CUDA vs OpenCL
どちらがあなたのプロジェクトに適していますか？
CUDAとは何ですか？
CUDAは、プログラミングモデルだけでなく、並列計算のためのプラットフォームとしても機能します。
CUDAは、NVIDIAのグラフィックス処理ユニット（GPU）ハードウェア上の汎用コンピューティングのためにNVIDIAによって開発されました。
CUDAプログラミングを使用すると、開発者はGpuのパワーを使用して計算を並列化し、処理集約型のアプリケーションを高速化することができます。
GPUアクセラレーションされたアプリケーションの場合、ワークロードの順次部分はマシンのCPU上でシングルスレッドで実行され、計算集約的な部分は数千のGPUコア上で並列に実行されます。 開発者はCUDAを使用して、一般的な言語（C、C++、Fortran、Python、MATLABなど）でプログラムを書くことができます。）そして、いくつかの基本的なキーワードでコードに並列処理を追加します。
OpenCLとは何ですか？
Open Computing Language(OpenCL)は、クロスプラットフォーム並列プログラミングのための独立したオープン標準として機能します。
OpenCLは、スーパーコンピュータ、クラウドサーバ、Pc、モバイルデバイス、組み込みプラットフォームを高速化するために使用されます。
OpenCLは、専門的な開発ツール、科学および医療ソフトウェア、イメージング、教育、ディープラーニングなど、さまざまな市場カテゴリのアプリケーションの速度と柔軟性を劇的に向上させました。
OpenCLはCに似たプログラミング言語を使用しています。 APIを使用して、ホストメモリとは別にデバイスメモリを管理することもできます。 OpenCLプログラムは実行時にコンパイルされるように設計されているため、OpenCLを使用するアプリケーションは異なるホストデバイス間で移植できます。OpenCLはGpu（CUDAなど）だけでなく、Cpu、Fpga用でもあります…さらに、OPENCLはNVIDIAのCUDAとは対照的に、複数の企業によって開発されました。この記事では、次のことを学びます。
- CUDAとOpenCL：違いは何ですか？
- ハードウェア
- オペレーティングシステム
- ソフトウェアとコミュニティ
- プログラミングモデル
- CUDAの利点と制限
- OpenCLの利点と制限
- Run:AI
CUDA vs OpenCL：違いは何ですか？
ハードウェア
グラフィックアクセラレータには、NVIDIA、AMD、Intelの三つの主要なメーカーがあります。
NVIDIAは現在、最大のシェアを保持し、市場を支配しています。 NVIDIAは、モバイルグラフィックスプロセッサ（Tegra）、ラップトップGpu（GeForce GT）、デスクトップGpu（GeForce GTX）、およびGPUサーバー（QuadroおよびTesla）用の包括的なコンピューティングおよび処理ソリ この幅広いNVIDIAハードウェアはCUDAとOpenCLの両方で使用できますが、NVIDIAでのCUDAのパフォーマンスは、NVIDIAハードウェアを念頭に置いて設計されているため、より高
関連コンテンツ：NVIDIAのCUDAに関する詳細なガイドをお読みください
AMDは、組み込みソリューションとモバイルシステム用のRadeon Gpu、ラップトップとデ OpenCLは、AMD Gpuでグラフィックス処理を実行するために使用される主要な言語です。
IntelはCpuに統合されたGpuを提供しています。 OpenCLはこれらのGpu上で実行できますが、ラップトップには十分ですが、汎用計算では競争力のあるパフォーマンスを実行しません。GPUのほかに、CPUとFPGA/ASICでOpenCLコードを実行できます。 これは、統合ソリューションでOpenCLを使用する場合の主な傾向です。CUDAはWINDOWS、Linux、MacOSで実行できますが、NVIDIAハードウェアでのみ実行できます。
OpenCLアプリケーションは、ほぼすべてのオペレーティングシステム、およびFpgaやAsicを含むほとんどの種類のハードウェアで実行できます。
ソフトウェアとコミュニティ
NVIDIAは、cudaプラットフォームの商業化と開発に取り組んでいます。 NVIDIAはCUDA Toolkit、NVIDIA Performance Primitives（NPP）、Video SDK、Visual Profilerなどのツールを開発し、Microsoft Visual Studioやその他の一般的なプラットフォームとの統合を構築しました。 CUDAには、サードパーティのツールとライブラリの広範なエコシステムがあります。 最新のNVIDIAハードウェア機能は、CUDA Toolkitで迅速にサポートされています。
AMDのコミュニティ活動はより限られています。 AMDは、OpenCLプログラミングツールのフルレンジを提供するCodeXLツールキットを構築しました。CUDAは言語でもAPIでもありません。 並列計算のためのプラットフォームとプログラミングモデルであり、Gpuを使用した汎用計算を高速化します。 開発者は、CまたはC++でソフトウェアを記述し、CUDAキーワードを使用して並列化を含めることができます。 OpenCLではC++でコードを書くことはできませんが、Cプログラミング言語に似た環境で作業したり、GPUリソースを直接操作したりすることができます。
CUDAの利点と制限
利点
グラフィックスApiを搭載した従来の汎用グラフィックスプロセッサ(GPGPU)コンピュータよりもCUDAに優位性を与えるいくつかの利点があります。
- 統合メモリ(CUDA6.0以降)および統合仮想メモリ(CUDA4.0以降)
- 共有メモリ—CUDAスレッドの共有メモリの高速領域を提供します。 これは、キャッシュメカニズムとして使用することができ、テクスチャ検索よりも多くの帯域幅を提供します。
- 散乱読み取り：コードはメモリ内の任意のアドレスから読み取ることができます。
- ダウンロードと読み込みのパフォーマンスが向上し、GPUとGPUにうまく機能します
- ビット単位と整数演算を完全にサポートしています
制限
- CUDAソースコードは、c++構文規則で定義されているように、ホストマシンまたはGPU上で提供されています。 つまり、更新されたCUDAソースコードが期待どおりに動作するかどうかがあります。
- CUDAはOpenGLのようなレンダリング言語との一方通行の相互運用性を持っています。 OpenGLはCUDA登録メモリにアクセスできますが、CUDAはOpenGLメモリにアクセスできません。
- CUDAのそれ以降のバージョンでは、古いバージョンのエミュレーターやフォールバックサポートは提供されません。
- CUDAはNVIDIAハードウェアのみをサポートしています。
OpenCLの利点と制限
利点
- OpenCLは、ランタイム実行モデルのために抽象的なメモリと移植性を提供します。
- OpenCLカーネルは、サポートされている任意のソフトウェア実装で実行できます。
- OpenCLは、C++17atomicsを使用してGPUとプロセッサ間の効率的な通信を可能にする異種システムアーキテクチャをサポートしています。
制限
- 開発者は、移植性を犠牲にすることなく、NVIDIA Gpu上でインライン並列スレッド実行（PTX）のような独自のハードウェア技術を直接実装するこ
- CUDAプログラムをNVIDIA Gpu上のOpenCLと直接比較した研究では、CUDAはOpenCLよりも30％高速であることが示されました。
- OpenCLは機械学習にはほとんど使用されません。 その結果、コミュニティは小さく、利用可能なライブラリやチュートリアルはほとんどありません。
CudaとOpenCLをRunAIで大規模に実行する
実行:AIは、機械学習インフラストラクチャのリソース管理とオーケストレーションを自動化します。 Run:AIを使用すると、CUDAやOpenCLを組み込んで、必要に応じて計算集約的な実験を自動的に実行することができます。
Run:AI:
- 高度な可視性—GPUコンピューティングリソースをプールすることにより、リソース共有の効率的なパイプラインを作成します。
- これ以上のボトルネックはありません—あなたは、ボトルネックを回避し、課金を最適化するために、GPUリソースの保証クォータを設定することがで
- より高いレベルの制御実行:AIを使用すると、リソース割り当てを動的に変更し、各ジョブが必要なリソースをいつでも取得できるようにします。
実行：AIは機械学習インフラストラクチャパイプラインを簡素化し、データ科学者が生産性とモデルの品質を加速するのを助けます。
詳細については、
Run.ai GPU仮想化プラットフォーム。
CUDAとは何ですか？
CUDAは、プログラミングモデルだけでなく、並列計算のためのプラットフォームとしても機能します。
CUDAは、NVIDIAのグラフィックス処理ユニット（GPU）ハードウェア上の汎用コンピューティングのためにNVIDIAによって開発されました。
CUDAプログラミングを使用すると、開発者はGpuのパワーを使用して計算を並列化し、処理集約型のアプリケーションを高速化することができます。
GPUアクセラレーションされたアプリケーションの場合、ワークロードの順次部分はマシンのCPU上でシングルスレッドで実行され、計算集約的な部分は数千のGPUコア上で並列に実行されます。 開発者はCUDAを使用して、一般的な言語（C、C++、Fortran、Python、MATLABなど）でプログラムを書くことができます。）そして、いくつかの基本的なキーワードでコードに並列処理を追加します。
OpenCLとは何ですか？
Open Computing Language(OpenCL)は、クロスプラットフォーム並列プログラミングのための独立したオープン標準として機能します。
OpenCLは、スーパーコンピュータ、クラウドサーバ、Pc、モバイルデバイス、組み込みプラットフォームを高速化するために使用されます。
OpenCLは、専門的な開発ツール、科学および医療ソフトウェア、イメージング、教育、ディープラーニングなど、さまざまな市場カテゴリのアプリケーションの速度と柔軟性を劇的に向上させました。
OpenCLはCに似たプログラミング言語を使用しています。 APIを使用して、ホストメモリとは別にデバイスメモリを管理することもできます。 OpenCLプログラムは実行時にコンパイルされるように設計されているため、OpenCLを使用するアプリケーションは異なるホストデバイス間で移植できます。OpenCLはGpu（CUDAなど）だけでなく、Cpu、Fpga用でもあります…さらに、OPENCLはNVIDIAのCUDAとは対照的に、複数の企業によって開発されました。この記事では、次のことを学びます。
- CUDAとOpenCL：違いは何ですか？
- ハードウェア
- オペレーティングシステム
- ソフトウェアとコミュニティ
- プログラミングモデル
- CUDAの利点と制限
- OpenCLの利点と制限
- Run:AI
CUDA vs OpenCL：違いは何ですか？
ハードウェア
グラフィックアクセラレータには、NVIDIA、AMD、Intelの三つの主要なメーカーがあります。
NVIDIAは現在、最大のシェアを保持し、市場を支配しています。 NVIDIAは、モバイルグラフィックスプロセッサ（Tegra）、ラップトップGpu（GeForce GT）、デスクトップGpu（GeForce GTX）、およびGPUサーバー（QuadroおよびTesla）用の包括的なコンピューティングおよび処理ソリ この幅広いNVIDIAハードウェアはCUDAとOpenCLの両方で使用できますが、NVIDIAでのCUDAのパフォーマンスは、NVIDIAハードウェアを念頭に置いて設計されているため、より高
関連コンテンツ：NVIDIAのCUDAに関する詳細なガイドをお読みください
AMDは、組み込みソリューションとモバイルシステム用のRadeon Gpu、ラップトップとデ OpenCLは、AMD Gpuでグラフィックス処理を実行するために使用される主要な言語です。
IntelはCpuに統合されたGpuを提供しています。 OpenCLはこれらのGpu上で実行できますが、ラップトップには十分ですが、汎用計算では競争力のあるパフォーマンスを実行しません。GPUのほかに、CPUとFPGA/ASICでOpenCLコードを実行できます。 これは、統合ソリューションでOpenCLを使用する場合の主な傾向です。CUDAはWINDOWS、Linux、MacOSで実行できますが、NVIDIAハードウェアでのみ実行できます。
OpenCLアプリケーションは、ほぼすべてのオペレーティングシステム、およびFpgaやAsicを含むほとんどの種類のハードウェアで実行できます。
ソフトウェアとコミュニティ
NVIDIAは、cudaプラットフォームの商業化と開発に取り組んでいます。 NVIDIAはCUDA Toolkit、NVIDIA Performance Primitives（NPP）、Video SDK、Visual Profilerなどのツールを開発し、Microsoft Visual Studioやその他の一般的なプラットフォームとの統合を構築しました。 CUDAには、サードパーティのツールとライブラリの広範なエコシステムがあります。 最新のNVIDIAハードウェア機能は、CUDA Toolkitで迅速にサポートされています。
AMDのコミュニティ活動はより限られています。 AMDは、OpenCLプログラミングツールのフルレンジを提供するCodeXLツールキットを構築しました。CUDAは言語でもAPIでもありません。 並列計算のためのプラットフォームとプログラミングモデルであり、Gpuを使用した汎用計算を高速化します。 開発者は、CまたはC++でソフトウェアを記述し、CUDAキーワードを使用して並列化を含めることができます。 OpenCLではC++でコードを書くことはできませんが、Cプログラミング言語に似た環境で作業したり、GPUリソースを直接操作したりすることができます。
CUDAの利点と制限
利点
グラフィックスApiを搭載した従来の汎用グラフィックスプロセッサ(GPGPU)コンピュータよりもCUDAに優位性を与えるいくつかの利点があります。
- 統合メモリ(CUDA6.0以降)および統合仮想メモリ(CUDA4.0以降)
- 共有メモリ—CUDAスレッドの共有メモリの高速領域を提供します。 これは、キャッシュメカニズムとして使用することができ、テクスチャ検索よりも多くの帯域幅を提供します。
- 散乱読み取り：コードはメモリ内の任意のアドレスから読み取ることができます。
- ダウンロードと読み込みのパフォーマンスが向上し、GPUとGPUにうまく機能します
- ビット単位と整数演算を完全にサポートしています
制限
- CUDAソースコードは、c++構文規則で定義されているように、ホストマシンまたはGPU上で提供されています。 つまり、更新されたCUDAソースコードが期待どおりに動作するかどうかがあります。
- CUDAはOpenGLのようなレンダリング言語との一方通行の相互運用性を持っています。 OpenGLはCUDA登録メモリにアクセスできますが、CUDAはOpenGLメモリにアクセスできません。
- CUDAのそれ以降のバージョンでは、古いバージョンのエミュレーターやフォールバックサポートは提供されません。
- CUDAはNVIDIAハードウェアのみをサポートしています。
OpenCLの利点と制限
利点
- OpenCLは、ランタイム実行モデルのために抽象的なメモリと移植性を提供します。
- OpenCLカーネルは、サポートされている任意のソフトウェア実装で実行できます。
- OpenCLは、C++17atomicsを使用してGPUとプロセッサ間の効率的な通信を可能にする異種システムアーキテクチャをサポートしています。
制限
- 開発者は、移植性を犠牲にすることなく、NVIDIA Gpu上でインライン並列スレッド実行（PTX）のような独自のハードウェア技術を直接実装するこ
- CUDAプログラムをNVIDIA Gpu上のOpenCLと直接比較した研究では、CUDAはOpenCLよりも30％高速であることが示されました。
- OpenCLは機械学習にはほとんど使用されません。 その結果、コミュニティは小さく、利用可能なライブラリやチュートリアルはほとんどありません。
CudaとOpenCLをRunAIで大規模に実行する
実行:AIは、機械学習インフラストラクチャのリソース管理とオーケストレーションを自動化します。 Run:AIを使用すると、CUDAやOpenCLを組み込んで、必要に応じて計算集約的な実験を自動的に実行することができます。
Run:AI:
- 高度な可視性—GPUコンピューティングリソースをプールすることにより、リソース共有の効率的なパイプラインを作成します。
- これ以上のボトルネックはありません—あなたは、ボトルネックを回避し、課金を最適化するために、GPUリソースの保証クォータを設定することがで
- より高いレベルの制御実行:AIを使用すると、リソース割り当てを動的に変更し、各ジョブが必要なリソースをいつでも取得できるようにします。
実行：AIは機械学習インフラストラクチャパイプラインを簡素化し、データ科学者が生産性とモデルの品質を加速するのを助けます。
詳細については、
Run.ai GPU仮想化プラットフォーム。