Cuda-t vagy opencl-t használjak?
Pontszám: 4,4/5 ( 60 szavazat )Mint már említettük, a fő különbség a CUDA és az OpenCL között az, hogy a CUDA egy szabadalmaztatott keretrendszer, amelyet az Nvidia hozott létre, az OpenCL pedig nyílt forráskódú. ... Az általános konszenzus az, hogy ha a választott alkalmazás támogatja a CUDA-t és az OpenCL-t is, válassza a CUDA-t, mivel az jobb teljesítményt eredményez.
Melyik a gyorsabb CUDA vagy OpenCL?
Egy tanulmány, amely közvetlenül összehasonlította a CUDA programokat az OpenCL-lel NVIDIA GPU-kon, kimutatta, hogy a CUDA 30%-kal gyorsabb, mint az OpenCL .
Az OpenCL ugyanaz, mint a CUDA?
Az OpenCL egy nyílt szabvány, amely különböző gyártók processzorainak, GPU-inak és egyéb eszközeinek programozására használható, míg a CUDA kifejezetten az NVIDIA GPU -kra vonatkozik. Bár az OpenCL hordozható nyelvet ígér a GPU-programozáshoz, ennek általánossága teljesítménybüntetéssel járhat.
Az emberek még mindig használják az OpenCL-t?
Az OpenCL, nyílt forráskódú és mára széles körben támogatott, a jelenleg elérhető AMD kártyák széles választékával megerősítve, jelenleg egy nagyon kompatibilis és hatékony GPGPU keretrendszer. ... Azonban van néhány kiválasztott alkalmazás, például a Capture One, amely csak az OpenCL-t támogatja, így a keretrendszernek van egy kis élete .
Szükséges a CUDA a GPU-hoz?
Felgyorsíthatja a mély tanulást és más számításigényes alkalmazásokat a CUDA és a GPU-k párhuzamos feldolgozási teljesítményének kihasználásával. ... A CUDA lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy felgyorsítsák a számításigényes alkalmazásokat azáltal, hogy a GPU-k erejét kihasználják a számítás párhuzamosítható részében.
De anyu, nem akarok CUDA-t használni – nyílt forráskódú GPU-számítás
Miért van szükségünk a CUDA-ra?
A CUDA programozási modell lehetővé teszi a szoftverek átlátható skálázását a GPU-kban lévő processzormagok növekvő számával . Alkalmazásokat programozhat CUDA nyelvi absztrakciók használatával. Bármely probléma vagy alkalmazás kis független problémákra osztható, és ezek között a CUDA blokkok között önállóan megoldható.
Megéri megtanulni a CUDA-t?
Ha a „videószerkesztés” a Premiere Pro-ban történik, akkor igen, a CUDA megéri . Nem csodaszer, de jelentős mértékben felgyorsít bizonyos feladatokat. dmeyer: Ha a „videószerkesztés” a Premiere Pro-ban történik, akkor igen, a CUDA megéri.
Az OpenCL Dead 2021?
az opencl minden szempontból halott . A 6900xt csak az opencl 2.1-et támogatja, az nvidia kártyák pedig az opencl 2.0-t. A Kronos csoport 3.0-nál nyitott cl-je van, vulkánra van szükségünk, nem csak az amd-hez, hanem mindenkinek, Főleg, ha jönnek az Intel GPU-k.
Az OpenCL még mindig aktuális?
Nemcsak a hardverek széles skáláján támogatja, de még az aktuális események szempontjából is hihetetlenül releváns : ez a Folding@Home projekt által használt gyorsító API, a világ legerősebb számítástechnikai fürtje, amelyet intenzíven használnak a kezelési lehetőségek kutatására a COVID-19 világjárvány.
Az OpenCL elavult?
Az OpenCL a C programozási nyelven alapul, és nyílt szabványként javasolták. Az AMD úgy döntött, hogy támogatja az OpenCL-t a már elavult Close to Metal helyett a Stream keretrendszerében.
A CUDA tartalmazza az OpenCL-t?
Az OpenCL™ (Open Computing Language) egy alacsony szintű API a heterogén számítástechnikához, amely CUDA-alapú GPU-kon fut. ... Az OpenCL mellett az NVIDIA számos GPU-gyorsítású könyvtárat és magas szintű programozási megoldást támogat, amelyek lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy gyorsan elkezdhessék a GPU számítástechnikát.
Az OpenGL használja a CUDA-t?
A CUDA egy teljesen külön API, mint az OpenGL ; használhatod őket egyidejűleg is, de a CUDA nem szükséges a GPU-gyorsításhoz a rendereléshez. Az OpenGL-ben árnyékolókat használ, amelyek elvileg némileg hasonlítanak a CUDA kernelekhez, hogy az OpenGL számos feladatánál hardveres gyorsítást érjenek el.
Az NVIDIA kártyák támogatják az OpenCL-t?
NVidia GPU-k Az NVidia jól támogatja az OpenCL-t az 1.3-as és újabb számítási képességű eszközökön, amelyek a következők: GeForce GTX 260 és újabb. GeForce GTX 400 sorozat. GeForce GTX 500 sorozat.
Az OpenCL jobb, mint a CUDA?
Mint már említettük, a fő különbség a CUDA és az OpenCL között az, hogy a CUDA egy szabadalmaztatott keretrendszer, amelyet az Nvidia hozott létre, az OpenCL pedig nyílt forráskódú. ... Az általános konszenzus az, hogy ha a választott alkalmazás támogatja a CUDA-t és az OpenCL-t is, válassza a CUDA-t, mivel az jobb teljesítményt eredményez .
Mik a CUDA előnyei és hátrányai?
A CUDA hozzáférést biztosít a szálak között megosztott 16 KB memóriához (többprocesszoronként), amely a textúra-kereséseknél nagyobb sávszélességű gyorsítótár beállítására használható. Hatékonyabb adatátvitel a rendszer és a videomemória között. Nincs szükség grafikus API-kra a redundanciájukkal és az általános költségekkel.
Az AMD támogatja a CUDA-t?
Nem , erre nem használhatod a CUDA-t. A CUDA az NVIDIA hardverre korlátozódik. Az OpenCL lenne a legjobb alternatíva.
Az AMD CUDA vagy OpenCL?
Valószínűleg ez a legismertebb különbség a kettő között, mivel a CUDA csak NVIDIA GPU-kon fut, míg az OpenCL egy nyílt ipari szabvány , és NVIDIA, AMD, Intel és más hardvereszközökön fut.
Mi az OpenCL legújabb verziója?
OpenCL 3.0 Unified Specifications Az OpenCL legújabb verziója az OpenCL 3.0. Az OpenCL specifikációi most egységesek, így leírják az OpenCL 3.0-t és az OpenCL összes korábbi verzióját. OpenCL API specifikáció (HTML) (PDF) (2021. október 15.). OpenCL C nyelvi specifikáció (HTML) (PDF) (2021. október 15.).
A Vulkan jobb, mint az OpenGL?
A Vulkan nagyobb teljesítményt kínál OpenGL-testvéreihez képest, és nagyobb vezérlést biztosít a hardver felett, ami lehetővé teszi a grafikai minőség javítását, ami jobb optimalizálást tesz lehetővé. ... Az OpenGL ES 3.1-hez képest legalábbis a mobilra készült Unreal Engine-ben nincs különbség a grafikában.
Az OpenCL gyors?
Az OpenCL (az Apple Computers Inc. védjegye) egy nyílt, jogdíjmentes iparági szabvány, amely sokkal gyorsabb számításokat tesz lehetővé .
Mire jó az OpenCL?
OpenCL és CUDA A CUDA és az OpenCL olyan szoftverkeretrendszerek, amelyek lehetővé teszik a GPU számára, hogy általános célú számításokat hajtson végre . Elég egyszerűnek tűnik, de a múltban nem így volt. Az első lehetőség, hogy a GPU-t a rendereléstől eltérő feladatokra is használhassuk, a Shaders megjelenése volt.
Működik az OpenCL az Intellel?
Futtassa az OpenCL™ alkalmazásokat Intel® Graphics Technology processzorokon . Célozza meg kifejezetten az Intel® HD Graphics, az Intel® Iris® Graphics és az Intel® Iris® Pro Graphics szoftvert, ha elérhető Intel® processzorokon.
Nehéz megtanulni a CUDA-t?
Nem, a kódolást nem nehéz megtanulni . ... Míg a tanulás megkövetelheti tőlük, hogy olyan területeket érintsenek meg, amelyeket előzetesen nem ismernek, azok, akiknek van idejük, kitartásuk és elhivatottságuk, ugyanúgy elkezdhetnek kódolási tapasztalatokat szerezni, mint ahogy megtanulhatnak valami mást is.
Mi az a CUDA és miért fontos?
A CUDA technológia fontos a videó világ számára, mert az OpenCL-lel együtt feltárja a dedikált grafikus kártyák vagy GPU-k nagyrészt kiaknázatlan feldolgozási potenciálját , amely nagymértékben növeli a matematikailag intenzív videófeldolgozási és -renderelési feladatok teljesítményét.