Articles

CUDA vs OpenCL

by admin

hvilken er den rigtige til dit projekt?

Hvad er CUDA?

CUDA fungerer som en platform til parallel computing samt en programmeringsmodel. CUDA blev udviklet af NVIDIA til generelle formål computing på Nvidias grafik processing unit (GPU) udstyr.

med CUDA-programmering kan udviklere bruge kraften i GPU ‘ er til at parallelisere beregninger og fremskynde behandlingsintensive applikationer.

for GPU-accelererede applikationer kører de sekventielle dele af arbejdsbyrden enkelt gevind på maskinens CPU, og de beregningsintensive dele kører parallelt på tusinder af GPU-kerner.

udviklere kan bruge CUDA til at skrive programmer på populære sprog (C, C++, Fortran, Python, MATLAB osv.) og tilføj parallelisme til deres kode med et par grundlæggende nøgleord.

Hvad er OpenCL?

Open Computing Language (OpenCL) fungerer som en uafhængig, åben standard for parallel programmering på tværs af platforme.

OpenCL bruges til at accelerere supercomputere, cloud-servere, pc ‘ er, mobile enheder og indlejrede platforme.

OpenCL har dramatisk forbedret hastigheden og fleksibiliteten af applikationer i forskellige markedskategorier, herunder faglige udviklingsværktøjer, videnskabelige og medicinske programmer, billeddannelse, uddannelse og dyb læring.

OpenCL bruger et programmeringssprog svarende til C. Det giver en API, der gør det muligt for programmer, der kører på en vært, at indlæse OpenCL-kernen på computerenheder. Du kan også bruge API ‘ en til at styre enhedens hukommelse separat fra værtshukommelsen.

OpenCL-programmer er designet til at blive kompileret på kørselstid, så applikationer, der bruger OpenCL, kan porteres mellem forskellige værtsenheder.

OpenCL er ikke kun for GPU ‘er (som CUDA), men også for CPU’ er, FPGAs… derudover blev OpenCL udviklet af flere virksomheder i modsætning til NVIDIAs CUDA.

i denne artikel lærer du:

  • CUDA vs OpenCL: hvad er forskellen?styresystemer
  • programmeringsmodel
    • CUDA fordele og begrænsninger
    • OpenCL fordele og begrænsninger
    • kører CUDA og OpenCL i skala med Run:AI

    CUDA vs OpenCL: Hvad er forskellen?

    udstyr

    der er tre store producenter af grafiske acceleratorer: NVIDIA, AMD og Intel. NVIDIA dominerer i øjeblikket markedet og har den største andel. NVIDIA leverer omfattende computer-og behandlingsløsninger til mobile grafikprocessorer (Tegra), bærbare GPU ‘er (GeForce GT), desktops GPU’ er (GeForce) og GPU-servere (Tesla).

    denne brede vifte af NVIDIA-udstyr kan bruges både med CUDA og OpenCL, men udførelsen af CUDA på NVIDIA er højere, fordi den blev designet med NVIDIA-udstyr i tankerne.

    relateret indhold: læs vores dybdegående guide om CUDA på NVIDIA

    AMD opretter Radeon GPU ‘er til indlejrede løsninger og mobile systemer, bærbare computere og desktops og Radeon Instinct GPU’ er til servere. OpenCL er det primære sprog, der bruges til at køre grafikbehandling på AMD GPU ‘ er.

    Intel tilbyder GPU ‘er integreret i sine CPU’ er. OpenCL kan køre på disse GPU ‘ er, men selvom det er tilstrækkeligt til bærbare computere, udfører det ikke konkurrencedygtige resultater til generelle beregninger.

    udover GPU kan du køre OpenCL-kode på CPU og FPGA / ASIC. Dette er en vigtig tendens, når du bruger OpenCL i integrerede løsninger.

    operativsystemer

    CUDA kan køre på MacOS, men kun på NVIDIA-udstyr.

    OpenCL-applikationer kan køre på næsten ethvert operativsystem og på de fleste typer udstyr, herunder FPGA ‘er og ASIC’ er.

    NVIDIA er forpligtet til kommercialisering og udvikling af CUDA platformen. NVIDIA udviklede værktøjer, herunder CUDA Toolkit, NVIDIA Performance Primitives (NPP), og Video SDK, og Visual Profiler, og bygget integrationer med Microsoft Visual Studio og andre populære platforme. CUDA har et bredt økosystem af tredjepartsværktøjer og biblioteker. De nyeste NVIDIA-udstyrsfunktioner understøttes hurtigt i CUDA Toolkit.

    AMDs samfundsaktivitet er mere begrænset. AMD byggede Kodeksl Toolkit, som giver et komplet udvalg af OpenCL programmeringsværktøjer.

    programmeringsmodel

    CUDA er ikke et sprog eller en API. Det er en platform og programmeringsmodel til parallel computing, og det fremskynder generel computing ved hjælp af GPU ‘ er. Udviklere kan stadig skrive programmer i C eller C++ og inkludere parallelisering ved hjælp af CUDA søgeord.

    OpenCL aktiverer ikke skrivekode i C++, men du kan arbejde i et miljø, der ligner C-programmeringssproget, og arbejde direkte med GPU-ressourcer.

    CUDA fordele og begrænsninger

    fordele

    der er flere fordele, der giver CUDA en fordel i forhold til traditionelle generelle grafikprocessorer (GPGPU) computere med grafiske API ‘ er:

    • samlet hukommelse (i CUDA 6.0 eller nyere) og samlet virtuel hukommelse (i CUDA 4.0 eller nyere)
    • delt hukommelse—giver et hurtigere område med delt hukommelse til CUDA-tråde. Det kan bruges som en caching mekanisme, og giver mere båndbredde end tekstur opslag.
    • spredte læser: kode kan læses fra enhver adresse i hukommelsen.der er fuld understøttelse af bitvise og heltal operationer

    begrænsninger

    • CUDA kildekode findes på vært maskiner eller GPU, som defineret af C++ syntaks regler. Ældre versioner af CUDA brugte C-syntaksregler, hvilket betyder, at Opdateret CUDA-kildekode muligvis fungerer som forventet.
    • CUDA har envejs interoperabilitet med gengivelsessprog som OpenGL. OpenGL kan få adgang til CUDA-registreret hukommelse, men CUDA kan ikke få adgang til OpenGL-hukommelse.
    • senere versioner af CUDA giver ikke emulatorer eller fallback support til ældre versioner.
    • CUDA understøtter kun NVIDIA-udstyr.

    OpenCL fordele og begrænsninger

    fordele

    • OpenCL giver abstrakt hukommelse og bærbarhed på grund af dens køretidsudførelsesmodel.
    • OpenCL-kernen kan køre på alle understøttede programmer.
    • OpenCL understøtter en heterogen systemarkitektur, der muliggør effektiv kommunikation mellem GPU og processor ved hjælp af C++ 17 atomics.

    begrænsninger

    • udviklere kan ikke direkte implementere proprietære udstyrsteknologier som f.eks.
    • en undersøgelse, der direkte sammenlignede CUDA-programmer med OpenCL på NVIDIA GPU ‘ er, viste, at CUDA var 30% hurtigere end OpenCL.
    • OpenCL bruges sjældent til maskinindlæring. Som resultat, samfundet er lille, med få biblioteker og tutorials til rådighed.

    kører CUDA og OpenCL i skala med RunAI

    Kør:AI automatiserer ressourcestyring og orkestrering til maskinlæringsinfrastruktur. Med Run: AI, kan du automatisk køre så mange beregne intensive eksperimenter efter behov, indarbejde CUDA og/eller OpenCL.

    Her er nogle af de funktioner, du får, når du bruger Run:AI:

    • avanceret synlighed—Opret en effektiv pipeline af ressourcedeling ved at samle GPU-beregningsressourcer.
    • ikke flere flaskehalse-du kan oprette garanterede kvoter for GPU-ressourcer for at undgå flaskehalse og optimere fakturering.
    • et højere niveau af kontrol-Run:AI giver dig mulighed for dynamisk at ændre ressourceallokering, hvilket sikrer, at hvert job får de ressourcer, det har brug for til enhver tid.

    Kør: AI forenkler maskinlæringsinfrastrukturrørledninger og hjælper dataforskere med at fremskynde deres produktivitet og kvaliteten af deres modeller.

    Læs mere om Run.ai GPU virtualisering platform.