OpenCL或CUDA走哪条路？

我正在研究使用GPU来处理流数据的方法。 我有两个选择，但无法决定走哪条路？

我的标准如下：

1. 易于使用（良好的API）
2. 社区和文件
3. 性能
4. 未来

我将在linux下用C和C ++编写代码。

Answer 1

OpenCL的

• 从您的生产代码接口
• 可在不同图形硬件之间移植
• 有限的操作但准备好的快捷方式

CUDA

• 单独的语言（CUDA C）
• 仅限nVidia硬件
• 几乎完全控制代码（用类C语言编写）
• 很多分析和调试工具

底线 – OpenCL是便携式的，CUDA仅适用于nVidia。 然而，作为一种独立的语言，CUDAfunction更强大，拥有许多非常好的工具。

1. 易于使用 – OpenCL更易于使用，但是一旦设置了CUDA编码环境，它几乎就像用C编码一样。
2. 社区和文档 – 都有大量的文档和示例，但我认为CUDA更好。
3. 性能 – CUDA允许更好的控制，因此可以更好地微调以获得更高的性能。
4. 未来 – 很难说真的。

Answer 2

我的个人经历是：

1. API：OpenCL的api稍微复杂一些。 但是大多数时候你会花在编写内核代码上，而这两者几乎完全相同。

2. 社区：CUDA现在拥有比OpenCL更大的社区，但这可能即将结束。

3. 文档：两者都有很好的文档。

4. 性能：我们的经验是，OpenCL驱动程序尚未完全优化。

5. 未来：未来取决于OpenCL，因为它是一个开放标准，不限于供应商或特定硬件！

这项评估是从2010年开始的，所以可能已经过时了。

Answer 3

除非您有特定的理由使用CUDA，否则一直都是OpenCL。 除了运行GPU之外，OpenCL在Intel i7等多核上运行良好。 通过使用OpenCL，您可以在更广泛的硬件上运行它，从Droid手机到世界上最大的超级计算机Blue Waters的IBM Power7计算节点，该计算机将于明年上线。