როგორც უკვე აღვნიშნეთ, მთავარი განსხვავება CUDA-სა და OpenCL-ს შორის არის ის, რომ CUDA არის Nvidia-ს მიერ შექმნილი საკუთრების ჩარჩო, ხოლო OpenCL არის ღია წყარო. … საერთო კონსენსუსი არის ის, რომ თუ თქვენი არჩეული აპლიკაცია მხარს უჭერს როგორც CUDA-ს, ასევე OpenCL-ს, წადით CUDA-სთან, რადგან ის გამოიმუშავებს უკეთეს შესრულების შედეგებს.
რომელია უფრო სწრაფი CUDA თუ OpenCL?
კვლევა, რომელიც პირდაპირ ადარებდა CUDA პროგრამებს OpenCL-თან NVIDIA GPU-ზე, აჩვენა, რომ CUDA 30%-ით უფრო სწრაფი იყო ვიდრე OpenCL..
OpenCL იგივეა რაც CUDA?
OpenCL არის ღია სტანდარტი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას CPU-ების, GPU-ების და სხვა მოწყობილობების დაპროგრამებისთვის სხვადასხვა მწარმოებლისგან, ხოლო CUDA სპეციფიკურია NVIDIA GPU-სთვის. მიუხედავად იმისა, რომ OpenCL ჰპირდება პორტატულ ენას GPU პროგრამირებისთვის, მისმა საერთოობამ შეიძლება გამოიწვიოს შესრულების ჯარიმა.
ხალხი კვლავ იყენებს OpenCL?
OpenCL, ღია კოდით და ახლა ფართოდ მხარდაჭერილი, გაძლიერებული AMD ბარათების დიდი ასორტიმენტით, რომელიც ამჟამად ხელმისაწვდომია, ამჟამად არის ძალიან თავსებადი და ძლიერი GPGPU ჩარჩო. … თუმცა, არის რამდენიმე შერჩეული აპი, როგორიცაა Capture One, რომელიც მხარს უჭერს მხოლოდ OpenCL-ს, ასე რომ, ჩარჩოში ჯერ კიდევ ცოტა სიცოცხლე რჩება
აუცილებელია CUDA GPU-სთვის?
შეგიძლიათ დააჩქაროთ ღრმა სწავლა და სხვა გამოთვლითი ინტენსიური აპლიკაციები CUDA-ს და GPU-ების პარალელური დამუშავების სიმძლავრის გამოყენებით. … CUDA საშუალებას აძლევს დეველოპერებს დააჩქარონ გამოთვლითი ინტენსიური აპლიკაციები GPU-ების სიმძლავრის გამოყენებით გამოთვლის პარალელიზირებადი ნაწილისთვის.
