CUDA vs OpenCL
melyik a megfelelő a projekt?
mi az a CUDA?a CUDA a párhuzamos számítástechnika platformjaként, valamint programozási modellként szolgál. a CUDA-t az NVIDIA fejlesztette ki általános célú számítástechnika az NVIDIA grafikus feldolgozó egységén (GPU) hardver. A Cuda programozással a fejlesztők a GPU-k erejét használhatják a számítások párhuzamosításához és a feldolgozás-intenzív alkalmazások felgyorsításához. GPU-gyorsított alkalmazások esetén a munkaterhelés szekvenciális részei egyszálúak a gép CPU-ján, a számításigényes részek pedig párhuzamosan futnak több ezer GPU magon. a fejlesztők a CUDA segítségével programokat írhatnak népszerű nyelveken (C, C++, Fortran, Python, MATLAB stb.), és néhány alapvető kulcsszóval párhuzamosságot ad a kódjukhoz. |
mi az OpenCL?Az Open Computing Language (OpenCL) független, nyílt szabványként szolgál a platformok közötti párhuzamos programozáshoz. az OpenCL a szuperszámítógépek, felhőszerverek, PC-k, mobil eszközök és beágyazott platformok felgyorsítására szolgál. az OpenCL jelentősen javította az alkalmazások sebességét és rugalmasságát a különböző piaci kategóriákban, beleértve a szakmai fejlesztési eszközöket, a tudományos és orvosi szoftvereket, a képalkotást, az oktatást és a mély tanulást. az OpenCL a C-hez hasonló programozási nyelvet használ.olyan API-t biztosít, amely lehetővé teszi a gazdagépen futó programok számára az OpenCL kernel betöltését számítástechnikai eszközökön. Az API segítségével az eszköz memóriáját a gazdagép memóriájától külön is kezelheti. az OpenCL programokat futási időben kell lefordítani, így az OpenCL-t használó alkalmazások portolhatók a különböző gazdagép eszközök között. az OpenCL nem csak GPU-kra vonatkozik (mint például a CUDA), hanem CPU-kra, FPGA-kra is… emellett az OpenCL-t több vállalat fejlesztette ki, szemben az NVIDIA CUDA-jával. |
ebben a cikkben megtudhatja:
- CUDA vs OpenCL: mi a különbség?
- hardver
- operációs rendszerek
- szoftver és közösség
- programozási modell
- CUDA előnyei és korlátai
- OpenCL előnyei és korlátai
- CUDA és OpenCL futtatása méretarányosan a Run: AI
CUDA vs OpenCL: mi a különbség?
hardver
a grafikus gyorsítók három fő gyártója van: NVIDIA, AMD és Intel.
az NVIDIA jelenleg uralja a piacot, a legnagyobb részesedéssel. Az NVIDIA átfogó számítási és feldolgozási megoldásokat kínál mobil grafikus processzorok (Tegra), laptop GPU-k (GeForce GT), asztali GPU-k (GeForce GTX) és GPU szerverek (Quadro és Tesla) számára.
Ez a széles körű NVIDIA hardver használható mind a CUDA-val, mind az OpenCL-lel, de a CUDA teljesítménye az NVIDIA-n magasabb, mert az NVIDIA hardvert szem előtt tartva tervezték.
kapcsolódó tartalom: olvassa el részletes útmutatónkat a CUDA-ról az NVIDIA-n
az AMD Radeon GPU-kat hoz létre beágyazott megoldásokhoz és mobil rendszerekhez, laptopokhoz és asztali számítógépekhez, valamint Radeon Instinct GPU-kat szerverekhez. Az OpenCL az elsődleges nyelv, amelyet a grafikus feldolgozás futtatására használnak az AMD GPU-kon.
Az Intel GPU-kat kínál a CPU-kba integrálva. Az OpenCL futtatható ezeken a GPU-kon, de bár elegendő a laptopokhoz, nem teljesít versenyképes teljesítményt az általános célú számításokhoz.
a GPU mellett OpenCL kódot is futtathat CPU-n és FPGA / ASIC-en. Ez egy fő trend, amikor az OpenCL-t integrált megoldásokban használják.
operációs rendszerek
a CUDA futtatható Windows, Linux és MacOS rendszeren, de csak NVIDIA hardveren.
az OpenCL alkalmazások szinte bármilyen operációs rendszeren futtathatók, és a legtöbb típusú hardveren, beleértve az FPGA-kat és az ASIC-ket.
szoftver és közösség
az NVIDIA elkötelezett a CUDA platform kereskedelmi forgalomba hozatala és fejlesztése iránt. Az NVIDIA olyan eszközöket fejlesztett ki, mint a CUDA Toolkit, az NVIDIA Performance Primitives (NPP) és a Video SDK, valamint a Visual Profiler, és integrációkat épített a Microsoft Visual Studio és más népszerű platformokkal. A CUDA harmadik féltől származó eszközök és könyvtárak széles ökoszisztémájával rendelkezik. A legújabb NVIDIA hardverfunkciókat gyorsan támogatja a CUDA eszközkészlet.
az AMD közösségi tevékenysége korlátozottabb. Az AMD elkészítette a CodeXL Toolkit-et, amely az OpenCL programozási eszközök teljes skáláját kínálja.
programozási modell
a CUDA Nem nyelv vagy API. Ez egy platform és programozási modell a párhuzamos számítástechnika számára, és felgyorsítja az általános célú számítástechnikát GPU-k segítségével. A fejlesztők továbbra is írhatnak szoftvert C vagy C++ nyelven, és magukban foglalhatják a párhuzamosítást a CUDA kulcsszavak használatával.
az OpenCL nem engedélyezi a kód írását C++ nyelven, de a C programozási nyelvhez hasonló környezetben dolgozhat, és közvetlenül a GPU erőforrásokkal dolgozhat.
CUDA előnyei és korlátai
előnyei
számos előnye van, hogy a CUDA előnyt hagyományos általános célú grafikus processzor (GPGPU) számítógépek grafikus API—k:
- egységes memória (CUDA 6.0 vagy újabb) és egységes virtuális memória (CUDA 4.0 vagy újabb)
- megosztott memória-biztosítja a gyorsabb terület megosztott memória CUDA szálak. Gyorsítótárazási mechanizmusként használható, és nagyobb sávszélességet biztosít, mint a textúrakeresések.
- szétszórt olvasás: a kód a memória bármely címéről olvasható.
- jobb teljesítmény a letöltések és olvasás, ami jól működik a GPU és a GPU
- teljes mértékben támogatja a bitenkénti és egész műveletek
korlátozások
- CUDA forráskód biztosított gazdagépeken vagy GPU által meghatározott C++ szintaxis szabályok. A CUDA régebbi verziói C szintaxis szabályokat használtak, ami azt jelenti, hogy a frissített CUDA forráskód lehet, hogy nem a várt módon működik.
- a CUDA egyirányú interoperabilitással rendelkezik olyan renderelő nyelvekkel, mint az OpenGL. Az OpenGL hozzáférhet a CUDA regisztrált memóriájához, de a CUDA nem fér hozzá az OpenGL memóriához.
- A Cuda későbbi verziói nem nyújtanak emulátorokat vagy tartalék támogatást a régebbi verziókhoz.
- a CUDA csak az NVIDIA hardvert támogatja.
OpenCL előnyei és korlátai
előnyei
- az OpenCL absztrakt memóriát és hordozhatóságot biztosít futásidejű végrehajtási modelljének köszönhetően.
- az OpenCL kernel bármely támogatott szoftver implementáción futtatható.
- az OpenCL egy heterogén rendszerarchitektúrát támogat, amely lehetővé teszi a GPU és a processzor közötti hatékony kommunikációt a C++ 17 atomics használatával.
korlátozások
- a fejlesztők nem tudják közvetlenül megvalósítani a saját hardver technológiákat, mint például az inline Parallel Thread Execution (PTX) az NVIDIA GPU-kon a hordozhatóság feláldozása nélkül.
- egy tanulmány, amely közvetlenül összehasonlította a CUDA programokat az OpenCL-lel az NVIDIA GPU-kon, azt mutatta, hogy a CUDA 30% – kal gyorsabb, mint az OpenCL.
- az OpenCL-t ritkán használják gépi tanuláshoz. Ennek eredményeként a közösség kicsi, kevés könyvtár és oktatóanyag áll rendelkezésre.
CUDA és OpenCL futtatása Runai-val
Futtatás:Az AI automatizálja az erőforrás-gazdálkodást és a gépi tanulási infrastruktúra hangszerelését. A Run: AI segítségével automatikusan annyi számítási intenzív kísérletet futtathat, amennyire szükséges, CUDA és/vagy OpenCL beépítésével.
Íme néhány képesség, amelyet a Run:AI használatával nyerhet:
- Advanced visibility—hozzon létre egy hatékony erőforrás-megosztási folyamatot a GPU számítási erőforrásainak egyesítésével.
- nincs több szűk keresztmetszet—beállíthatja a GPU erőforrások garantált kvótáit, hogy elkerülje a szűk keresztmetszeteket és optimalizálja a számlázást.
- magasabb szintű kontroll-Run:Az AI lehetővé teszi az erőforrás-allokáció dinamikus megváltoztatását, biztosítva, hogy minden munka bármikor megkapja a szükséges erőforrásokat.
Run:az AI egyszerűsíti a gépi tanulási infrastruktúra csővezetékeit, segítve az adatkutatókat a termelékenység és a modellek minőségének felgyorsításában.
Tudjon meg többet a Run.ai GPU virtualizációs platform.