(
    ctx, np.uint32, neutral="0",
    reduce_expr="a+b", map_expr="x[i]",
    arguments="__global uint* x"
)

result = reduction_kernel_single(a).get()

print(result)

上記のプログラムの出力は以下のようになります。

出力. 

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5 /Users/komatsu/PycharmProjects/MyPythonProject/CLReductionKernelTest.py
90
285
45

この実装例では3つのMapReduceのパターンに倣っています。まずMap時に変数を乗算するパターンです。

これは以下のような引数指定をします。

reduce_expr="a+b", map_expr="x[i]*y[i]"

Map表現に乗算、Reduce表現に加算を指定します。Map時に変数を加算するパターンは次のようにします。

reduce_expr="a+b", map_expr="x[i]+y[i]"

最後にMap表現を一つの変数とすると、シンプルにReductionパターンを計算します。

reduce_expr="a+b", map_expr="x[i]"

出力結果は45となり、x[i]（1,2,3,…,9）の和と一致します。