Articles

CUDA vs OpenCL

by admin

Hvilken Er Riktig for Prosjektet ditt?

Hva ER CUDA?

CUDA fungerer som en plattform for parallell databehandling, samt en programmeringsmodell. CUDA ble utviklet AV NVIDIA for generell databehandling på NVIDIAS grafikkbehandlingsenhet (GPU) maskinvare. med cuda-programmering kan utviklere bruke Kraften Til Gpu-Er til å parallellisere beregninger og fremskynde prosessintensive applikasjoner.

for GPU-akselererte applikasjoner kjører de sekvensielle delene av arbeidsbelastningen enkelttrådet på MASKINENS CPU, og de beregningsintensive delene kjører parallelt på tusenvis AV GPU-kjerner. Utviklere Kan bruke CUDA til å skrive programmer på populære språk (C, C++, Fortran, Python, MATLAB, etc.) og legge parallellitet til koden sin med noen grunnleggende søkeord.

Hva Er OpenCL?

Open Computing Language (OpenCL) fungerer som en uavhengig, åpen standard for parallell programmering på tvers av plattformer. OpenCL brukes til å akselerere superdatamaskiner, skyservere, Pcer, mobile enheter og innebygde plattformer. OpenCL har dramatisk forbedret hastigheten og fleksibiliteten til applikasjoner i ulike markedskategorier, inkludert faglige utviklingsverktøy, vitenskapelig og medisinsk programvare, bildebehandling, utdanning og dyp læring.OpenCL bruker et programmeringsspråk som Ligner På C. Det gir EN API som gjør det mulig for programmer som kjører på en vert å laste OpenCL-kjernen på databehandlingsenheter. DU kan også bruke API til å administrere enhetsminne separat fra vertsminne. OpenCL-programmer er laget for å kompileres under kjøring, slik at programmer som bruker OpenCL, kan porteres mellom forskjellige vertsenheter.OpenCL er ikke bare For Gpuer (SOM CUDA), Men også For Cpuer, Fpgaer… I Tillegg Ble OpenCL utviklet av flere selskaper, i motsetning til NVIDIAS CUDA.

I denne artikkelen vil du lære:

  • CUDA vs OpenCL: Hva Er Forskjellen?
    • Maskinvare
    • Operativsystemer
    • Programvare og Fellesskap
    • Programmeringsmodell
  • CUDA Fordeler og Begrensninger
  • OpenCL Fordeler og Begrensninger
  • Kjører CUDA Og OpenCL I Skala Med Løp:AI

CUDA vs OpenCL: Hva er Forskjellen?

Maskinvare

DET er tre store produsenter av grafiske akseleratorer: NVIDIA, AMD og Intel.

NVIDIA dominerer for tiden markedet, og har den største andelen. NVIDIA tilbyr omfattende databehandlings-og behandlingsløsninger for mobile grafikkprosessorer (Tegra), bærbare Gpu-Er (GeForce GT), Stasjonære Gpu-Er (GEFORCE GTX) og GPU-servere (Quadro og Tesla). DETTE brede SPEKTERET AV NVIDIA-maskinvare kan brukes både MED CUDA og OpenCL, men ytelsen TIL CUDA på NVIDIA er høyere, fordi den ble designet med NVIDIA-maskinvare i tankene.RELATERT innhold: LES vår grundige veiledning om CUDA på NVIDIA AMD lager Radeon Gpu-Er for innebygde løsninger og mobile systemer, bærbare og stasjonære datamaskiner og Radeon Instinct Gpu-Er for servere. OpenCL er det primære språket som brukes til å kjøre grafikkbehandling PÅ AMD Gpuer.Intel tilbyr Gpuer integrert i Sine Cpuer. OpenCL kan kjøre på Disse Gpuene, men mens det er tilstrekkelig for bærbare datamaskiner, utfører det ikke konkurransedyktig ytelse for generelle beregninger.I Tillegg TIL GPU kan Du kjøre OpenCL-kode PÅ CPU og FPGA / ASIC. Dette er en stor trend når Du bruker OpenCL i integrerte løsninger.

Operativsystemer

CUDA kan kjøre På Windows, Linux og MacOS, men bare PÅ NVIDIA-maskinvare.OpenCL-applikasjoner kan kjøres på nesten alle operativsystemer, og på de fleste typer maskinvare, inkludert Fpga-Er og Asic-Er.

Programvare og Fellesskap

NVIDIA er forpliktet til kommersialisering og utvikling AV CUDA-plattformen. NVIDIA utviklet verktøy som CUDA Toolkit, NVIDIA Performance Primitives (NPP) Og Video SDK, Og Visual Profiler, og bygget integrasjoner Med Microsoft Visual Studio og andre populære plattformer. CUDA har et bredt økosystem av tredjeparts verktøy og biblioteker. DE nyeste NVIDIA-maskinvarefunksjonene støttes raskt i CUDA Toolkit.

AMDS fellesskapsaktivitet er mer begrenset. AMD bygget CodeXL Toolkit, som gir et komplett utvalg Av OpenCL programmeringsverktøy.

Programmeringsmodell

CUDA ER ikke et språk eller EN API. Det er en plattform og programmeringsmodell for parallell databehandling, og den akselererer generell databehandling ved Hjelp av Gpuer. Utviklere kan fortsatt skrive programvare I C eller C++ og inkludere parallellisering ved HJELP AV cuda søkeord. OpenCL aktiverer ikke skrivekode I C++, men du kan jobbe i et miljø som ligner C-programmeringsspråket, og jobbe direkte med GPU-ressurser.

CUDA Fordeler og Begrensninger

Fordeler

Det er flere fordeler som gir CUDA en kant over tradisjonelle gpgpu—datamaskiner med grafikk-Apier:

  • Enhetlig minne (I CUDA 6.0 eller nyere) og enhetlig virtuelt minne (I CUDA 4.0 eller nyere)
  • Delt minne-gir et raskere område med delt minne for cuda-tråder. Den kan brukes som en caching mekanisme, og gir mer båndbredde enn tekstur oppslag.
  • Spredt leser: kode kan leses fra hvilken som helst adresse i minnet.Det er full støtte for bitvis og heltall operasjoner

Begrensninger

  • CUDA kildekoden er gitt på vertsmaskiner eller GPU, som definert Av c++ syntaksregler. Eldre versjoner av CUDA brukte C-syntaksregler, noe som betyr at oppdatert cuda-kildekode kanskje ikke fungerer som forventet.
  • CUDA har enveis interoperabilitet med rendering språk som OpenGL. OpenGL kan få TILGANG TIL CUDA-registrert minne, MEN CUDA kan ikke få Tilgang Til OpenGL-minne.
  • Senere versjoner av CUDA gir ikke emulatorer eller reservestøtte for eldre versjoner.
  • CUDA støtter BARE NVIDIA-maskinvare.

OpenCL Fordeler og Begrensninger

Fordeler

  • OpenCL gir abstrakt minne og bærbarhet, på grunn av sin kjøretidsmodell. OpenCL-kjernen kan kjøre på alle støttede programvareimplementeringer.OpenCL støtter en heterogen systemarkitektur som muliggjør effektiv kommunikasjon mellom GPU og prosessoren ved Hjelp Av C++ 17 atomics.

Begrensninger

  • Utviklere kan ikke direkte implementere proprietære maskinvareteknologier som inline Parallel Thread Execution (PTX) på NVIDIA Gpuer uten å ofre bærbarhet. En studie som direkte sammenlignet CUDA-programmer med OpenCL på NVIDIA Gpuer viste AT CUDA var 30% raskere Enn OpenCL.
  • OpenCL brukes sjelden til maskinlæring. Som et resultat er samfunnet lite, med få biblioteker og opplæringsprogrammer tilgjengelig.

Kjører CUDA og OpenCL I Skala med RunAI

Kjør:AI automatiserer ressursstyring og orkestrering for maskinlæringsinfrastruktur. Med Run: AI, kan du automatisk kjøre så mange beregne intensive eksperimenter som nødvendig, innlemme CUDA og / eller OpenCL.

Her er noen av funksjonene du får når Du bruker Run:AI:

  • Avansert synlighet-lag en effektiv rørledning for ressursdeling ved å samle GPU-beregningsressurser.
  • Ingen flere flaskehalser—du kan sette opp garanterte kvoter AV GPU ressurser, for å unngå flaskehalser og optimalisere fakturering.
  • et høyere nivå av kontroll-Kjør:AI gjør det mulig å dynamisk endre ressursallokering, slik at hver jobb får de ressursene den trenger til enhver tid.

Run: AI forenkler maskinlæring infrastruktur rørledninger, hjelpe data forskere akselerere sin produktivitet og kvaliteten på sine modeller.

Lær mer om Run.ai GPU virtualisering plattform.