Laut den Informationen auf der Website eine kurze Zusammenstellung der Unterschiede zwischen CUDA und OpenCL. Bitte weisen Sie auf eventuelle Fehler hin.
Abschweifung: Ein Simulationstest am Sandia National Laboratory in den Vereinigten Staaten bewies, dass aufgrund der Beschränkungen des Speichermechanismus und der Speicherbandbreite 16-, 32- oder sogar 64-Kern-Prozessoren nicht nur keine Leistungsverbesserungen für Supercomputer bringen können, sondern sogar zu einer erheblichen Effizienzverringerung führen können.
Was ist OpenCL?
Es handelt sich um einen offenen und freien Standard für parallele Programmierung für den allgemeinen Zweck heterogener Systeme, der von Apple initiiert und gemeinsam von vielen bekannten Herstellern der Branche produziert wird; außerdem ist es eine einheitliche Programmierumgebung. Es ist für Softwareentwickler praktisch, effizienten und leichten Code für Hochleistungs-Computing-Server, Desktop-Computing-Systeme und Handheld-Geräte zu schreiben, und wird häufig in Multi-Core-Prozessoren (CPUs), Grafikprozessoren (GPUs), Zellarchitekturen und anderen parallelen Prozessoren wie digitalen Signalprozessoren (DSPs) eingesetzt und bietet breite Entwicklungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen wie Spielen, Unterhaltung, wissenschaftliche Forschung und medizinische Versorgung.
Was ist CUDA?
CUDA ist eine Architektur, die auf parallelem Rechnen auf Nvidia-GPUs basiert. CUDA umfasst hauptsächlich zwei Aspekte: Zum einen die ISA-Befehlssatzarchitektur; die zweite Hardware-Computing-Engine; Es ist tatsächlich Hardware und Befehlssatz. Mit anderen Worten: Wir können CUDA als eine Architektur ähnlich wie X86 oder Cell betrachten, aber auf GPUs und nicht auf traditionellen CPUs basierend.
Was ist OpenCL eigentlich?
OpenCL ist tatsächlich eine brandneue API für parallele Programmierung heterogener Systeme, und OpenCL kann GPUs für einige parallele Rechenaufgaben verwenden.
OpenGL ist für Graphen, während OpenCL für paralleles Rechnen gedacht ist.
Im Prozess der OpenCL-Entwicklung sind alle technischen Plattformen NVIDIA-GPUs, und tatsächlich basiert OpenCL auf NVIDIA-GPU-Plattformen. Außerdem lief die erste OpenCL-Demo auch auf NVIDIA-GPUs.
Im Wesentlichen ist OpenCL eine Technologie, die DirectX auf der Windows-Plattform äquivalent ist. Oder besser gesagt, es ist eine API-Schnittstelle, die Hardware und Software miteinander verbindet. In dieser Hinsicht ähnelt es OpenGL, aber OpenCL ist viel umfangreicher als OpenGL und wird nicht nur für 3D-Grafiken verwendet. Wenn Sie es in einem Satz beschreiben, besteht die Rolle von OpenCL darin, das Hardwarepotenzial freizusetzen, indem die Rechenressourcen des Prozessors und der GPU aufgerufen werden, damit das Programm schneller und besser läuft.
Was ist CUDA eigentlich?
Die CUDA-Architektur ist native und speziell für Rechenschnittstellen entwickelt, und diese Hardwarearchitektur, einschließlich Befehlssätzen, ist ein vollständiger Satz von Architekturen, die für diese Art von parallelem Rechnen und heterogenem Rechnen entwickelt wurden. Die CUDA-Architektur kann APIs unterstützen, darunter OpenCL oder DirectX, und CUDA unterstützt außerdem C, C++, Fortran, Java, Python und andere Sprachen.
Wie ist die Beziehung zwischen OpenCL und CUDA?
Die Beziehung zwischen CUDA und OpenCL ist keine Konfliktbeziehung, sondern eine inklusive Beziehung. OpenCL ist eine API, auf der ersten Ebene ist die CUDA-Architektur auf einer höheren Ebene, egal ob OpenCL, DX11 oder C-Sprache, Fortran, DX11-Computing können unterstützt werden. Als Programmentwickler verstehen sie in der Regel nur diese Sprachen oder APIs und können mehrere Sprachen verwenden, um eigene Programme zu entwickeln, egal welche Sprache sie wählen; solange sie die Rechenleistung der GPU aufrufen wollen, können sie CUDA nutzen, um auf dieser Architektur zu programmieren.
Die technischen Unterschiede zwischen OpenCL und CUDA spiegeln sich hauptsächlich in der Implementierungsmethode wider. CUDA basierend auf der C-Sprache ist in einem leicht zu schreibenden Code verpackt, sodass selbst Forscher, die mit Chipbau nicht vertraut sind, CUDA-Tools nutzen können, um praktische Programme zu schreiben. Obwohl OpenCL syntaktisch CUDA nahekommt, legt es mehr Wert auf die zugrundeliegenden Operationen, was es schwieriger macht, aber dadurch kann OpenCL plattformübergreifend betrieben werden.
CUDA ist eine parallele Rechenarchitektur, die eine Befehlssatzarchitektur und eine entsprechende Hardware-Engine enthält. OpenCL ist eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) für paralleles Rechnen, und OpenCL ist neben C für CUDA auf der NVIDIA CUDA-Architektur ein neuer Entwicklungspfad für CUDA-Programme.
Wenn du mehr Kontrolle über die Hardware gewinnen willst, kannst du die OpenCL-API zum Programmieren nutzen, und wenn du nicht viel über die API weißt, kannst du auch in CUDA C programmieren, das sind zwei verschiedene Programmiermethoden, die ihre Gemeinsamkeiten und Unterschiede haben. Aber es gibt ein wenig, wenn OpenCL- und CUDA-C-Sprachen entwickelt werden, sind ihre Konzepte im Parallelcomputing ähnlich, diese beiden Programme haben große Ähnlichkeiten, sodass es relativ einfach ist, Programme zueinander zu portieren.
Die CUDA C-Sprache ist anders positioniert als OpenCL, oder mit anderen Worten, sie verwendet andere Personen. CUDA C ist eine hochrangige Sprache, die leicht von Nicht-Profis verwendet werden kann, die wenig über Hardware wissen; OpenCL ist eine hardwareorientierte Anwendungsentwicklungsschnittstelle, die Programmierern mehr Kontrolle über die Hardware gibt, und es wird schwieriger sein, zu starten und zu entwickeln.
Auch die Nutzungsgewohnheiten der Programmierer sind sehr wichtig; diejenigen, die die C-Sprache auf der X86-CPU-Plattform verwenden, akzeptieren problemlos die C-Sprache, die auf der CUDA-GPU-Plattform basiert; Personen, die an OpenGL-Grafikentwicklung gewöhnt sind, werden OpenCL eher sehen, und es wird sehr einfach sein, Computerprogramme im Bereich Grafik und Video auf dieser Basis zu entwickeln.
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Veröffentlicht am 22.04.2018 21:42:36
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