c++ - 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. 社区和文档
3. 表现
4. 未来

我将在 linux 下用 C 和 C++ 编写代码。

Answer 1

开放式

• 从您的生产代码接口
• 在不同的图形硬件之间移植
• 有限的操作，但预先准备的快捷方式

CUDA

• 独立语言 (CUDA C)
• 仅 nVidia 硬件
• 几乎完全控制代码（使用类 C 语言进行编码）
• 许多分析和调试工具

底线——OpenCL 是可移植的，CUDA 仅适用于 nVidia。然而，作为一门独立的语言，CUDA 功能更强大，并且有很多非常好的工具。

1. 易于使用——OpenCL 开箱即用更容易使用，但是一旦你设置了 CUDA 编码环境，它几乎就像用 C 编码一样。
2. 社区和文档——两者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——真的很难说。

Answer 2

我的个人经历是：

1. API：OpenCL 的 API 稍微复杂一些。然而，大部分时间你将花在编写内核代码上，而这两者几乎是相同的。

2. 社区：到目前为止，CUDA 拥有比 OpenCL 更大的社区，但这可能会趋于平缓。

3. 文档：两者都有很好的文档记录。

4. 性能：我们获得了 OpenCL 驱动程序尚未完全优化的经验。

5. 未来：未来在于 OpenCL，因为它是一个开放标准，不受供应商或特定硬件的限制！

这个评估是从 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，否则一直使用 OpenCL。除了在 GPU 上运行之外，OpenCL 还可以在 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 手机到预计将于明年上线的全球最大超级计算机Blue Waters的 IBM Power7 计算节点。