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CUDA vs OpenCL

by admin

Quale è giusto per il tuo progetto?

Che cos’è CUDA?

CUDA funge da piattaforma per il calcolo parallelo e da modello di programmazione.

CUDA è stato sviluppato da NVIDIA per l’elaborazione generica su hardware GPU (Graphics Processing Unit) di NVIDIA.

Con la programmazione CUDA, gli sviluppatori possono utilizzare la potenza delle GPU per parallelizzare i calcoli e velocizzare le applicazioni ad alta intensità di elaborazione.

Per le applicazioni con accelerazione GPU, le parti sequenziali del carico di lavoro vengono eseguite a thread singolo sulla CPU della macchina e le parti ad alta intensità di elaborazione vengono eseguite in parallelo su migliaia di core GPU.

Gli sviluppatori possono usare CUDA per scrivere programmi in linguaggi popolari (C, C++, Fortran, Python, MATLAB, ecc.) e aggiunga il parallelismo al suo codice con alcune parole chiave di base.

Che cos’è OpenCL?

Open Computing Language (OpenCL) funge da standard indipendente e aperto per la programmazione parallela multipiattaforma.

OpenCL viene utilizzato per accelerare supercomputer, server cloud, PC, dispositivi mobili e piattaforme embedded.

OpenCL ha notevolmente migliorato la velocità e la flessibilità delle applicazioni in varie categorie di mercato, tra cui strumenti di sviluppo professionale, software scientifico e medico, imaging, istruzione e deep learning.

OpenCL utilizza un linguaggio di programmazione simile a C. Fornisce un’API che consente ai programmi in esecuzione su un host di caricare il kernel OpenCL sui dispositivi informatici. È inoltre possibile utilizzare l’API per gestire la memoria del dispositivo separatamente dalla memoria host.

I programmi OpenCL sono progettati per essere compilati in fase di esecuzione, quindi le applicazioni che utilizzano OpenCL possono essere portate tra diversi dispositivi host.

OpenCL non è solo per GPU (come CUDA) ma anche per CPU, FPGA addition Inoltre, OpenCL è stato sviluppato da più aziende, al contrario di CUDA di NVIDIA.

In questo articolo, imparerai:

  • CUDA vs OpenCL: Qual è la differenza?
    • Hardware
    • Sistemi Operativi
    • Software e Comunità
    • Modello di Programmazione
  • CUDA Vantaggi e Limitazioni
  • OpenCL Vantaggi e Limitazioni
  • Esecuzione di CUDA e OpenCL in Scala con Esecuzione:AI

CUDA vs OpenCL: Qual è la Differenza?

Hardware

Ci sono tre principali produttori di acceleratori grafici: NVIDIA, AMD e Intel.

NVIDIA attualmente domina il mercato, detenendo la quota maggiore. NVIDIA fornisce soluzioni di elaborazione e elaborazione complete per processori grafici mobili (Tegra), GPU per laptop (GeForce GT), GPU per desktop (GeForce GTX) e server GPU (Quadro e Tesla).

Questa vasta gamma di hardware NVIDIA può essere utilizzata sia con CUDA che con OpenCL, ma le prestazioni di CUDA su NVIDIA sono più elevate, perché è stato progettato pensando all’hardware NVIDIA.

Contenuti correlati: leggi la nostra guida approfondita su CUDA su NVIDIA

AMD crea GPU Radeon per soluzioni embedded e sistemi mobili, laptop e desktop e GPU Radeon Instinct per server. OpenCL è il linguaggio principale utilizzato per eseguire l’elaborazione grafica su GPU AMD.

Intel offre GPU integrate nelle sue CPU. OpenCL può essere eseguito su queste GPU, ma mentre sufficiente per i computer portatili, non esegue prestazioni competitive per i calcoli general-purpose.

Oltre GPU, è possibile eseguire il codice OpenCL su CPU e FPGA / ASIC. Questa è una tendenza importante quando si utilizza OpenCL in soluzioni integrate.

Sistemi operativi

CUDA può essere eseguito su Windows, Linux e macOS, ma solo su hardware NVIDIA.

Le applicazioni OpenCL possono essere eseguite su quasi tutti i sistemi operativi e sulla maggior parte dei tipi di hardware, inclusi FPGA e ASIC.

Software e Community

NVIDIA si impegna nella commercializzazione e nello sviluppo della piattaforma CUDA. NVIDIA ha sviluppato strumenti tra cui CUDA Toolkit, NVIDIA Performance Primitives (NPP), Video SDK e Visual Profiler e ha integrato integrazioni con Microsoft Visual Studio e altre piattaforme popolari. CUDA ha un ampio ecosistema di strumenti e librerie di terze parti. Le ultime funzionalità hardware NVIDIA sono rapidamente supportate nel Toolkit CUDA.

L’attività della community di AMD è più limitata. AMD ha creato il Toolkit CodeXL, che fornisce una gamma completa di strumenti di programmazione OpenCL.

Modello di programmazione

CUDA non è un linguaggio o un’API. Si tratta di una piattaforma e modello di programmazione per il calcolo parallelo, e accelera general-purpose computing utilizzando GPU. Gli sviluppatori possono ancora scrivere software in C o C++ e includere la parallelizzazione utilizzando le parole chiave CUDA.

OpenCL non consente di scrivere codice in C++, ma è possibile lavorare in un ambiente simile al linguaggio di programmazione C e lavorare direttamente con le risorse GPU.

CUDA Vantaggi e Limitazioni

Vantaggi

Ci sono diversi vantaggi che danno CUDA un vantaggio rispetto alle tradizionali finalità generali del processore grafico (GPGPU) computer con le Api grafiche:

  • memoria Unificata (in CUDA 6.0 o versioni successive) e unified virtual memory (in CUDA 4.0 o versioni successive)
  • memoria Condivisa—fornisce un più rapido area di memoria condivisa per CUDA thread. Può essere utilizzato come meccanismo di caching e fornisce più larghezza di banda rispetto alle ricerche di texture.
  • Letture sparse: il codice può essere letto da qualsiasi indirizzo in memoria.
  • Miglioramento delle prestazioni su download e letture, che funziona bene dalla GPU e alla GPU
  • C’è pieno supporto per le operazioni bit a bit e interi

Limitazioni

  • Il codice sorgente CUDA è fornito su macchine host o GPU, come definito dalle regole di sintassi C++. Le versioni precedenti di CUDA usavano le regole di sintassi C, il che significa che il codice sorgente CUDA aggiornato potrebbe funzionare o meno come previsto.
  • CUDA ha un’interoperabilità unidirezionale con linguaggi di rendering come OpenGL. OpenGL può accedere alla memoria registrata CUDA, ma CUDA non può accedere alla memoria OpenGL.
  • Le versioni successive di CUDA non forniscono emulatori o supporto di fallback per le versioni precedenti.
  • CUDA supporta solo l’hardware NVIDIA.

OpenCL Vantaggi e limitazioni

Vantaggi

  • OpenCL fornisce memoria astratta e portabilità, grazie al suo modello di esecuzione in runtime.
  • Il kernel OpenCL può essere eseguito su qualsiasi implementazione software supportata.
  • OpenCL supporta un’architettura di sistema eterogenea che consente una comunicazione efficiente tra la GPU e il processore utilizzando l’atomica C++ 17.

Limitazioni

  • Gli sviluppatori non possono implementare direttamente tecnologie hardware proprietarie come inline Parallel Thread Execution (PTX) su GPU NVIDIA senza sacrificare la portabilità.
  • Uno studio che ha confrontato direttamente i programmi CUDA con OpenCL su GPU NVIDIA ha mostrato che CUDA era 30% più veloce di OpenCL.
  • OpenCL è usato raramente per l’apprendimento automatico. Di conseguenza, la comunità è piccola, con poche librerie e tutorial disponibili.

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