CUDA和OpenCL有什么区别
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从很多方面来看，CUDA和OpenCL的关系都和DirectX与OpenGL的关系很相像 。如同DirectX和OpenGL一样，CUDA和OpenCL中，前者是配备完整工具包、针对单一供应商(NVIDIA)的成熟的开发平台，后者是一个开放的标准 。虽然两者抱着相同的目标：通用返前并行计算 。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： 1）开发者友好程度 。CUDA在这方面显然受更多开发者青睐 。原因在于其统一的开发套件(CUDA Toolkit, NVIDIA GPU Computing SDK以及NSight等等)、非常丰富的库(cuFFT, cuBLAS, cuSPARSE, cuRAND, NPP, Thrust)以及NVCC(NVIDIA的CUDA编译器)所具备的PTX(一种SSA中间表示，为不同的NVIDIA GPU设备提供一套统一的静态ISA)代码生成、离线编译等更成熟的编译器特性 。相比之下，使用OpenCL进行开发，只有AMD对OpenCL的驱动相对成熟 。2）跨平台性和通用性 。这一点上OpenCL占有很大优势（这也是很多National 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 。3）市场占有率 。作为一个开放标准，缺少背后公司的推动，OpenCL显然没有占据通用并行计算的主流市场键好 。NVIDIA则凭借CUDA在科学计算稿世铅、生物、金融等领域的推广牢牢把握着主流市场 。再次想到OpenGL和DirectX的对比，不难发现公司推广的高效和非盈利机构/标准委员会的低效(抑或谨慎，想想C++0x) 。很多开发者都认为，由于目前独立显卡市场的萎缩、新一代处理器架构(AMD的Graphics Core Next (GCN)、Intel的Sandy Bridge以及Ivy Bridge)以及新的SIMD编程模型(Intel的ISPC等)的出现，未来的通用并行计算市场会有很多不确定因素，CUDA和OpenCL都不是终点，我期待未来会有更好的并行编程模型的出现(当然也包括CUDA和OpenCL，如果它们能够持续发展下去) 。
【CUDA和OpenCL有什么区别】
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