Articles

CUDA vs. OpenCL

by admin

kumpi sopii projektiisi?

mikä on CUDA?

CUDA toimii rinnakkaislaskennan alustana sekä ohjelmointimallina.

Cudan kehitti NVIDIA yleiskäyttöiseen laskentaan Nvidian graphics processing unit (GPU)-laitteistolla.

CUDA-ohjelmoinnilla kehittäjät voivat käyttää GPU: n voimaa laskutoimitusten parallelointiin ja prosessointipainotteisten sovellusten nopeuttamiseen.

GPU-kiihdytetyissä sovelluksissa työmäärän jaksolliset osat kulkevat yksisäikeisesti koneen suorittimella ja laskentaintensiiviset osat rinnakkain tuhansilla GPU-ytimillä.

kehittäjät voivat käyttää CUDAA ohjelmien kirjoittamiseen suosituilla kielillä (C, C++, Fortran, Python, MATLAB jne.) ja lisätä rinnakkaisuus niiden koodi muutamalla perussanalla.

mitä OpenCL on?

Open Computing Language (OpenCL) toimii itsenäisenä, avoimena standardina monialustaiselle rinnakkaisohjelmoinnille.

OpenCL: ää käytetään nopeuttamaan supertietokoneita, pilvipalvelimia, tietokoneita, mobiililaitteita ja sulautettuja alustoja.

OpenCL on merkittävästi parantanut sovellusten nopeutta ja joustavuutta eri markkinaluokissa, mukaan lukien ammatillisen kehityksen työkalut, tieteelliset ja lääketieteelliset ohjelmistot, kuvantaminen, koulutus ja syväoppiminen.

OpenCL käyttää C: n kaltaista ohjelmointikieltä.se tarjoaa ohjelmointirajapinnan, jonka avulla isännällä toimivat ohjelmat voivat ladata OpenCL-ytimen tietokonelaitteille. API: n avulla voit myös hallita laitteen muistia erillään isäntämuistista.

OpenCL-ohjelmat on suunniteltu koottaviksi ajon aikana, joten OpenCL: ää käyttävät sovellukset voidaan siirtää eri isäntälaitteiden välillä.

OpenCL ei ole vain GPU: lle (kuten CUDA), vaan myös suorittimille, FPGAs… lisäksi OpenCL: ää kehittivät useat yritykset, toisin kuin Nvidian CUDA.

tässä artikkelissa selviää:

  • CUDA vs OpenCL: What ’ s the Difference?
    • laitteisto
    • käyttöjärjestelmät

      • ohjelmisto ja yhteisö

  • ohjelmointimalli
  • Cudan edut ja rajoitukset
  • OpenCL edut ja rajoitukset
  • Cudan ja OpenCL:n juokseminen mittakaavalla Run: AI

    • CUDA vs OpenCL: What ’ s the Difference?

    laitteisto

    graafisten kiihdyttimien valmistajia on kolme: NVIDIA, AMD ja Intel.

    NVIDIA hallitsee tällä hetkellä markkinoita hallussaan suurin osuus. NVIDIA tarjoaa kattavia laskenta-ja prosessointiratkaisuja mobiiligrafiikkasuorittimille (Tegra), kannettaville näytönohjaimille (GeForce GT), pöytätietokoneille (GeForce GTX) ja GPU-palvelimille (Quadro ja Tesla).

    tätä laajaa NVIDIA-laitteistoa voidaan käyttää sekä Cudan että OpenCL: n kanssa, mutta Cudan suorituskyky Nvidialla on korkeampi, koska se on suunniteltu NVIDIA-laitteistoa silmällä pitäen.

    aiheeseen liittyvä sisältö: Lue syvällinen oppaamme CUDASTA NVIDIA

    AMD luo Radeon GPU: n sulautetuille ratkaisuille ja mobiilijärjestelmille, kannettavat tietokoneet ja pöytäkoneet sekä Radeon Instinct GPU: t palvelimille. OpenCL on ensisijainen kieli, jota käytetään grafiikan käsittelyyn AMD: n GPU: ssa.

    Intel tarjoaa suorittimiinsa integroituja GPU: ita. OpenCL voi toimia näillä GPU: lla, mutta vaikka se riittää kannettaville tietokoneille, se ei suorita kilpailukykyistä suorituskykyä yleiskäyttöisille laskutoimituksille.

    GPU: n lisäksi OpenCL-koodia voi ajaa suorittimella ja FPGA / ASIC: llä. Tämä on merkittävä trendi, kun OpenCL: ää käytetään integroiduissa ratkaisuissa.

    käyttöjärjestelmät

    CUDA voi toimia Windowsilla, Linuxilla ja MacOS: lla, mutta vain NVIDIA-laitteistolla.

    OpenCL-sovellukset voivat toimia lähes missä tahansa käyttöjärjestelmässä ja useimmissa laitteistotyypeissä, mukaan lukien FPGAs ja ASICs.

    Software and Community

    NVIDIA on sitoutunut CUDA-Alustan kaupallistamiseen ja kehittämiseen. NVIDIA kehitti työkaluja kuten CUDA Toolkit, NVIDIA Performance Primitives (NPP), ja Video SDK, ja Visual Profiler, ja rakensi integraatioita Microsoft Visual Studio ja muita suosittuja alustoja. CUDA on laaja ekosysteemi kolmannen osapuolen työkaluja ja kirjastoja. Uusimmat NVIDIA laitteisto-ominaisuudet ovat nopeasti tuettu CUDA Toolkit.

    AMD: n yhteisöaktiivisuus on rajallisempaa. AMD rakensi CodeXL-työkalupakin, joka tarjoaa täyden valikoiman OpenCL-ohjelmointityökaluja.

    ohjelmointimalli

    CUDA ei ole kieli eikä API. Se on rinnakkaislaskennan alusta-ja ohjelmointimalli, ja se nopeuttaa yleiskäyttöistä laskentaa GPU: n avulla. Kehittäjät voivat silti kirjoittaa ohjelmia C tai C++ ja sisällyttää parallelization käyttämällä CUDA avainsanoja.

    OpenCL ei mahdollista koodin kirjoittamista C++: lla, mutta voit työskennellä C-ohjelmointikieltä muistuttavassa ympäristössä ja työskennellä suoraan GPU: n resursseilla.

    Cudan edut ja rajoitukset

    edut

    on olemassa useita etuja, jotka antavat CUDALLE etulyöntiaseman perinteisiin yleiskäyttöisiin grafiikkasuorittimiin (GPGPU) verrattuna:

    • Unified memory (CUDA 6.0 tai uudempi) ja unified virtual memory (CUDA 4.0 tai uudempi)
    • Shared memory—tarjoaa nopeamman alueen jaettua muistia CUDA-säikeille. Sitä voidaan käyttää välimuisti mekanismi, ja tarjoaa enemmän kaistanleveyttä kuin tekstuuri lookups.
    • hajallaan lukee: koodin voi lukea mistä tahansa muistissa olevasta osoitteesta.
    • parannettu suorituskyky latauksissa ja lukemissa, mikä toimii hyvin GPU: lta ja GPU: lle
    • on Täysi tuki bitwise-ja kokonaislukutoiminnoille

    rajoitukset

    • CUDA-lähdekoodi tarjotaan isäntäkoneissa tai GPU: ssa C++: n syntaksisääntöjen mukaisesti. Cudan vanhemmat versiot käyttivät C-syntaksisääntöjä, eli päivitetty CUDA-lähdekoodi voi toimia tai olla toimimatta odotetusti.
    • CUDALLA on yksisuuntainen yhteentoimivuus renderöintikielten kuten OpenGL: n kanssa. OpenGL pääsee käsiksi Cudan rekisteröimään muistiin, mutta CUDA ei pääse käsiksi OpenGL-muistiin.
    • Cudan myöhemmät versiot eivät tarjoa emulaattoreita tai varatukea vanhemmille versioille.
    • CUDA tukee vain Nvidian laitteistoa.

    OpenCL: n edut ja rajoitukset

    edut

    • OpenCL tarjoaa ajonaikaisen suoritusmallinsa ansiosta abstraktia muistia ja siirrettävyyttä.
    • OpenCL-ydin voi toimia millä tahansa tuetulla ohjelmistototeutuksella.
    • OpenCL tukee epäyhtenäistä järjestelmäarkkitehtuuria, joka mahdollistaa tehokkaan viestinnän GPU: n ja prosessorin välillä C++ 17 atomicsin avulla.

    rajoitukset

    • kehittäjät eivät voi suoraan toteuttaa omia laitteistoteknologioita, kuten inline Parallel Thread Execution (PTX) NVIDIA GPU: lle, ilman että siirrettävyys vaarantuu.
    • tutkimus, jossa CUDA-ohjelmia verrattiin suoraan NVIDIA GPU: n OpenCL: ään, osoitti, että CUDA oli 30% OpenCL: ää nopeampi.
    • OpenCL: ää käytetään harvoin koneoppimiseen. Tämän vuoksi yhteisö on pieni, ja kirjastoja ja opetusohjelmia on vähän saatavilla.

    Running CUDA and OpenCL asteikolla Runain kanssa

    Run:Tekoäly automatisoi koneoppimisen infrastruktuurin resurssien hallintaa ja orkestrointia. Run: AI, voit automaattisesti ajaa niin monta laskea intensiivinen kokeita kuin tarvitaan, sisällyttämällä CUDA ja / tai OpenCL.

    Tässä muutamia ominaisuuksia, joita saavutat käytettäessä Run:AI:

    • Advanced visibility—create an efficient pipeline of resource sharing by pooling GPU compute resources.
    • ei enää pullonkauloja—voit asettaa GPU: n resursseille taatut kiintiöt pullonkaulojen välttämiseksi ja laskutuksen optimoimiseksi.
    • korkeamman tason kontrolliajoa:Tekoälyn avulla voit dynaamisesti muuttaa resurssien kohdentamista varmistaen, että jokainen työ saa kulloinkin tarvitsemansa resurssit.

    Run:tekoäly yksinkertaistaa koneoppimisen infrastruktuuriputkistoja auttaen datatutkijoita nopeuttamaan tuottavuuttaan ja malliensa laatua.

    Lue lisää Run.ai GPU virtualisointi Alustan.