OpenCL或CUDA要走哪條路？

Question

我正在研究如何使用GPU來處理流數據。我有兩個選擇，但不能決定走哪條路？

我的指標分析如下：

1. 易於使用的（好API）
2. 社區和文檔
3. 性能
4. 未來

我會在C代碼和Linux下的C++。

Answer 1

的OpenCL

• 從你的產品代碼接口
• 便攜式不同的圖形硬件之間
• 有限的操作預先製備，但快捷方式

CUDA

• 單獨的語言（CUDA C）
• nVidia的硬件僅
• 在代碼（在一個類似C語言編碼）
• 很多分析和調試工具幾乎完全控制

底line - OpenCL是便攜式的，CUDA只是nVidia。然而，作爲一門獨立的語言，CUDA功能更強大，並且擁有許多非常好的工具。

1. 使用簡單 - OpenCL是更容易使用開箱即用，但一旦你安裝了CUDA編碼環境這幾乎就像在C.編碼
2. 社區和文檔 - 都有廣泛的文檔和示例，但是我認爲CUDA更好。
3. 性能 - CUDA允許更好的控制，因此可以更好地進行微調以獲得更高的性能。
4. 未來 - 很難說真的。

Answer 2

我個人的經驗是：

1. API：OpenCL的有稍微複雜的API。不過大多數時候你會花時間編寫內核代碼，這裏兩者幾乎完全相同。

2. 社區：CUDA有一個更大的社區，然後OpenCL直到現在，但這可能會即將推出。

3. 文檔：兩者都有很好的文檔記錄。

4. 性能：我們取得了這樣的經驗，即OpenCL驅動程序尚未完全優化。

5. 未來：未來在於OpenCL，因爲它是一個開放標準，不限於供應商或特定硬件！

這個評估是從2010年開始的，所以可能已經過時了。

Answer 3

除非您有明確的理由使用CUDA，否則一路OpenCL。 OpenCL除了在GPU上運行之外，還可以在像Intel i7這樣的多核上運行良好。通過使用OpenCL，您可以運行在從Droid手機到全球最大的超級計算機Blue Waters的IBM Power7計算節點的更廣泛的硬件上，該計算機應該在明年上線。