Wie wir bereits gesagt haben, besteht der Hauptunterschied zwischen CUDA und OpenCL darin, dass CUDA ein proprietäres Framework ist, das von Nvidia entwickelt wurde, und OpenCL Open Source ist. … Der allgemeine Konsens ist, dass, wenn Ihre App Ihrer Wahl sowohl CUDA als auch OpenCL unterstützt, Sie sich für CUDA entscheiden sollten, da es bessere Leistungsergebnisse liefert.
Was ist schneller CUDA oder OpenCL?
Eine Studie, die CUDA-Programme direkt mit OpenCL auf NVIDIA-GPUs verglich, zeigte, dass CUDA 30 % schneller war als OpenCL.
Ist OpenCL dasselbe wie CUDA?
OpenCL ist ein offener Standard, der zum Programmieren von CPUs, GPUs und anderen Geräten verschiedener Anbieter verwendet werden kann, während CUDA spezifisch für NVIDIA-GPUs ist. Obwohl OpenCL eine portable Sprache für die GPU-Programmierung verspricht, kann seine Allgemeingültigkeit zu Leistungseinbußen führen.
Verwenden die Leute immer noch OpenCL?
OpenCL, Open Source und jetzt weithin unterstützt, unterstützt durch die große Auswahl an derzeit verfügbaren AMD-Karten, ist derzeit ein sehr kompatibles und leistungsstarkes GPGPU-Framework. … Allerdings gibt es einige ausgewählte Apps, wie z.
Ist CUDA für GPU notwendig?
Sie können Deep Learning und andere rechenintensive Anwendungen beschleunigen, indem Sie CUDA und die Parallelverarbeitungsleistung von GPUs nutzen. … Mit CUDA können Entwickler rechenintensive Anwendungen beschleunigen, indem sie die Leistung von GPUs für den parallelisierbaren Teil der Berechnung nutzen.
