我是 GPU 编程的新手。我有一台配备 NVIDIA GeForce GT 640 卡的笔记本电脑。我面临两个困境，非常欢迎提出建议。
如果我选择 CUDA——Ubuntu 或 Windows显然 CUDA 更适合 Windows，而在 Ubuntu 上安装可能是一个严重的问题。我看过一些声称在Ubuntu 11.10和Ubuntu 12.04上安装了 CUDA 5 的博文。但是，我无法让他们工作。此外，标准的 CUDA 教科书更喜欢在 windows 域中工作，并且或多或少地对 Unix/Ubuntu 的安装和工作保持沉默。
CUDA 或 OpenCL - 现在这可能比我的第一个问题更棘手！我经常遇到使用 CUDA/Nvidia 的 GPGPU 项目，但 OpenCL 可能是开源中的下一个最佳选择，并且在 Ubuntu 中安装可能不会成为问题，尽管这里的一些建议将是最有用的。如果我选择 OpenCL 而不是 CUDA，我会牺牲任何功能吗？
有什么帮助或建议吗？
如果您使用 OpenCL，您可以轻松地在 Windows 和 Linux 上使用它，因为拥有显示驱动程序就足以运行 OpenCL 程序，而对于编程，您只需安装 SDK。CUDA 对特定的 GCC 版本等有更多的要求。但在 Linux 上安装也不是很难。
在 Linux 中，CUDA 有一些奇怪的要求，例如使用 GCC 4.6 或 4.7。如果您使用不同版本的 GCC，您将无法再编译您的程序。如果你使用 OpenCL，你可以使用任何编译器，因为你只需要链接到通用的 OpenCL 库。因此 OpenCL 更易于设置、使用和编译。一旦你编译了一个 OpenCL 程序，它就可以在任何硬件上运行（只要它被编码），即使它是使用另一个品牌的 OpenCL SDK 编译的。
您可以编写可在 Nvidia、AMD 和 Intel 硬件、GPU、CPU 和加速器上运行的 OpenCL 程序。更重要的是，Altera 正致力于在 FPGA 上支持 OpenCL！如果您使用 CUDA，您将不得不仅使用 Nvidia GPU，并使用 OpenCL 或其他平台的其他语言重新编写您的代码。从长远来看，使用 CUDA 的严重限制和严重浪费时间的原因。
我看到有人在 CUDA 和 OpenCL 之间发布了一些旧的引用，但它们很旧！当这些文件出来时，只有 AMD 正确支持 OpenCL。自 2013 年起，OpenCL 得到 ARM、Altera、Intel 等公司的支持，并成为行业标准。
唯一的缺点是，由于 OpenCL 非常灵活，您将面临更多的选择和方法来编写程序中的内存分配、传输等。因此，它可能会感觉更复杂。
我觉得在ubuntu上搭建cuda环境不是很困难，大家可以试试。
作为一名计算架构的学生，我认为你需要同时学习 OpenCL 和 CUDA。你应该先学习 cuda，因为 CUDA 暴露了更多的硬件和运行时信息，当你想要优化你的 GPU 代码时，硬件意识非常重要。