OpenCL的Execution Model由两个不同的执行单元定义：1）运行在OpenCL设备上的kernel；2）运行在Host上的...
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）库是一种计算机视觉的开源函数库，内置众多图像处理函数以及...
CUDA只针对NVIDIA，不过也是现在唯一好用的。OpenCL高不成低不就，各种硬件上都能用，但是要么硬件不行，要么软件不行。OpenMP不应该出现在这里... 这只是个CPU并行的傻瓜工具 OpenACC并不主流，而且已经两年没什么动静了。CUDA，OpenCL，OpenACC本质都是类似的，全看软硬件支持。
一般，也比较成熟了。这个支持的就多多了，不光是 NV GPU/Xeon Phi可以用，Intel的核芯显卡甚至Altera的FPGA都能用。也有不少开源项目在用了。
在英文里可以叫Porting。移植有两种方式:一种是使用CUDA或者OpenCL来重新设计代码,然后使用硬件厂商提供的编译器来编译;一种是使用OpenACC或者OpenHMPP提供的指令集添加到你想使用GPU计算的源代码中的某个位置,让编译器来编译出GPU上执行的代码。后一种方式就是基于指令的移植方式。
解析:2007年,NVIDIA推出CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)这个编程模型,目的是为了在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优点,实现CPU/GPU联合执行。这种联合执行的需要已经在最新的集中编程模型(OpenCL,OpenACC,C++ AMP)中体现出来了。
NVIDIA公司估计这个星球上有超过10万的CUDA程序员和比较多的的OpenCL开发人员,但他们也意识到如果能够使GPU编程更加开放且开发界面更加友好,就会有一个更大的潜在观众。从本质上讲,他们认为OpenACC将能够被数以百万计的科学家和研究人员使用,这些人不需要关心和涉足处理器架构,也不需要关心芯片与芯片之间通信。
解析:2007年,NVIDIA推出CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)这个编程模型,目的是为了在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优点,实现CPU/GPU联合执行。这种联合执行的需要已经在最新的集中编程模型(OpenCL,OpenACC,C++ AMP)中体现出来了。
这里继续进行Hybrid CUDA+OpenACC+OpenMP+MPI的编译测试(cpp,cu)。 代码目录结构如下: 其中: cuda_sub.h: #pragma once#ifdef __cplusplusextern"C"{#endifvoidGetCudaDeviceCount(int&num_gpus);#ifdef __cplusplus}// closing brace for extern "C"#endif ...
为此,CUDA 架构旨在与 C、C++ 和 Fortran 等编程语言协同工作,使并行程序员更容易使用 GPU 资源。这与之前的 API(如 Direct3D 和 OpenGL)形成对比,后者需要高级图形编程技能。CUDA 驱动的 GPU 还通过将此类代码编译为 CUDA 来支持 OpenMP、OpenACC、OpenCL 和 HIP 等编程框架。