Articles

CUDA vs OpenCL

by admin

który z nich jest odpowiedni dla Twojego projektu?

co to jest CUDA?

CUDA służy jako platforma do obliczeń równoległych, a także model programowania.

CUDA został opracowany przez firmę NVIDIA do obliczeń ogólnego przeznaczenia na sprzęcie NVIDIA graphics processing unit (GPU).

dzięki programowaniu CUDA programiści mogą wykorzystać moc procesorów graficznych do równoległych obliczeń i przyspieszyć aplikacje intensywnie Przetwarzające.

w przypadku aplikacji z akceleracją GPU sekwencyjne części obciążenia działają jednowątkowo na procesorze maszyny, a części wymagające dużej mocy obliczeniowej działają równolegle na tysiącach rdzeni GPU.

programiści mogą używać CUDA do pisania programów w popularnych językach (C, C++, Fortran, Python, MATLAB, itp.) i dodać równoległość do ich kodu za pomocą kilku podstawowych słów kluczowych.

Co To jest OpenCL?

Open Computing Language (OpenCL) służy jako niezależny, otwarty standard dla wieloplatformowego programowania równoległego.

OpenCL jest używany do przyspieszania superkomputerów, serwerów w chmurze, komputerów, urządzeń mobilnych i platform wbudowanych.

OpenCL znacznie poprawił szybkość i elastyczność aplikacji w różnych kategoriach rynkowych, w tym profesjonalnych narzędzi programistycznych, oprogramowania naukowego i medycznego, obrazowania, edukacji i głębokiego uczenia się.

OpenCL używa języka programowania podobnego do C. zapewnia API, które umożliwia programom uruchomionym na hoście załadowanie jądra OpenCL na urządzeniach obliczeniowych. Za pomocą interfejsu API można również zarządzać pamięcią urządzenia oddzielnie od pamięci hosta.

programy OpenCL są przeznaczone do kompilacji w czasie wykonywania, więc aplikacje, które używają OpenCL mogą być przenoszone między różnymi urządzeniami hosta.

OpenCL jest nie tylko dla GPU (jak CUDA), ale także dla CPU, FPGA… ponadto OpenCL został opracowany przez wiele firm, w przeciwieństwie do CUDA NVIDII.

w tym artykule dowiesz się:

  • CUDA vs OpenCL: Jaka jest różnica?
    • Sprzęt
    • systemy operacyjne
    • oprogramowanie i społeczność
    • model programowania
  • zalety i ograniczenia CUDA
  • zalety i ograniczenia OpenCL
  • uruchamianie CUDA i OpenCL w skali z Run:AI

CUDA vs OpenCL: jaka jest różnica?

Sprzęt

istnieje trzech głównych producentów akceleratorów graficznych: NVIDIA, AMD i Intel.

NVIDIA obecnie dominuje na rynku, posiadając największy udział. NVIDIA oferuje kompleksowe rozwiązania obliczeniowe i procesorowe dla mobilnych procesorów graficznych (Tegra), laptopów (GeForce GT), komputerów stacjonarnych (GeForce GTX) i serwerów GPU (Quadro i Tesla).

ta szeroka gama sprzętu NVIDIA może być używana zarówno z CUDA, jak i OpenCL, ale wydajność CUDA na Nvidii jest wyższa, ponieważ została zaprojektowana z myślą o sprzęcie NVIDIA.

powiązane treści: przeczytaj nasz szczegółowy przewodnik o CUDA na NVIDIA

AMD tworzy Karty graficzne Radeon dla rozwiązań wbudowanych i systemów mobilnych, laptopów i komputerów stacjonarnych oraz karty graficzne Radeon Instinct dla serwerów. OpenCL jest podstawowym językiem używanym do uruchamiania przetwarzania grafiki na procesorach graficznych AMD.

Intel oferuje GPU zintegrowane ze swoimi procesorami. OpenCL może działać na tych GPU, ale chociaż jest wystarczający dla laptopów, nie zapewnia konkurencyjnej wydajności dla obliczeń ogólnego przeznaczenia.

oprócz GPU, możesz uruchomić kod OpenCL na CPU i FPGA / ASIC. Jest to główny trend przy użyciu OpenCL w zintegrowanych rozwiązaniach.

systemy operacyjne

CUDA może działać na systemach Windows, Linux i MacOS, ale tylko na sprzęcie NVIDIA.

aplikacje OpenCL mogą działać na prawie każdym systemie operacyjnym i na większości typów sprzętu, w tym na FPGA i ASIC.

oprogramowanie i społeczność

NVIDIA angażuje się w komercjalizację i rozwój platformy CUDA. Firma NVIDIA opracowała narzędzia, w tym zestaw narzędzi CUDA, NVIDIA Performance Primitives (NPP) i Video SDK oraz Visual Profiler, a także zbudowała integracje z Microsoft Visual Studio i innymi popularnymi platformami. CUDA ma szeroki ekosystem narzędzi i bibliotek innych firm. Najnowsze funkcje sprzętowe NVIDIA są szybko obsługiwane w zestawie narzędzi CUDA.

aktywność społeczności AMD jest bardziej ograniczona. AMD zbudował CodeXL Toolkit, który zapewnia pełną gamę narzędzi programistycznych OpenCL.

model programowania

CUDA nie jest językiem ani API. Jest to platforma i model programowania dla obliczeń równoległych i przyspiesza przetwarzanie ogólnego przeznaczenia za pomocą GPU. Programiści mogą nadal pisać oprogramowanie w C lub C++ i zawierać równoległość za pomocą słów kluczowych CUDA.

OpenCL nie umożliwia pisania kodu w C++, ale można pracować w środowisku przypominającym język programowania C i pracować bezpośrednio z zasobami GPU.

zalety i ograniczenia CUDA

zalety

istnieje kilka zalet, które dają CUDA przewagę nad tradycyjnymi komputerami z procesorem graficznym ogólnego przeznaczenia (GPGPU) z interfejsami graficznymi:

  • zunifikowana pamięć (w CUDA 6.0 lub nowszym) i zunifikowana pamięć wirtualna (w CUDA 4.0 lub nowszym)
  • pamięć współdzielona—zapewnia szybszy obszar pamięci współdzielonej dla wątków CUDA. Może być używany jako mechanizm buforowania i zapewnia większą przepustowość niż wyszukiwanie tekstur.
  • odczyt rozproszony: kod można odczytać z dowolnego adresu w pamięci.
  • Poprawiona wydajność pobierania i odczytu, która działa dobrze z GPU i na GPU
  • istnieje pełne wsparcie dla operacji bitowych i całkowitych

ograniczenia

  • kod źródłowy CUDA jest dostarczany na komputerach-hostach lub GPU, zgodnie z regułami składni C++. Starsze wersje CUDA używały reguł składni C, co oznacza, że zaktualizowany kod źródłowy CUDA może, ale nie musi, działać zgodnie z oczekiwaniami.
  • CUDA ma jednokierunkową interoperacyjność z językami renderującymi takimi jak OpenGL. OpenGL może uzyskać dostęp do pamięci zarejestrowanej przez CUDA, ale CUDA nie może uzyskać dostępu do pamięci OpenGL.
  • późniejsze wersje CUDA nie zapewniają emulatorów ani wsparcia awaryjnego dla starszych wersji.
  • CUDA obsługuje tylko sprzęt NVIDIA.

OpenCL zalety i ograniczenia

zalety

  • OpenCL zapewnia abstrakcyjną pamięć i przenośność, dzięki swojemu modelowi wykonywania w czasie wykonywania.
  • jądro OpenCL może działać na dowolnej obsługiwanej implementacji oprogramowania.
  • OpenCL obsługuje heterogeniczną architekturę systemu, która umożliwia wydajną komunikację między GPU a procesorem za pomocą atomiki C++ 17.

ograniczenia

  • deweloperzy nie mogą bezpośrednio implementować zastrzeżonych technologii sprzętowych, takich jak Inline Parallel Thread Execution (PTX) na GPU NVIDIA bez poświęcania przenośności.
  • badanie, które bezpośrednio porównało programy CUDA z OpenCL na GPU NVIDIA wykazało, że CUDA był 30% szybszy niż OpenCL.
  • OpenCL jest rzadko używany do uczenia maszynowego. W rezultacie społeczność jest niewielka, z kilkoma dostępnymi bibliotekami i samouczkami.

uruchamianie CUDA i OpenCL w skali z RunAI

Uruchom:Sztuczna inteligencja automatyzuje zarządzanie zasobami i koordynację infrastruktury uczenia maszynowego. Dzięki Run: AI możesz automatycznie uruchamiać dowolną liczbę intensywnych eksperymentów obliczeniowych, w tym CUDA i / lub OpenCL.

oto niektóre z możliwości, które zyskujesz podczas korzystania z Run:AI:

  • zaawansowana widoczność—stwórz wydajny potok udostępniania zasobów, łącząc zasoby obliczeniowe GPU.
  • koniec z wąskimi gardłami-możesz skonfigurować gwarantowane limity zasobów GPU, aby uniknąć wąskich gardeł i zoptymalizować rozliczenia.
  • wyższy poziom kontroli-Run:AI umożliwia dynamiczną zmianę alokacji zasobów, zapewniając, że każde zadanie otrzyma zasoby, których potrzebuje w danym momencie.

Run:AI upraszcza rurociągi infrastruktury uczenia maszynowego, pomagając analitykom danych przyspieszyć ich wydajność i jakość ich modeli.

Dowiedz się więcej o Run.ai platforma wirtualizacji GPU.