分類: 知道 常識詞典 編輯 : 常識 發(fā)布 : 09-29

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CUDA和OpenCL有什么區(qū)別？1 個答案

答案 1：

從很多方面來看，CUDA和OpenCL的關系都和DirectX與OpenGL的關系很相像。如同DirectX和OpenGL一樣，CUDA和OpenCL中，前者是配備完整工具包、針對單一供應商(NVIDIA)的成熟的開發(fā)平臺，后者是一個-的標準。 雖然兩者抱著相同的目標：通用并行計算。但是CUDA僅僅能夠在NVIDIA的GPU硬件上運行，而OpenCL的目標是面向任何一種Massively Parallel Processor，期望能夠對不同種類的硬件給出一個相同的編程模型。由于這一根本區(qū)別，二者在很多方面都存在不同： 1）開發(fā)者友好程度。CUDA在這方面顯然受更多開發(fā)者青睞。原因在于其統(tǒng)一的開發(fā)套件（CUDA Toolkit, NVIDIA GPU Computing SDK以及NSig-t等等）、非常豐富的庫（cuFFT,cuBLAS,cuSPARSE,cuRAND,NPP,T-rust）以及NVCC(NVIDIA的CUDA編譯器)所具備的PTX（一種SSA中間表示，為不同的NVIDIA GPU設備提供一套統(tǒng)一的靜態(tài)ISA）代碼生成、離線編譯等更成熟的編譯器特性。相比之下，使用OpenCL進行開發(fā)，只有AMD對OpenCL的驅動相對成熟。 2）跨平臺性和通用性。這一點上OpenCL占有很大優(yōu)勢（這也是很多National Laboratory使用OpenCL進行科學計算的最主要原因）。OpenCL支持包括ATI,NVIDIA,Intel,ARM在內的多類處理器，并能支持運行在CPU的并行代碼，同時還獨有Task-Parallel Execution Mode，能夠更好的支持Heterogeneous Computing。這一點是僅僅支持數據級并行并僅能在NVIDIA眾核處理器上運行的CUDA無法做到的。 3）市場占有率。作為一個-標準，缺少背后公司的推動，OpenCL顯然沒有占據通用并行計算的主流市場。NVIDIA則憑借CUDA在科學計算、生物、金融等領域的推廣牢牢把握著主流市場。再次想到OpenGL和DirectX的對比，不難發(fā)現(xiàn)公司推廣的高效和非盈利機構/標準委員會的低效（抑或謹慎，想想C++0x）。 我接觸的很多開發(fā)者（包括我本人）都認為，由于目前獨立顯卡市場的萎縮、新一代處理器架構（AMD的Grap-ics Core Next (GCN)、Intel的Sandy Bridge以及Ivy Bridge）以及新的SIMD編程模型（Intel的ISPC等）的出現(xiàn)，未來的通用并行計算市場會有很多不確定因素，CUDA和OpenCL都不是終點，我期待未來會有更好的并行編程模型的出現(xiàn)（當然也包括CUDA和OpenCL，如果它們能夠持續(xù)發(fā)展下去）。

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