Как мы уже говорили, основное различие между CUDA и OpenCL заключается в том, что CUDA - это проприетарный фреймворк, созданный Nvidia, а OpenCL - с открытым исходным кодом. … По общему мнению, если ваше приложение поддерживает и CUDA, и OpenCL, используйте CUDA, так как это даст более высокие результаты производительности.
Что быстрее CUDA или OpenCL?
Исследование, в котором напрямую сравнивались программы CUDA с OpenCL на графических процессорах NVIDIA, показало, что CUDA на 30 % быстрее, чем OpenCL.
Относится ли OpenCL к CUDA?
OpenCL - это открытый стандарт, который можно использовать для программирования процессоров, графических процессоров и других устройств от разных производителей, а CUDA специфичен для графических процессоров NVIDIA. Хотя OpenCL обещает переносимый язык для программирования GPU, его универсальность может привести к снижению производительности.
Люди все еще используют OpenCL?
OpenCL, с открытым исходным кодом и в настоящее время широко поддерживаемый, поддерживаемый большой линейкой карт AMD, доступных в настоящее время, является очень совместимой и мощной структурой GPGPU в настоящее время. … Тем не менее, есть несколько избранных приложений, таких как Capture One, которые поддерживают только OpenCL, так что в фреймворке все еще есть немного жизни
Нужна ли CUDA для GPU?
Вы можете ускорить глубокое обучение и другие ресурсоемкие приложения, используя преимущества CUDA и мощности параллельных вычислений графических процессоров. … CUDA позволяет разработчикам ускорить работу ресурсоемких приложений, используя мощь графических процессоров для распараллеливаемой части вычислений.
