答:CUDA是由NVIDIA开发的一种专用于其GPU的并行计算平台和应用编程接口(API),而OpenCL(Open Computing Language)是一个开放标准的并行编程框架,支持多种品牌和类型的CPU和GPU。简而言之,CUDA专用于NVIDIA的GPU,而OpenCL设计为更通用、跨平台的解决方案。 问:在性能方面,CUDA和OpenCL有哪些不同? 答:在NVIDIA的GPU...
OpenCL马上就要发布了, 根据nvidia的官方文档,对OpenCL和CUDA的异同做比较: 指针遍历 OpenCL不支持CUDA那样的指针遍历方式, 你只能用下标方式间接实现指针遍历. 例子代码如下: // CUDA struct Node { Node* next; } n = n->next; // OpenCL struct Node { unsigned int next; } n = bufBase + n; Ke...
相比之下,OpenCL社区虽然广泛,但在特定领域(如深度学习)的资源和支持可能不如CUDA丰富。 5.应用领域不同 CUDA在科学计算、深度学习和图形处理等领域有广泛应用,其生态系统包括了大量专门为这些领域优化的库和工具。而OpenCL更多被用于需要跨平台兼容性的场合,如在不同品牌的GPU上运行同一程序。 综上所述,CUDA和Ope...
CUDA 和 OpenCL 另一个很大的区别是 OpenCL 是开源的，CUDA 是 NVIDIA 的特有框架。这个差异各有利弊...
(1)CUDA与opencl: 虽然两者抱着相同的目标:通用并行计算。但是CUDA仅仅能够在NVIDIA的GPU硬件上运行,而OpenCL的目标是面向任何一种Massively Parallel Processor,期望能够对不同种类的硬件给出一个相同的编程模型。由于这一根本区别,二者在很多方面都存在不同。跨平台性和通用性,这一点上OpenCL占有很大优势(这也是很...
Laboratory使用OpenCL进行科学计算的最主要原因）。OpenCL支持包括ATI,NVIDIA,Intel,ARM在内的多类处理器，并能支持运行在CPU的并行代码，同时还独有Task-Parallel Execution Mode，能够更好的支持Heterogeneous Computing。这一点是仅仅支持数据级并行并仅能在NVIDIA众核处理器上运行的CUDA无法做到的。
相比之下，OpenCL的开放性使其拥有更广泛的适用范围，无论AMD、Intel、ARM还是CPU，OpenCL都能提供一个通用的编程模型，支持异构计算，这是CUDA所无法比拟的。开发者友好度方面，CUDA凭借其丰富的工具和成熟度赢得了更多开发者的心。然而，OpenCL在跨平台支持和通用性上的优势使其在科学计算等领域备受...
OpenCL是并行运算的通用接口。也就是说你想用CUDA就必须有NVIDIA的显卡或者计算卡。而OpenCL对应的设备更广泛，CPU、显卡、FPGA、DSP等等都可能可以用OpenCL开发。但是在显卡领域OpenCL表现并不好。显卡厂商并没在OpenCL上进行很大的投入，导致在基于显卡的高性能运算领域OpenCL并不好用。
CUDA是专门为NVIDA（英伟达）显卡所设计的并行运算工具，它只能用在这类显卡当中。但是它很好用，跟C和C++的继承性很好，而且有自己独立的编译器nvcc。OpenCL是一个开源的并行运算库，它几乎可以适用于任何显卡。但是它的编译需要写在一个单独的文件中，用起来不如CUDA好。