CUDA vs OpenCL
který z nich je pro váš projekt vhodný?
co je to CUDA?CUDA slouží jako platforma pro paralelní výpočty, stejně jako programovací model. CUDA byl vyvinut společností NVIDIA pro všeobecné použití výpočetní techniky na hardwaru grafické procesorové jednotky NVIDIA (GPU). s programováním CUDA mohou vývojáři využít výkon GPU k paralelizaci výpočtů a urychlení aplikací náročných na zpracování. pro aplikace s akcelerací GPU běží sekvenční části pracovního zatížení jednovláknové na CPU stroje a výpočetně náročné části běží paralelně na tisících jádrech GPU. vývojáři mohou používat CUDA psát programy v populárních jazycích (C, C++, Fortran, Python, MATLAB, atd.) a do jejich kódu přidejte paralelismus několika základními klíčovými slovy. |
co je OpenCL?Open Computing Language (OpenCL) slouží jako nezávislý, otevřený standard pro cross-platforma, paralelní programování. OpenCL se používá k urychlení superpočítačů, cloudových serverů, počítačů, mobilních zařízení a vestavěných platforem. OpenCL výrazně zlepšila rychlost a flexibilitu aplikací v různých kategoriích trhu, včetně nástrojů profesního rozvoje, vědeckého a lékařského softwaru, zobrazování, vzdělávání a hlubokého učení. OpenCL používá programovací jazyk podobný C. poskytuje API, které umožňuje programům běžícím na hostiteli načíst jádro OpenCL na výpočetních zařízeních. API můžete také použít ke správě paměti zařízení odděleně od paměti hostitele. programy OpenCL jsou navrženy tak, aby byly kompilovány za běhu, takže aplikace, které používají OpenCL, mohou být přenášeny mezi různými hostitelskými zařízeními. OpenCL není jen pro GPU (jako CUDA), ale také pro procesory, FPGA… kromě toho byl OpenCL vyvinut více společnostmi, na rozdíl od NVIDIA CUDA. |
V tomto článku se dozvíte:
- CUDA vs OpenCL: Jaký je Rozdíl?
- Hardware
- Operační Systémy
- Software a Komunity
- Programovací Model
- CUDA Výhody a Omezení
- OpenCL Výhody a Omezení
- Běh CUDA a OpenCL na Stupnici s Run:AI
CUDA vs OpenCL: Jaký je v tom Rozdíl?
Hardware
existují tři hlavní výrobci grafických akcelerátorů: NVIDIA, AMD a Intel.
NVIDIA v současné době dominuje trhu a drží největší podíl. NVIDIA poskytuje komplexní computing a zpracování řešení pro mobilní grafické procesory (Tegra), notebook Gpu (GeForce GT), desktopy Gpu (GeForce GTX), a GPU servery (Quadro a Tesla).
tato široká škála hardwaru NVIDIA může být použita jak s CUDA, tak s OpenCL, ale výkon CUDA na NVIDIA je vyšší, protože byl navržen s ohledem na hardware NVIDIA.
obsah Související s: přečtěte si naše in-hloubkové průvodce o CUDA na NVIDIA
AMD vytváří Radeon Gpu pro embedded řešení a mobilní systémy, notebooky a stolní počítače, a Radeon Instinkt Gpu pro servery. OpenCL je primární jazyk používaný ke spuštění grafického zpracování na GPU AMD.
Intel nabízí GPU integrované do svých procesorů. OpenCL může běžet na těchto GPU, ale i když je dostačující pro notebooky, nevykonává konkurenční výkon pro všeobecné výpočty.
kromě GPU, můžete spustit OpenCL kód na CPU a FPGA / ASIC. To je hlavní trend při používání OpenCL v integrovaných řešeních.
operační systémy
CUDA může běžet na Windows, Linux a MacOS, ale pouze na hardwaru NVIDIA.
OpenCL aplikace mohou běžet téměř na jakémkoli operačním systému a na většině typů hardwaru, včetně FPGA a ASIC.
Software a komunita
NVIDIA se zavázala ke komercializaci a rozvoji platformy CUDA. NVIDIA vyvinula nástroje, včetně CUDA Toolkit, NVIDIA Performance Primitives (NPP), a Video SDK a Visual Profiler, a vestavěný integrace s Microsoft Visual Studio a další populární platformy. CUDA má široký ekosystém nástrojů a knihoven třetích stran. Nejnovější hardwarové funkce NVIDIA jsou rychle podporovány v sadě nástrojů CUDA.
komunitní aktivita AMD je omezenější. AMD postavil Codexl Toolkit, který poskytuje celou řadu programovacích nástrojů OpenCL.
programovací Model
CUDA není jazyk ani API. Jedná se o platformu a programovací model pro paralelní výpočty a urychluje univerzální výpočty pomocí GPU. Vývojáři mohou stále psát software v C nebo C++ a zahrnují paralelizaci pomocí klíčových slov CUDA.
OpenCL neumožňuje psaní kódu v C++, ale můžete pracovat v prostředí připomínajícím programovací jazyk C a pracovat přímo se zdroji GPU.
CUDA Výhody a Omezení
Výhody
Existuje několik výhod, které dávají CUDA výhodu nad tradiční general purpose grafickým procesorem (GPGPU) počítače s grafické Api:
- Jednotný paměti (v CUDA 6.0 nebo novější) a unified virtual memory (CUDA 4.0 nebo novější)
- Sdílené paměti—nabízí rychlejší oblast sdílené paměti pro CUDA vláken. Může být použit jako mechanismus ukládání do mezipaměti a poskytuje větší šířku pásma než vyhledávání textur.
- rozptýlené čtení: kód lze číst z libovolné adresy v paměti.
- Lepší výkon na stažení a čte, což funguje dobře z GPU a GPU
- k Dispozici je plná podpora pro bitové a celočíselné operace
Omezení
- CUDA zdrojový kód je k dispozici na hostitelském stroji nebo GPU, definovaný v C++ syntaxe pravidla. Starší verze CUDA používaly pravidla syntaxe C, což znamená, že aktualizovaný zdrojový kód CUDA může nebo nemusí fungovat podle očekávání.
- CUDA má jednosměrnou interoperabilitu s vykreslovacími jazyky, jako je OpenGL. OpenGL má přístup k registrované paměti CUDA, ale CUDA nemá přístup k paměti OpenGL.
- novější verze CUDA neposkytují emulátory ani záložní podporu pro starší verze.
- CUDA podporuje pouze hardware NVIDIA.
OpenCL výhody a omezení
výhody
- OpenCL poskytuje abstraktní paměť a přenositelnost díky svému modelu běhu.
- jádro OpenCL může běžet na libovolné podporované implementaci softwaru.
- OpenCL podporuje heterogenní architektura systému, která umožňuje efektivní komunikaci mezi GPU a procesoru pomocí C++ 17 atomics.
Omezení
- Vývojáři nemohou přímo implementovat proprietární hardwarové technologie, jako inline Paralelní Thread Execution (PTX) na NVIDIA Gpu, aniž by obětovali přenositelnost.
- studie, která přímo porovnávala programy CUDA s OpenCL na GPU NVIDIA, ukázala, že CUDA byla o 30% rychlejší než OpenCL.
- OpenCL se zřídka používá pro strojové učení. Jako výsledek, komunita je malá, s několika knihovnami a výukovými programy k dispozici.
Běh CUDA a OpenCL v měřítku s RunAI
Běh:AI automatizuje správu zdrojů a orchestraci infrastruktury strojového učení. S Run: AI, můžete automaticky spustit tolik výpočetně náročné experimenty podle potřeby, zahrnující CUDA a / nebo OpenCL.
Zde jsou některé schopnosti, které jste získali při použití Spustit:AI:
- Pokročilé viditelnost—vytvořit efektivní potrubí sdílení zdrojů spojením GPU výpočetních zdrojů.
- Žádné další překážky—můžete nastavit garantované kvóty GPU zdrojů, aby se zabránilo úzká místa a optimalizovat fakturaci.
- vyšší úroveň řízení-Run:AI vám umožňuje dynamicky měnit alokaci zdrojů a zajistit, aby každá úloha získala zdroje, které potřebuje, kdykoli.
Run: AI zjednodušuje potrubí infrastruktury strojového učení a pomáhá vědcům v oblasti dat urychlit jejich produktivitu a kvalitu jejich modelů.
Další informace o Run.ai virtualizační platforma GPU.