Articles

CUDA vs OpenCL

by admin

care este potrivit pentru proiectul dumneavoastră?

ce este CUDA?

CUDA servește ca o platformă pentru calcul paralel, precum și un model de programare.

CUDA a fost dezvoltat de NVIDIA pentru calculul de uz general pe unitatea de procesare grafică NVIDIA (GPU) hardware.

cu programarea CUDA, dezvoltatorii pot folosi puterea GPU-urilor pentru a paraleliza calculele și pentru a accelera aplicațiile intensive de procesare.

pentru aplicațiile accelerate de GPU, părțile secvențiale ale volumului de lucru rulează cu un singur fir pe CPU-ul mașinii, iar piesele intensive de calcul rulează în paralel pe mii de nuclee GPU.

dezvoltatorii pot folosi CUDA pentru a scrie programe în limbi populare (C, C++, Fortran, Python, MATLAB etc.) și adăugați paralelism codului lor cu câteva cuvinte cheie de bază.

ce este OpenCL?

Open Computing Language (OpenCL) servește ca un standard independent, deschis pentru programarea paralelă între platforme. OpenCL este utilizat pentru a accelera supercomputere, servere cloud, PC-uri, dispozitive mobile și platforme încorporate. OpenCL a îmbunătățit dramatic viteza și flexibilitatea aplicațiilor în diferite categorii de piață, inclusiv instrumente de dezvoltare profesională, software științific și medical, imagistică, educație și învățare profundă.

OpenCL folosește un limbaj de programare similar cu C. Oferă un API care permite programelor care rulează pe o gazdă să încarce nucleul OpenCL pe dispozitivele de calcul. De asemenea, puteți utiliza API-ul pentru a gestiona memoria dispozitivului separat de memoria gazdă.

programele OpenCL sunt concepute pentru a fi compilate în timpul rulării, astfel încât aplicațiile care utilizează OpenCL pot fi portate între diferite dispozitive gazdă.

OpenCL nu este doar pentru GPU-uri (cum ar fi CUDA), ci și pentru procesoare, FPGA… în plus, OpenCL a fost dezvoltat de mai multe companii, spre deosebire de CUDA NVIDIA.

În acest articol, veți învăța:

  • CUDA vs OpenCL: care este diferența?
    • Hardware
    • sisteme de Operare
    • Software și comunitate
    • model de programare
  • avantaje și limitări CUDA
  • avantaje și limitări OpenCL
  • rularea CUDA și OpenCL la scară cu Run: AI

CUDA vs OpenCL: care este diferența?

Hardware

există trei mari producători de acceleratoare grafice: NVIDIA, AMD și Intel.

NVIDIA domină în prezent piața, deținând cea mai mare cotă. NVIDIA oferă soluții complete de calcul și procesare pentru procesoare grafice mobile (Tegra), GPU-uri pentru laptop (GeForce GT), GPU-uri pentru desktop-uri (GeForce GTX) și servere GPU (Quadro și Tesla).

această gamă largă de hardware NVIDIA poate fi utilizată atât cu CUDA, cât și cu OpenCL, dar performanța CUDA pe NVIDIA este mai mare, deoarece a fost proiectată având în vedere hardware-ul NVIDIA.

conținut similar: citiți ghidul nostru aprofundat despre CUDA pe NVIDIA

AMD creează GPU-uri Radeon pentru soluții încorporate și sisteme mobile, laptopuri și desktop-uri și GPU-uri Radeon Instinct pentru servere. OpenCL este limba principală utilizată pentru a rula procesarea grafică pe GPU-urile AMD.Intel oferă GPU-uri integrate în procesoarele sale. OpenCL poate rula pe aceste GPU-uri, dar, deși este suficient pentru laptopuri, nu efectuează performanțe competitive pentru calcule de uz general.

în afară de GPU, puteți rula codul OpenCL pe CPU și FPGA / ASIC. Aceasta este o tendință majoră atunci când se utilizează OpenCL în soluții integrate.

sisteme de Operare

CUDA poate rula pe Windows, Linux și MacOS, dar numai pe hardware-ul NVIDIA.

aplicațiile OpenCL pot rula pe aproape orice sistem de operare și pe majoritatea tipurilor de hardware, inclusiv FPGA și ASIC.

Software și comunitate

NVIDIA se angajează să comercializeze și să dezvolte platforma CUDA. NVIDIA a dezvoltat instrumente, inclusiv CUDA Toolkit, NVIDIA Performance Primitives (NPP) și Video SDK și Visual Profiler și a construit integrări cu Microsoft Visual Studio și alte platforme populare. CUDA are un ecosistem larg de instrumente și biblioteci terțe. Cele mai recente caracteristici hardware NVIDIA sunt acceptate rapid în setul de instrumente CUDA.activitatea comunității AMD este mai limitată. AMD a construit CodeXL Toolkit, care oferă o gamă completă de instrumente de programare OpenCL.

model de programare

CUDA nu este un limbaj sau un API. Este o platformă și un model de programare pentru calculul paralel și accelerează calculul de uz general folosind GPU-uri. Dezvoltatorii pot scrie în continuare software în C sau C++ și includ paralelizarea utilizând cuvinte cheie CUDA.

OpenCL nu permite scrierea codului în C++, dar puteți lucra într-un mediu asemănător limbajului de programare C și puteți lucra direct cu resursele GPU.

avantaje și limitări CUDA

avantaje

există mai multe avantaje care oferă CUDA un avantaj față de computerele tradiționale cu procesor grafic de uz general (GPGPU) cu API—uri grafice:

  • memorie unificată (în Cuda 6.0 sau mai târziu) și memorie virtuală unificată (în CUDA 4.0 sau mai târziu)
  • memorie partajată-oferă o zonă mai rapidă de memorie partajată pentru firele CUDA. Poate fi folosit ca mecanism de cache și oferă mai multă lățime de bandă decât căutările de texturi.
  • împrăștiate citește: codul poate fi citit de la orice adresă în memorie.
  • performanță îmbunătățită la descărcări și citește, care funcționează bine de la GPU și la GPU
  • există suport complet pentru operațiunile de biți și întregi

limitări

  • codul sursă CUDA este furnizat pe mașinile gazdă sau GPU, așa cum sunt definite de regulile de sintaxă c++. Versiunile mai vechi ale CUDA au folosit reguli de sintaxă C, ceea ce înseamnă că codul sursă CUDA actualizat poate sau nu să funcționeze așa cum era de așteptat.
  • CUDA are interoperabilitate unidirecțională cu limbaje de randare precum OpenGL. OpenGL poate accesa memoria înregistrată CUDA, dar CUDA nu poate accesa memoria OpenGL.
  • versiunile ulterioare ale CUDA nu oferă emulatoare sau suport de rezervă pentru versiunile mai vechi.
  • CUDA acceptă numai hardware-ul NVIDIA.

OpenCL avantaje și limitări

avantaje

  • OpenCL oferă memorie abstractă și portabilitate, datorită modelului său de execuție în timp.
  • nucleul OpenCL poate rula pe orice implementare software acceptată.
  • OpenCL acceptă o arhitectură de sistem eterogenă care permite o comunicare eficientă între GPU și procesor folosind C++ 17 atomics.

limitări

  • dezvoltatorii nu pot implementa direct tehnologii hardware proprietare precum inline Parallel Thread Execution (PTX) pe GPU-urile NVIDIA fără a sacrifica portabilitatea.
  • un studiu care a comparat direct programele CUDA cu OpenCL pe GPU-urile NVIDIA a arătat că CUDA a fost cu 30% mai rapid decât OpenCL.
  • OpenCL este rar folosit pentru învățarea automată. Drept urmare, Comunitatea este mică, cu puține Biblioteci și tutoriale disponibile.

rularea CUDA și OpenCL la scară cu RunAI

Run:AI automatizează gestionarea resurselor și orchestrarea pentru infrastructura de învățare automată. Cu Run: AI, puteți rula automat cât mai multe experimente intensive de calcul, după cum este necesar, încorporând CUDA și/sau OpenCL.

iată câteva dintre capabilitățile pe care le obțineți atunci când utilizați Run:ai:

  • vizibilitate avansată—creați o conductă eficientă de partajare a resurselor prin punerea în comun a resurselor de calcul GPU.
  • nu mai există blocaje—puteți configura cote garantate de resurse GPU, pentru a evita blocajele și pentru a optimiza facturarea.
  • un nivel mai ridicat de control-Run:AI vă permite să modificați dinamic alocarea resurselor, asigurându-vă că fiecare loc de muncă primește resursele de care are nevoie la un moment dat.

Run:AI simplifică conductele de infrastructură de învățare automată, ajutând oamenii de știință de date să-și accelereze productivitatea și calitatea modelelor lor.

Aflați mai multe despre Run.ai platforma de virtualizare GPU.