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CUDA vs OpenCL

by admin

Welches ist das Richtige für Ihr Projekt?

Was ist CUDA?

CUDA dient als Plattform für paralleles Rechnen sowie als Programmiermodell.

CUDA wurde von NVIDIA für Allzweck-Computing auf Nvidias Graphics Processing Unit (GPU) Hardware entwickelt.

Mit der CUDA-Programmierung können Entwickler die Leistung von GPUs nutzen, um Berechnungen zu parallelisieren und verarbeitungsintensive Anwendungen zu beschleunigen.

Bei GPU-beschleunigten Anwendungen werden die sequentiellen Teile der Arbeitslast Single-threaded auf der CPU des Computers ausgeführt, und die rechenintensiven Teile werden parallel auf Tausenden von GPU-Kernen ausgeführt.

Entwickler können CUDA verwenden, um Programme in gängigen Sprachen (C, C ++, Fortran, Python, MATLAB usw.) zu schreiben.) und fügen Sie ihrem Code mit ein paar grundlegenden Schlüsselwörtern Parallelität hinzu.

Was ist OpenCL?

Open Computing Language (OpenCL) dient als unabhängiger, offener Standard für plattformübergreifende parallele Programmierung. OpenCL wird verwendet, um Supercomputer, Cloud-Server, PCs, mobile Geräte und eingebettete Plattformen zu beschleunigen. OpenCL hat die Geschwindigkeit und Flexibilität von Anwendungen in verschiedenen Marktkategorien dramatisch verbessert, darunter professionelle Entwicklungstools, wissenschaftliche und medizinische Software, Bildgebung, Bildung und Deep Learning.

OpenCL verwendet eine Programmiersprache ähnlich C. Es bietet eine API, mit der Programme, die auf einem Host ausgeführt werden, den OpenCL-Kernel auf Computergeräte laden können. Sie können die API auch verwenden, um den Gerätespeicher getrennt vom Hostspeicher zu verwalten.

OpenCL-Programme können zur Laufzeit kompiliert werden, sodass Anwendungen, die OpenCL verwenden, zwischen verschiedenen Hostgeräten portiert werden können.

OpenCL ist nicht nur für GPUs (wie CUDA), sondern auch für CPUs, FPGAs … Darüber hinaus wurde OpenCL von mehreren Unternehmen entwickelt, im Gegensatz zu NVIDIAS CUDA.

In diesem Artikel erfahren Sie:

  • CUDA vs OpenCL: Was ist der Unterschied?
    • Hardware
    • Betriebssysteme
    • Software und Community
    • Programmiermodell
  • CUDA-Vorteile und -Einschränkungen
  • OpenCL-Vorteile und -Einschränkungen
  • Ausführen von CUDA und OpenCL im Maßstab mit Run:AI

CUDA vs OpenCL: Was ist der Unterschied?

Hardware

Es gibt drei große Hersteller von Grafikbeschleunigern: NVIDIA, AMD und Intel.

NVIDIA dominiert derzeit den Markt und hält den größten Anteil. NVIDIA bietet umfassende Rechen- und Verarbeitungslösungen für mobile Grafikprozessoren (Tegra), Laptop-GPUs (GeForce GT), Desktop-GPUs (GeForce GTX) und GPU-Server (Quadro und Tesla).

Diese breite Palette von NVIDIA-Hardware kann sowohl mit CUDA als auch mit OpenCL verwendet werden, aber die Leistung von CUDA auf NVIDIA ist höher, da es für NVIDIA-Hardware entwickelt wurde.

Zugehöriger Inhalt: Lesen Sie unseren ausführlichen Leitfaden über CUDA auf NVIDIA

AMD erstellt Radeon-GPUs für Embedded-Lösungen und mobile Systeme, Laptops und Desktops sowie Radeon Instinct-GPUs für Server. OpenCL ist die primäre Sprache, die zum Ausführen der Grafikverarbeitung auf AMD-GPUs verwendet wird.

Intel bietet in seine CPUs integrierte GPUs an. OpenCL kann auf diesen GPUs ausgeführt werden, ist jedoch für Laptops ausreichend, bietet jedoch keine wettbewerbsfähige Leistung für allgemeine Berechnungen.

Neben GPU können Sie OpenCL-Code auf CPU und FPGA / ASIC ausführen. Dies ist ein wichtiger Trend bei der Verwendung von OpenCL in integrierten Lösungen.

Betriebssysteme

CUDA kann unter Windows, Linux und macOS ausgeführt werden, jedoch nur auf NVIDIA-Hardware.OpenCL-Anwendungen können auf fast jedem Betriebssystem und auf den meisten Hardwaretypen, einschließlich FPGAs und ASICs, ausgeführt werden.

Software und Community

NVIDIA engagiert sich für die Kommerzialisierung und Entwicklung der CUDA-Plattform. NVIDIA entwickelte Tools wie das CUDA Toolkit, NVIDIA Performance Primitives (NPP) und Video SDK sowie Visual Profiler und integrierte Integrationen mit Microsoft Visual Studio und anderen gängigen Plattformen. CUDA verfügt über ein breites Ökosystem von Tools und Bibliotheken von Drittanbietern. Die neuesten NVIDIA-Hardwarefunktionen werden im CUDA-Toolkit schnell unterstützt.

AMDs Community-Aktivitäten sind begrenzter. AMD hat das CodeXL-Toolkit entwickelt, das eine vollständige Palette von OpenCL-Programmiertools bietet.

Programmiermodell

CUDA ist keine Sprache oder API. Es ist eine Plattform und ein Programmiermodell für paralleles Computing und beschleunigt das Allzweck-Computing mithilfe von GPUs. Entwickler können weiterhin Software in C oder C ++ schreiben und Parallelisierung mithilfe von CUDA-Schlüsselwörtern einbeziehen.

OpenCL ermöglicht nicht das Schreiben von Code in C ++, aber Sie können in einer Umgebung arbeiten, die der Programmiersprache C ähnelt, und direkt mit GPU-Ressourcen arbeiten.

CUDA Vorteile und Einschränkungen

Vorteile

Es gibt mehrere Vorteile, die CUDA einen Vorteil gegenüber herkömmlichen GPGPU—Computern (General Purpose Graphics Processor) mit Grafik-APIs verschaffen:

  • Unified Memory (in CUDA 6.0 oder höher) und Unified Virtual Memory (in CUDA 4.0 oder höher)
  • Shared Memory – bietet einen schnelleren Bereich des gemeinsam genutzten Speichers für CUDA-Threads. Es kann als Caching-Mechanismus verwendet werden und bietet mehr Bandbreite als Textur-Lookups.
  • Verstreute Lesevorgänge: Code kann von jeder Adresse im Speicher gelesen werden.
  • Verbesserte Leistung beim Herunterladen und Lesen, die von der GPU und zur GPU gut funktioniert
  • Es gibt volle Unterstützung für bitweise und ganzzahlige Operationen

Einschränkungen

  • CUDA-Quellcode wird auf Hostcomputern oder GPU bereitgestellt, wie in den C ++ – Syntaxregeln definiert. Ältere Versionen von CUDA verwendeten C-Syntaxregeln, was bedeutet, dass aktualisierter CUDA-Quellcode möglicherweise nicht wie erwartet funktioniert.
  • CUDA hat eine Einweg-Interoperabilität mit Rendering-Sprachen wie OpenGL. OpenGL kann auf den registrierten CUDA-Speicher zugreifen, CUDA kann jedoch nicht auf den OpenGL-Speicher zugreifen.Spätere Versionen von CUDA bieten keine Emulatoren oder Fallback-Unterstützung für ältere Versionen.
  • CUDA unterstützt nur NVIDIA-Hardware.

Vorteile und Einschränkungen von OpenCL

Vorteile

  • OpenCL bietet aufgrund seines Laufzeitausführungsmodells abstrakten Speicher und Portabilität.
  • Der OpenCL-Kernel kann auf jeder unterstützten Softwareimplementierung ausgeführt werden.
  • OpenCL unterstützt eine heterogene Systemarchitektur, die eine effiziente Kommunikation zwischen GPU und Prozessor mithilfe von C ++ 17-Atomics ermöglicht.

Einschränkungen

  • Entwickler können proprietäre Hardwaretechnologien wie Inline Parallel Thread Execution (PTX) nicht direkt auf NVIDIA-GPUs implementieren, ohne die Portabilität zu beeinträchtigen. Eine Studie, die CUDA-Programme direkt mit OpenCL auf NVIDIA-GPUs verglich, zeigte, dass CUDA 30% schneller war als OpenCL.
  • OpenCL wird selten für maschinelles Lernen verwendet. Infolgedessen ist die Community klein und es stehen nur wenige Bibliotheken und Tutorials zur Verfügung.

Ausführen von CUDA und OpenCL in großem Maßstab mit RunAI

Run:KI automatisiert das Ressourcenmanagement und die Orchestrierung für die Infrastruktur für maschinelles Lernen. Mit Run: AI können Sie automatisch so viele rechenintensive Experimente wie nötig ausführen, einschließlich CUDA und / oder OpenCL.

Hier sind einige der Funktionen, die Sie mit Run:AI erhalten:

  • Erweiterte Sichtbarkeit — Erstellen Sie eine effiziente Pipeline für die gemeinsame Nutzung von Ressourcen, indem Sie GPU-Rechenressourcen bündeln.
  • Keine Engpässe mehr – Sie können garantierte Quoten für GPU-Ressourcen einrichten, um Engpässe zu vermeiden und die Abrechnung zu optimieren.
  • Ein höheres Maß an Kontrolle-Run:Mit KI können Sie die Ressourcenzuweisung dynamisch ändern, um sicherzustellen, dass jeder Job zu jedem Zeitpunkt die Ressourcen erhält, die er benötigt.

Run:AI vereinfacht Infrastrukturpipelines für maschinelles Lernen und hilft Datenwissenschaftlern, ihre Produktivität und die Qualität ihrer Modelle zu beschleunigen.

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