welke is geschikt voor uw Project?

In dit artikel leert u:

• CUDA vs OpenCL: Wat is het verschil?
  • Hardware
  • besturingssystemen
  • Software en gemeenschap
  • programmeermodel
• CUDA voordelen en beperkingen
• OpenCL voordelen en beperkingen
• draaien van CUDA en OpenCL op schaal met Run: AI

CUDA vs OpenCL: Wat is het verschil?

Hardware

Er zijn drie belangrijke fabrikanten van grafische versnellers: NVIDIA, AMD en Intel.

NVIDIA domineert momenteel de markt en heeft het grootste aandeel. NVIDIA biedt uitgebreide computing-en verwerkingsoplossingen voor mobiele grafische processors (Tegra), laptop GPU ’s (GeForce GT), desktops GPU’ s (GeForce GTX) en GPU-servers (Quadro en Tesla).

deze brede waaier van NVIDIA hardware kan zowel met CUDA als OpenCL worden gebruikt, maar de prestaties van CUDA op NVIDIA zijn hoger, omdat het is ontworpen met NVIDIA hardware in het achterhoofd.

gerelateerde inhoud: lees onze uitgebreide gids over CUDA op NVIDIA

AMD maakt Radeon GPU ’s voor embedded oplossingen en mobiele systemen, laptops en desktops, en Radeon Instinct GPU’ s voor servers. OpenCL is de primaire taal die wordt gebruikt voor het uitvoeren van grafische verwerking op AMD GPU ‘ s.

Intel biedt GPU ’s geïntegreerd in zijn CPU’ s. OpenCL kan draaien op deze GPU ‘ s, maar hoewel voldoende voor laptops, het niet uit te voeren concurrerende prestaties voor algemene doeleinden berekeningen.

naast GPU kunt u OpenCL code draaien op CPU en FPGA / ASIC. Dit is een belangrijke trend bij het gebruik van OpenCL in geïntegreerde oplossingen.

besturingssystemen

CUDA kan draaien op Windows, Linux en MacOS, maar alleen op NVIDIA hardware.

OpenCL toepassingen kunnen draaien op bijna elk besturingssysteem, en op de meeste typen hardware, inclusief FPGA ‘ s en ASICs.

Software en Community

NVIDIA zet zich in voor de commercialisering en ontwikkeling van het CUDA-platform. NVIDIA ontwikkelde tools zoals de CUDA Toolkit, NVIDIA Performance Primitives (NPP), en Video SDK, en Visual Profiler, en bouwde integraties met Microsoft Visual Studio en andere populaire platforms. CUDA heeft een breed ecosysteem van tools en bibliotheken van derden. De nieuwste NVIDIA hardwarefuncties worden snel ondersteund in de CUDA Toolkit.

de communautaire activiteit van AMD is beperkter. AMD bouwde de Codexl Toolkit, die een volledig scala aan OpenCL programmeertools biedt.

programmeermodel

CUDA is geen taal of API. Het is een platform en programmeermodel voor parallel computing, en het versnelt algemene computing met behulp van GPU ‘ s. Ontwikkelaars kunnen nog steeds software schrijven in C of C++ en parallellisatie opnemen met behulp van CUDA trefwoorden.

OpenCL staat het schrijven van code in C++ niet toe, maar u kunt werken in een omgeving die lijkt op de programmeertaal C, en direct werken met GPU-bronnen.

CUDA voordelen en beperkingen

voordelen

Er zijn verschillende voordelen die CUDA een voorsprong geven op traditionele GPGPU—computers met grafische API ‘ s:

• Unified memory (in CUDA 6.0 of hoger) en unified virtual memory (in CUDA 4.0 of hoger)
• gedeeld geheugen-biedt een sneller gebied van gedeeld geheugen voor CUDA-threads. Het kan worden gebruikt als een caching mechanisme, en biedt meer bandbreedte dan texture lookups.
• verstrooide leest: code kan worden gelezen vanaf elk adres in het geheugen.
• Verbeterde prestaties bij downloads en lezen, wat goed werkt vanuit de GPU en naar de GPU
• Er is volledige ondersteuning voor bitwise en integer bewerkingen

beperkingen

• CUDA broncode wordt geleverd op host machines of GPU, zoals gedefinieerd door C++ syntaxisregels. Oudere versies van CUDA gebruikten C-syntaxisregels, wat betekent dat bijgewerkte CUDA-broncode al dan niet werkt zoals verwacht.
• CUDA heeft eenrichtingsinteroperabiliteit met renderingstalen zoals OpenGL. OpenGL heeft toegang tot het geregistreerde CUDA-geheugen, maar CUDA heeft geen toegang tot OpenGL-geheugen.
• latere versies van CUDA bieden geen emulators of fallback-ondersteuning voor oudere versies.
• CUDA ondersteunt alleen NVIDIA hardware.

OpenCL voordelen en beperkingen

voordelen

• OpenCL biedt abstract geheugen en portabiliteit, dankzij het uitvoermodel in runtime.
• de OpenCL kernel kan draaien op elke ondersteunde software-implementatie.
• OpenCL ondersteunt een heterogene systeemarchitectuur die efficiënte communicatie mogelijk maakt tussen de GPU en de processor met behulp van C++ 17 atomics.

beperkingen

• ontwikkelaars kunnen niet direct eigen hardwaretechnologieën zoals inline Parallel thread Execution (ptx) op NVIDIA GPU ‘ s implementeren zonder draagbaarheid op te offeren.
• een studie die CUDA-programma ’s direct vergeleek met OpenCL op Nvidia GPU’ s toonde aan dat CUDA 30% sneller was dan OpenCL.
• OpenCL wordt zelden gebruikt voor machine learning. Als gevolg hiervan is de gemeenschap klein, met weinig bibliotheken en tutorials beschikbaar.

draaien van CUDA en OpenCL op schaal met RunAI

uitvoeren:AI automatiseert resource management en orkestratie voor machine learning infrastructuur. Met Run: AI kunt u automatisch zoveel intensieve experimenten uitvoeren als nodig is, met CUDA en/of OpenCL.

Hier zijn enkele van de mogelijkheden die u krijgt bij het gebruik van Run:AI:

• geavanceerde zichtbaarheid—Maak een efficiënte pijplijn van het delen van bronnen door het poolen van GPU-rekenbronnen.
• geen knelpunten meer-u kunt gegarandeerde quota van GPU-middelen Instellen om knelpunten te voorkomen en facturering te optimaliseren.
• een hoger niveau van controle-Run:AI stelt u in staat om de toewijzing van bronnen dynamisch te wijzigen, zodat elke taak op elk gewenst moment de benodigde middelen krijgt.

Run: AI vereenvoudigt infrastructuurpijpleidingen voor machine learning, waardoor datawetenschappers hun productiviteit en de kwaliteit van hun modellen kunnen versnellen.

meer informatie over de Run.ai GPU virtualisatie platform.