image - 学习英伟达 CUDA

Question

我是开发图像和视频算法的 C++ 程序员，我应该学习 Nvidia CUDA 吗？还是这些技术中的一种会消失？

Answer 1

CUDA目前是来自 NVIDIA 的单一供应商技术，因此没有OpenCL所提供的多供应商支持。

但是，它比OpenCL更成熟，拥有丰富的文档，使用它学习的技能很容易转移到其他并行数据处理工具包。

例如，阅读 Steele 和 Hillis 的Data Parallel Algorithms，然后查看Nvidia 教程- 两者之间有明确的联系，但 Steele/Hillis 的论文是在 CUDA 引入之前20 多年写成的。

最后，FCUDA 项目正在努力让 CUDA 项目以非 nvidia 硬件 (FPGA) 为目标。

Answer 2

CUDA 应该会坚持一段时间，但如果您刚刚开始，我建议您查看OpenCL或DirectCompute。除了在 CPU 的矢量单元 (SSE) 上工作之外，它们都在 ATI 和 NVidia 硬件上运行。

Answer 3

我认为您应该坚持使用OpenCL，这是一个开放标准，并受到 ATI、nVidia 等的支持。CUDA 可能不会在未来几年消失，但无论如何它与非 nVidia GPU 不兼容。

Answer 4

OpenCL 可能需要一段时间才能普及，但我发现学习 CUDA 非常有用，而且我认为 CUDA 不会很快成为众人瞩目的焦点。此外，CUDA 非常简单，学习它所需的时间比 CUDA 的保质期要短得多。

Answer 5

这是高性能计算、并行计算的时代。CUDA和OpenCL是GPU计算的新兴技术，实际上是一种高性能计算！如果你是一个充满激情的程序员，并且愿意在并行算法中实现基准测试，那么你真的应该选择这些技术。在 GPU 多核架构上，程序的数据并行部分将在几分之一秒内执行，这通常在 CPU 上花费更长的时间。