După cum am afirmat deja, principala diferență dintre CUDA și OpenCL este că CUDA este un cadru proprietar creat de Nvidia, iar OpenCL este open source. … Consensul general este că, dacă aplicația pe care o alegeți acceptă atât CUDA, cât și OpenCL, alegeți CUDA, deoarece va genera rezultate de performanță mai bune.
Care este mai rapid CUDA sau OpenCL?
Un studiu care a comparat direct programele CUDA cu OpenCL pe GPU-uri NVIDIA a arătat că CUDA a fost cu 30% mai rapid decât OpenCL.
Este OpenCL la fel cu CUDA?
OpenCL este un standard deschis care poate fi folosit pentru a programa procesoare, GPU-uri și alte dispozitive de la diferiți furnizori, în timp ce CUDA este specific pentru GPU-uri NVIDIA. Deși OpenCL promite un limbaj portabil pentru programarea GPU, generalitatea acestuia poate implica o penalizare de performanță.
Oamenii mai folosesc OpenCL?
OpenCL, open-source și acum susținut pe scară largă, susținut de gama excelentă de carduri AMD disponibilă în prezent, este un cadru GPGPU foarte compatibil și puternic în prezent. … Cu toate acestea, există câteva aplicații selectate, cum ar fi Capture One, care acceptă doar OpenCL, așa că framework-ul are încă puțină viață în el
Este CUDA necesar pentru GPU?
Puteți accelera învățarea profundă și alte aplicații intensive în calcul profitând de CUDA și de puterea de procesare paralelă a GPU-urilor. … CUDA le permite dezvoltatorilor să accelereze aplicațiile care necesită un calcul intensiv, valorificând puterea GPU-urilor pentru partea paralelizabilă a calculului.
