Jak już powiedzieliśmy, główna różnica między CUDA a OpenCL polega na tym, że CUDA jest zastrzeżonym frameworkiem stworzonym przez Nvidię, a OpenCL jest open source. … Ogólny konsensus jest taki, że jeśli wybrana przez Ciebie aplikacja obsługuje zarówno CUDA, jak i OpenCL, wybierz CUDA, ponieważ zapewni to lepsze wyniki wydajności.
Co jest szybsze CUDA czy OpenCL?
Badanie, które bezpośrednio porównało programy CUDA z OpenCL na procesorach graficznych NVIDIA wykazało, że CUDA była o 30% szybsza niż OpenCL.
Czy OpenCL jest taki sam jak CUDA?
OpenCL to otwarty standard, który może być używany do programowania procesorów, procesorów graficznych i innych urządzeń różnych dostawców, natomiast CUDA jest specyficzny dla procesorów graficznych NVIDIA. Chociaż OpenCL obiecuje przenośny język do programowania GPU, jego ogólność może pociągać za sobą spadek wydajności.
Czy ludzie nadal używają OpenCL?
OpenCL, open-source i teraz szeroko wspierany, wspierany przez wspaniałą linię obecnie dostępnych kart AMD, jest obecnie bardzo kompatybilnym i potężnym frameworkiem GPGPU. … Jednak istnieje kilka wybranych aplikacji, takich jak Capture One, które obsługują tylko OpenCL, więc framework nadal ma trochę życia
Czy CUDA jest konieczne dla GPU?
Możesz przyspieszyć głębokie uczenie i inne aplikacje wymagające dużej mocy obliczeniowej, korzystając z CUDA i mocy przetwarzania równoległego procesorów graficznych. … CUDA umożliwia programistom przyspieszenie aplikacji wymagających dużej mocy obliczeniowej, wykorzystując moc procesorów graficznych do równoległej części obliczeń.
