OpenCL或CUDA走哪条路？

Question

我正在研究使用GPU来处理流数据的方法.我有两个选择,但无法决定走哪条路？

我的标准如下:

1. 易于使用(良好的API)
2. 社区和文件
3. 性能
4. 未来

我将在linux下用C和C++编写代码.

Answer 1

OpenCL的

• 从您的生产代码接口
• 可在不同图形硬件之间移植
• 有限的操作但准备好的快捷方式

CUDA

• 单独的语言(CUDA C)
• 仅限nVidia硬件
• 几乎完全控制代码(用类C语言编写)
• 很多分析和调试工具

底线 - OpenCL是便携式的,CUDA仅适用于nVidia.然而,作为一种独立的语言,CUDA功能更强大,拥有许多非常好的工具.

1. 易于使用 - OpenCL更易于使用,但是一旦设置了CUDA编码环境,它几乎就像用C编码一样.
2. 社区和文档 - 都有大量的文档和示例,但我认为CUDA更好.
3. 性能 - CUDA允许更好的控制,因此可以更好地微调以获得更高的性能.
4. 未来 - 很难说真的.

Answer 2

我的个人经历是:

1. API:OpenCL的api稍微复杂一些.但是大多数时候你会花在编写内核代码上,而这两者几乎完全相同.

2. 社区:CUDA现在拥有比OpenCL更大的社区,但这可能即将结束.

3. 文档:两者都有很好的文档.

4. 性能:我们的经验是,OpenCL驱动程序尚未完全优化.

5. 未来:未来取决于OpenCL,因为它是一个开放标准,不限于供应商或特定硬件!

这项评估是从2010年开始的,所以可能已经过时了.

Answer 3

除非您有特定的理由使用CUDA,否则一直都是OpenCL.除了在GPU上运行外,OpenCL在Intel i7等多核上运行良好.通过使用OpenCL,您可以在更广泛的硬件上运行它,从Droid手机到世界上最大的超级计算机Blue Waters的IBM Power7计算节点,该计算机将于明年上线.