Như chúng tôi đã trình bày, sự khác biệt chính giữa CUDA và OpenCLlà CUDA là một khung công tác độc quyền do Nvidia tạo ra và OpenCL là mã nguồn mở. … Sự đồng thuận chung là nếu ứng dụng bạn chọn hỗ trợ cả CUDA và OpenCL, hãy sử dụng CUDA vì nó sẽ tạo ra kết quả hiệu suất tốt hơn.
CUDA hay OpenCL cái nào nhanh hơn?
Một nghiên cứu so sánh trực tiếp các chương trình CUDA với OpenCL trên GPU NVIDIA cho thấy rằng CUDA nhanh hơn 30% so với OpenCL.
OpenCL có giống CUDA không?
OpenCL là một tiêu chuẩn mở có thể được sử dụng để lập trình CPU, GPU và các thiết bị khác từ các nhà cung cấp khác nhau, trong khi CUDA dành riêng cho GPU NVIDIA. Mặc dù OpenCL hứa hẹn một ngôn ngữ di động để lập trình GPU, nhưng tính chung chung của nó có thể dẫn đến một hình phạt về hiệu suất.
Mọi người vẫn sử dụng OpenCL chứ?
OpenCL, mã nguồn mở và hiện được hỗ trợ rộng rãi, được hỗ trợ bởi dòng thẻ AMD hiện có sẵn là một khung GPGPU rất tương thích và mạnh mẽ hiện tại. … Tuy nhiên, có một số ứng dụng được chọn, chẳng hạn như Capture One, chỉ hỗ trợ OpenCL, vì vậy framework vẫn còn một chút tuổi thọ
CUDA có cần thiết cho GPU không?
Bạn có thể tăng tốc học sâu và các ứng dụng máy tính chuyên sâu khác bằng cách tận dụng CUDA và sức mạnh xử lý song song của GPU. … CUDA cho phép các nhà phát triển tăng tốc các ứng dụng máy tính chuyên sâu bằng cách khai thác sức mạnh của GPU cho phần máy tính có thể song song hóa.
