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CUDA vs OpenCL

by admin

Lequel convient à votre projet?

Qu’est-ce que CUDA ?

CUDA sert de plate-forme pour le calcul parallèle, ainsi que de modèle de programmation.

CUDA a été développé par NVIDIA pour l’informatique à usage général sur le matériel de l’unité de traitement graphique (GPU) de NVIDIA.

Avec la programmation CUDA, les développeurs peuvent utiliser la puissance des GPU pour paralléliser les calculs et accélérer les applications nécessitant un traitement intensif.

Pour les applications accélérées par GPU, les parties séquentielles de la charge de travail s’exécutent sur un seul thread sur le processeur de la machine et les parties gourmandes en calcul s’exécutent en parallèle sur des milliers de cœurs GPU.

Les développeurs peuvent utiliser CUDA pour écrire des programmes dans des langages populaires (C, C++, Fortran, Python, MATLAB, etc.) et ajouter du parallélisme à leur code avec quelques mots clés de base.

Qu’est-ce qu’OpenCL ?

Open Computing Language (OpenCL) sert de standard indépendant et ouvert pour la programmation parallèle multiplateforme.

OpenCL est utilisé pour accélérer les supercalculateurs, les serveurs cloud, les PC, les appareils mobiles et les plates-formes embarquées.

OpenCL a considérablement amélioré la vitesse et la flexibilité des applications dans diverses catégories de marché, y compris les outils de développement professionnel, les logiciels scientifiques et médicaux, l’imagerie, l’éducation et l’apprentissage profond.

OpenCL utilise un langage de programmation similaire à C. Il fournit une API qui permet aux programmes exécutés sur un hôte de charger le noyau OpenCL sur des périphériques informatiques. Vous pouvez également utiliser l’API pour gérer la mémoire de l’appareil séparément de la mémoire de l’hôte.

Les programmes OpenCL sont conçus pour être compilés au moment de l’exécution, de sorte que les applications qui utilisent OpenCL peuvent être portées entre différents périphériques hôtes.

OpenCL n’est pas seulement pour les GPU (comme CUDA) mais aussi pour les processeurs, les FPGA… De plus, OpenCL a été développé par plusieurs sociétés, contrairement au CUDA de NVIDIA.

Dans cet article, vous apprendrez:

  • CUDA vs OpenCL: Quelle est la différence?
    • Matériel
    • Systèmes d’exploitation
    • Logiciels et Communauté
    • Modèle de programmation
  • Avantages et limitations de CUDA
  • Avantages et limitations d’OpenCL
  • Exécuter CUDA et OpenCL à grande échelle avec Run:AI

CUDA vs OpenCL: Quelle est la différence?

Matériel

Il existe trois principaux fabricants d’accélérateurs graphiques: NVIDIA, AMD et Intel.

NVIDIA domine actuellement le marché, détenant la plus grande part. NVIDIA fournit des solutions de calcul et de traitement complètes pour les processeurs graphiques mobiles (Tegra), les GPU pour ordinateurs portables (GeForce GT), les GPU pour ordinateurs de bureau (GeForce GTX) et les serveurs GPU (Quadro et Tesla).

Cette large gamme de matériel NVIDIA peut être utilisée à la fois avec CUDA et OpenCL, mais les performances de CUDA sur NVIDIA sont plus élevées, car elle a été conçue en pensant au matériel NVIDIA.

Contenu connexe : lisez notre guide détaillé sur CUDA sur NVIDIA

AMD crée des GPU Radeon pour les solutions embarquées et les systèmes mobiles, les ordinateurs portables et de bureau, et des GPU Radeon Instinct pour les serveurs. OpenCL est le langage principal utilisé pour exécuter le traitement graphique sur les GPU AMD.

Intel propose des GPU intégrés à ses processeurs. OpenCL peut fonctionner sur ces GPU, mais bien que suffisant pour les ordinateurs portables, il n’offre pas de performances compétitives pour les calculs à usage général.

Outre le GPU, vous pouvez exécuter du code OpenCL sur CPU et FPGA/ ASIC. C’est une tendance majeure lors de l’utilisation d’OpenCL dans des solutions intégrées.

Systèmes d’exploitation

CUDA peut fonctionner sous Windows, Linux et macOS, mais uniquement sur du matériel NVIDIA.

Les applications OpenCL peuvent fonctionner sur presque tous les systèmes d’exploitation et sur la plupart des types de matériel, y compris les FPGA et les ASIC.

Logiciel et communauté

NVIDIA s’engage dans la commercialisation et le développement de la plateforme CUDA. NVIDIA a développé des outils, notamment la boîte à outils CUDA, les Primitives de performance NVIDIA (NPP), le SDK vidéo et le Profileur visuel, et a construit des intégrations avec Microsoft Visual Studio et d’autres plates-formes populaires. CUDA dispose d’un large écosystème d’outils et de bibliothèques tiers. Les dernières fonctionnalités matérielles de NVIDIA sont rapidement prises en charge dans la boîte à outils CUDA.

L’activité communautaire d’AMD est plus limitée. AMD a créé la boîte à outils CodeXL, qui fournit une gamme complète d’outils de programmation OpenCL.

Modèle de programmation

CUDA n’est pas un langage ou une API. Il s’agit d’une plate-forme et d’un modèle de programmation pour le calcul parallèle, et il accélère le calcul à usage général à l’aide de GPU. Les développeurs peuvent toujours écrire des logiciels en C ou C++ et inclure la parallélisation en utilisant des mots clés CUDA.

OpenCL n’autorise pas l’écriture de code en C++, mais vous pouvez travailler dans un environnement ressemblant au langage de programmation C et travailler directement avec les ressources GPU.

Avantages et limitations de CUDA

Avantages

Plusieurs avantages confèrent à CUDA un avantage par rapport aux ordinateurs traditionnels à processeur graphique à usage général (GPGPU) dotés d’API graphiques :

  • Mémoire unifiée (dans CUDA 6.0 ou version ultérieure) et mémoire virtuelle unifiée (dans CUDA 4.0 ou version ultérieure)
  • Mémoire partagée — fournit une zone de mémoire partagée plus rapide pour les threads CUDA. Il peut être utilisé comme mécanisme de mise en cache et fournit plus de bande passante que les recherches de textures.
  • Lectures dispersées: le code peut être lu à partir de n’importe quelle adresse en mémoire.
  • Amélioration des performances sur les téléchargements et les lectures, ce qui fonctionne bien depuis le GPU et vers le GPU
  • Il existe une prise en charge complète des opérations au niveau du bit et des entiers

Limitations

  • Le code source CUDA est fourni sur les machines hôtes ou le GPU, tel que défini par les règles de syntaxe C++. Les anciennes versions de CUDA utilisaient des règles de syntaxe C, ce qui signifie que le code source CUDA mis à jour peut fonctionner ou non comme prévu.
  • CUDA a une interopérabilité unidirectionnelle avec des langages de rendu comme OpenGL. OpenGL peut accéder à la mémoire enregistrée CUDA, mais CUDA ne peut pas accéder à la mémoire OpenGL.
  • Les versions ultérieures de CUDA ne fournissent pas d’émulateurs ni de support de secours pour les anciennes versions.
  • CUDA ne prend en charge que le matériel NVIDIA.

Avantages et limitations d’OpenCL

Avantages

  • OpenCL fournit une mémoire abstraite et une portabilité, grâce à son modèle d’exécution à l’exécution.
  • Le noyau OpenCL peut fonctionner sur n’importe quelle implémentation logicielle prise en charge.
  • OpenCL prend en charge une architecture système hétérogène qui permet une communication efficace entre le GPU et le processeur en utilisant des atomiques C++ 17.

Limitations

  • Les développeurs ne peuvent pas implémenter directement des technologies matérielles propriétaires telles que l’exécution de threads parallèles en ligne (PTX) sur les GPU NVIDIA sans sacrifier la portabilité.
  • Une étude qui a directement comparé les programmes CUDA avec OpenCL sur les GPU NVIDIA a montré que CUDA était 30% plus rapide qu’OpenCL.
  • OpenCL est rarement utilisé pour l’apprentissage automatique. En conséquence, la communauté est petite, avec peu de bibliothèques et de tutoriels disponibles.

Exécution de CUDA et OpenCL à grande échelle avec RunAI

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