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CUDA vs OpenCL

by admin

¿Cuál es el Adecuado para Su Proyecto?

¿Qué es CUDA?

CUDA sirve como plataforma para computación paralela, así como un modelo de programación.

CUDA fue desarrollado por NVIDIA para la computación de propósito general en el hardware de la unidad de procesamiento de gráficos (GPU) de NVIDIA.

Con la programación CUDA, los desarrolladores pueden utilizar la potencia de las GPU para paralelizar los cálculos y acelerar las aplicaciones de procesamiento intensivo.

Para las aplicaciones aceleradas por GPU, las partes secuenciales de la carga de trabajo se ejecutan de un solo subproceso en la CPU de la máquina, y las partes con uso intensivo de recursos informáticos se ejecutan en paralelo en miles de núcleos de GPU.

Los desarrolladores pueden usar CUDA para escribir programas en lenguajes populares (C, C++, Fortran,Python, MATLAB, etc.) y añade paralelismo a su código con algunas palabras clave básicas.

¿Qué es OpenCL?

Open Computing Language (OpenCL) sirve como un estándar abierto e independiente para la programación paralela multiplataforma.

OpenCL se utiliza para acelerar supercomputadoras, servidores en la nube, PC, dispositivos móviles y plataformas integradas.

OpenCL ha mejorado drásticamente la velocidad y flexibilidad de las aplicaciones en varias categorías de mercado, incluidas herramientas de desarrollo profesional, software científico y médico, imágenes, educación y aprendizaje profundo.

OpenCL utiliza un lenguaje de programación similar a C. Proporciona una API que permite a los programas que se ejecutan en un host cargar el núcleo OpenCL en dispositivos informáticos. También puede usar la API para administrar la memoria del dispositivo por separado de la memoria del host.

Los programas OpenCL están diseñados para compilarse en tiempo de ejecución, por lo que las aplicaciones que usan OpenCL se pueden portar entre diferentes dispositivos host.

OpenCL no es solo para GPU (como CUDA), sino también para CPU, FPGA In Además, OpenCL fue desarrollado por varias compañías, a diferencia de CUDA de NVIDIA.

En este artículo, usted aprenderá:

  • CUDA vs OpenCL: ¿Cuál es la Diferencia?
    • Hardware
    • Sistemas operativos
    • Software y Comunidad
    • Modelo de programación
  • Ventajas y limitaciones de CUDA
  • Ventajas y limitaciones de OpenCL
  • Ejecutar CUDA y OpenCL a escala con Run: AI

CUDA vs OpenCL: ¿Cuál es la diferencia?

Hardware

Hay tres fabricantes principales de aceleradores gráficos: NVIDIA, AMD e Intel.

NVIDIA domina actualmente el mercado, con la mayor participación. NVIDIA ofrece soluciones integrales de computación y procesamiento para procesadores gráficos móviles (Tegra), GPU portátiles (GeForce GT), GPU de escritorio (GeForce GTX) y servidores de GPU (Quadro y Tesla).

Esta amplia gama de hardware NVIDIA se puede usar tanto con CUDA como con OpenCL, pero el rendimiento de CUDA en NVIDIA es mayor, porque se diseñó teniendo en cuenta el hardware NVIDIA.

Contenido relacionado: lea nuestra guía detallada sobre CUDA en NVIDIA

AMD crea GPU Radeon para soluciones integradas y sistemas móviles, computadoras portátiles y de escritorio, y GPU Radeon Instinct para servidores. OpenCL es el lenguaje principal utilizado para ejecutar el procesamiento de gráficos en GPU AMD.

Intel ofrece GPU integradas en sus CPU. OpenCL puede ejecutarse en estas GPU, pero si bien es suficiente para computadoras portátiles, no tiene un rendimiento competitivo para cálculos de propósito general.

Además de GPU, puede ejecutar código OpenCL en CPU y FPGA / ASIC. Esta es una tendencia importante cuando se utiliza OpenCL en soluciones integradas.

Los sistemas operativos

CUDA se pueden ejecutar en Windows, Linux y macOS, pero solo en hardware NVIDIA.

Las aplicaciones OpenCL pueden ejecutarse en casi cualquier sistema operativo y en la mayoría de los tipos de hardware, incluidos FPGA y ASIC.

Software y comunidad

NVIDIA está comprometida con la comercialización y el desarrollo de la plataforma CUDA. NVIDIA desarrolló herramientas como el kit de herramientas CUDA, las Primitivas de rendimiento de NVIDIA (NPP), el SDK de vídeo y el generador de perfiles Visuales, y creó integraciones con Microsoft Visual Studio y otras plataformas populares. CUDA tiene un amplio ecosistema de herramientas y bibliotecas de terceros. Las últimas funciones de hardware de NVIDIA se admiten rápidamente en el kit de herramientas CUDA.

La actividad de la comunidad de AMD es más limitada. AMD creó el kit de herramientas CodeXL, que proporciona una gama completa de herramientas de programación OpenCL.

El modelo de programación

CUDA no es un lenguaje ni una API. Es una plataforma y un modelo de programación para computación paralela, y acelera la computación de propósito general utilizando GPU. Los desarrolladores todavía pueden escribir software en C o C++ e incluir paralelización mediante el uso de palabras clave CUDA.

OpenCL no habilita la escritura de código en C++, pero puede trabajar en un entorno similar al lenguaje de programación C y trabajar directamente con recursos de GPU.

Ventajas y limitaciones de CUDA

Ventajas

Hay varias ventajas que le dan a CUDA una ventaja sobre los procesadores de gráficos de uso general (GPGPU) tradicionales con API de gráficos:

  • Memoria unificada (en CUDA 6.0 o posterior) y memoria virtual unificada (en CUDA 4.0 o posterior)
  • Memoria compartida: proporciona un área de memoria compartida más rápida para subprocesos de CUDA. Se puede usar como mecanismo de almacenamiento en caché y proporciona más ancho de banda que las búsquedas de texturas.
  • Lecturas dispersas: el código se puede leer desde cualquier dirección en memoria.
  • Rendimiento mejorado en descargas y lecturas, que funciona bien desde la GPU y hacia la GPU
  • Hay soporte completo para operaciones de bits y enteros

Limitaciones

  • El código fuente CUDA se proporciona en máquinas host o GPU, según lo definido por las reglas de sintaxis de C++. Las versiones anteriores de CUDA usaban reglas de sintaxis C, lo que significa que el código fuente actualizado de CUDA puede o no funcionar como se esperaba.
  • CUDA tiene interoperabilidad unidireccional con lenguajes de renderizado como OpenGL. OpenGL puede acceder a la memoria registrada CUDA, pero CUDA no puede acceder a la memoria OpenGL.
  • Las versiones posteriores de CUDA no proporcionan emuladores ni soporte de reserva para versiones anteriores.
  • CUDA solo es compatible con hardware NVIDIA.

Ventajas y limitaciones de OpenCL

Ventajas

  • OpenCL proporciona memoria abstracta y portabilidad, debido a su modelo de ejecución en tiempo de ejecución.
  • El núcleo OpenCL puede ejecutarse en cualquier implementación de software compatible.
  • OpenCL admite una arquitectura de sistema heterogénea que permite una comunicación eficiente entre la GPU y el procesador mediante C++ 17 atomics.

Limitaciones

  • Los desarrolladores no pueden implementar directamente tecnologías de hardware propietarias como la ejecución de subprocesos paralelos en línea (PTX) en GPU NVIDIA sin sacrificar la portabilidad.
  • Un estudio que comparó directamente los programas CUDA con OpenCL en GPU NVIDIA mostró que CUDA era un 30% más rápido que OpenCL.
  • OpenCL rara vez se utiliza para el aprendizaje automático. Como resultado, la comunidad es pequeña, con pocas bibliotecas y tutoriales disponibles.

Ejecutar CUDA y OpenCL a escala con RunAI

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