Tulad ng nasabi na namin, ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng CUDA at OpenCL ay ang CUDA ay isang proprietary framework na ginawa ng Nvidia at OpenCL ay open source. … Ang pangkalahatang pinagkasunduan ay kung sinusuportahan ng iyong napiling app ang CUDA at OpenCL, sumama sa CUDA dahil bubuo ito ng mas mahusay na mga resulta sa performance.
Alin ang mas mabilis na CUDA o OpenCL?
Ang isang pag-aaral na direktang naghambing ng mga programa ng CUDA sa OpenCL sa mga NVIDIA GPU ay nagpakita na ang CUDA ay 30% na mas mabilis kaysa sa OpenCL.
Ang OpenCL ba ay pareho sa CUDA?
Ang
OpenCL ay isang bukas na pamantayan na magagamit sa pagprograma ng mga CPU, GPU, at iba pang device mula sa iba't ibang vendor, habang ang CUDA ay partikular sa mga NVIDIA GPU. Bagama't nangangako ang OpenCL ng isang portable na wika para sa GPU programming, ang pangkalahatan nito ay maaaring magsama ng isang parusa sa pagganap.
Gumagamit pa rin ba ng OpenCL ang mga tao?
Ang
OpenCL, open-source at ngayon ay malawak na sinusuportahan, na pinalakas ng mahusay na line up ng mga AMD card na kasalukuyang available ay isang napakatugma at mahusay na framework ng GPGPU sa kasalukuyan. … Gayunpaman, may ilang piling app, gaya ng Capture One, na sumusuporta lang sa OpenCL, kaya may kaunting buhay pa rin ang framework
Kailangan ba ang CUDA para sa GPU?
Maaari mong pabilisin ang malalim na pag-aaral at iba pang compute-intensive na app sa pamamagitan ng pagsasamantala sa CUDA at sa parallel processing power ng mga GPU. … Binibigyang-daan ng CUDA ang mga developer na pabilisin ang compute-intensive na mga application sa pamamagitan ng paggamit ng kapangyarihan ng mga GPU para sa parallelizable na bahagi ng pag-compute.
