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CUDA vs OpenCL

by admin

Qual é o mais indicado para o seu projecto?

o Que é o CUDA?

CUDA serve como uma plataforma para computação paralela, bem como um modelo de programação.

CUDA was developed by NVIDIA for general-purpose computing on NVIDIA’s graphics processing unit (GPU) hardware.

com a programação CUDA, os desenvolvedores podem usar o poder das GPUs para paralelizar cálculos e acelerar aplicações intensivas de processamento.

para aplicações aceleradas pela GPU, as partes sequenciais da carga de trabalho rodam de simples rosca na CPU da máquina, e as peças de computação intensiva rodam em paralelo em milhares de núcleos da GPU.

os desenvolvedores podem usar o CUDA para escrever programas em linguagens populares (C, C++, Fortran, Python, MATLAB, etc.) e adicionar paralelismo ao seu código com algumas palavras-chave básicas.

O que é OpenCL?

Open Computing Language (OpenCL) serve como um padrão aberto e independente para programação paralela entre plataformas.

OpenCL é usado para acelerar supercomputadores, servidores de nuvem, PCs, dispositivos móveis e plataformas incorporadas.

OpenCL melhorou drasticamente a velocidade e flexibilidade das aplicações em várias categorias de mercado, incluindo ferramentas de desenvolvimento profissional, software científico e médico, imagem, educação e ensino profundo.

OpenCL usa uma linguagem de programação semelhante a C. Ele fornece uma API que permite que programas em execução em um host para carregar o kernel OpenCL em dispositivos de computação. Você também pode usar a API para gerenciar a memória do dispositivo separadamente da memória do host.

programas OpenCL são projetados para serem compilados em tempo de execução, de modo que as aplicações que usam OpenCL podem ser portadas entre diferentes dispositivos de host.

OpenCL não é apenas para GPUs (como o CUDA), mas também para CPUs, FPGAs… além disso, OpenCL foi desenvolvido por várias empresas, em oposição ao CUDA da NVIDIA.

neste artigo, você vai aprender:

  • CUDA vs OpenCL: Qual a Diferença?
    • Hardware
    • Sistemas Operacionais
    • Software e Comunidade
    • Modelo de Programação
  • CUDA Vantagens e Limitações
  • OpenCL Vantagens e Limitações
  • Execução de CUDA e OpenCL, em grande Escala, com a Executado:AI

CUDA vs OpenCL: Qual é a Diferença?

Hardware

Existem três grandes fabricantes de aceleradores gráficos: NVIDIA, AMD e Intel. a NVIDIA domina actualmente o mercado, detendo a maior parte. NVIDIA fornece soluções abrangentes de computação e processamento para processadores gráficos móveis (Tegra), GPUs laptop (GeForce GT), GPUs desktops (GeForce GTX), e servidores GPU (Quadro e Tesla).

Esta ampla gama de hardware NVIDIA pode ser usado tanto com CUDA e OpenCL, mas o desempenho do CUDA em NVIDIA é maior, porque foi projetado com hardware NVIDIA em mente.

conteúdo relacionado: leia o nosso guia em profundidade sobre o CUDA na NVIDIA

AMD cria GPUs Radeon para soluções embarcadas e sistemas móveis, laptops e desktops, e GPUs instinto Radeon para servidores. OpenCL é a linguagem primária usada para executar o processamento gráfico em GPUs AMD.

Intel oferece GPUs Integrado em seus CPUs. O OpenCL pode ser executado com essas GPUs, mas embora suficiente para laptops, ele não executa desempenho competitivo para cálculos de propósito geral.

além da GPU, você pode executar o código OpenCL na CPU e FPGA / ASIC. Esta é uma tendência importante ao usar o OpenCL em soluções integradas.

sistemas operacionais

CUDA pode ser executado em Windows, Linux e MacOS, mas apenas em hardware NVIDIA.

OpenCL aplicativos podem ser executados em quase qualquer sistema operacional, e na maioria dos tipos de hardware, incluindo FPGAs e ASICs.

o Software e a comunidade

NVIDIA estão comprometidos com a comercialização e desenvolvimento da plataforma CUDA. A NVIDIA desenvolveu ferramentas como o CUDA Toolkit, NVIDIA Performance Primitives (NPP), e Video SDK, e Visual Profiler, e construiu integrações com Microsoft Visual Studio e outras plataformas populares. O CUDA tem um amplo ecossistema de ferramentas e bibliotecas de terceiros. As últimas funcionalidades de hardware da NVIDIA são rapidamente suportadas no kit de ferramentas do CUDA.a actividade comunitária da AMD é mais limitada. AMD construiu o CodeXL Toolkit, que fornece uma gama completa de ferramentas de programação OpenCL.

modelo de programação

CUDA não é uma linguagem ou uma API. É um modelo de plataforma e programação para computação paralela, e acelera a computação de propósito geral usando GPUs. Os desenvolvedores ainda podem escrever software em C ou C++ e incluir parallelização usando palavras-chave do CUDA.

OpenCL não permite a escrita de código em C++, mas você pode trabalhar em um ambiente semelhante à linguagem de programação C, e trabalhar diretamente com recursos GPU.

CUDA Vantagens e Limitações

Vantagens

Existem várias vantagens que dão CUDA uma vantagem sobre os tradicionais, de propósito geral, processador gráfico (GPU) computadores com APIs gráficas:

  • Unificação de memória (em CUDA 6.0 ou posterior) e a unificação de memória virtual (em CUDA 4.0 ou posterior)
  • memória Compartilhada—fornece uma rápida área de memória compartilhada para threads CUDA. Ele pode ser usado como um mecanismo de caching, e fornece mais largura de banda do que pesquisas de textura.
  • leitura dispersa: o código pode ser lido a partir de qualquer endereço na memória.
  • desempenho melhorado em downloads e leituras, o que funciona bem a partir da GPU e para a GPU
  • existe suporte completo para operações de bitwise e inteiros

limitações

  • código fonte do CUDA é fornecido em máquinas hospedeiras ou GPU, conforme definido pelas regras de sintaxe C++. Versões mais antigas do CUDA usavam regras de sintaxe C, O que significa que o código fonte atualizado do CUDA pode ou não funcionar como esperado.
  • CUDA tem interoperabilidade unidirecional com linguagens de renderização como OpenGL. O OpenGL pode acessar a memória registrada do CUDA, mas o CUDA não pode acessar a memória do OpenGL.as versões posteriores do CUDA não fornecem emuladores ou suporte de fallback para versões mais antigas.
  • CUDA suporta apenas hardware NVIDIA.

vantagens e limitações do OpenCL

vantagens

  • OpenCL fornece memória abstrata e portabilidade, devido ao seu modelo de execução em tempo de execução.
  • o kernel OpenCL pode ser executado em qualquer implementação de software suportada.
  • OpenCL suporta uma arquitetura de Sistema heterogênea que permite uma comunicação eficiente entre a GPU e o processador usando atômica C++ 17.

limitações

  • Os programadores não podem implementar directamente tecnologias de hardware proprietárias como a execução paralela em linha (PTX) na GPUs da NVIDIA sem sacrificar a portabilidade.
  • um estudo que comparou diretamente os programas CUDA com OpenCL na GPUs da NVIDIA mostrou que o CUDA foi 30% mais rápido que o OpenCL.
  • OpenCL é raramente usado para a aprendizagem de máquinas. Como resultado, a comunidade é pequena, com poucas bibliotecas e tutoriais disponíveis.

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