Articles

CUDA vs OpenCL

by admin

vilken är rätt för ditt projekt?

vad är CUDA?

CUDA fungerar som en plattform för parallell databehandling, liksom en programmeringsmodell.

CUDA har utvecklats av NVIDIA för allmänt ändamål computing på NVIDIAs grafikbehandlingsenhet (GPU) hårdvara.

med CUDA-programmering kan utvecklare använda kraften i GPU: er för att parallellisera beräkningar och påskynda bearbetningsintensiva applikationer.

för GPU-accelererade applikationer körs de sekventiella delarna av arbetsbelastningen enkelgängad på maskinens CPU, och de beräkningsintensiva delarna körs parallellt på tusentals GPU-kärnor.

utvecklare kan använda CUDA för att skriva program på populära språk (C, C++, Fortran, Python, MATLAB, etc.) och Lägg till parallellitet i deras kod med några grundläggande nyckelord.

Vad är OpenCL?

Open Computing Language (OpenCL) fungerar som en oberoende, öppen standard för plattformsoberoende parallell programmering.

OpenCL används för att accelerera superdatorer, molnservrar, datorer, mobila enheter och inbäddade plattformar. OpenCL har dramatiskt förbättrat hastigheten och flexibiliteten hos applikationer i olika marknadskategorier, inklusive professionella utvecklingsverktyg, vetenskaplig och medicinsk programvara, bildbehandling, utbildning och djupt lärande.

OpenCL använder ett programmeringsspråk som liknar C. Det tillhandahåller ett API som gör det möjligt för program som körs på en värd att ladda OpenCL-kärnan på datorenheter. Du kan också använda API: et för att hantera enhetens minne separat från värdminnet.

OpenCL-program är utformade för att kompileras vid körning, så applikationer som använder OpenCL kan portas mellan olika värdenheter.

OpenCL är inte bara för GPU: er (som CUDA) utan också för processorer, FPGA: er… dessutom utvecklades OpenCL av flera företag, i motsats till Nvidias CUDA.

i den här artikeln lär du dig:

  • CUDA vs OpenCL: Vad är skillnaden?
    • hårdvara
    • operativsystem
    • programvara och gemenskap
    • programmeringsmodell
  • CUDA fördelar och begränsningar
  • OpenCL fördelar och begränsningar
  • kör CUDA och OpenCL i skala med kör:AI

CUDA vs OpenCL: Vad är skillnaden?

hårdvara

det finns tre stora tillverkare av grafiska acceleratorer: NVIDIA, AMD och Intel.

NVIDIA dominerar för närvarande marknaden och har den största andelen. NVIDIA tillhandahåller omfattande dator-och bearbetningslösningar för Mobila grafikprocessorer (Tegra), bärbara GPU: er (GeForce GT), stationära GPU: er (GeForce GTX) och GPU-servrar (Quadro och Tesla).

detta breda utbud av NVIDIA-hårdvara kan användas både med CUDA och OpenCL, men CUDA: s prestanda på NVIDIA är högre, eftersom den designades med NVIDIA-hårdvara i åtanke.

relaterat innehåll: Läs vår djupgående guide om CUDA på NVIDIA

AMD skapar Radeon GPU: er för inbyggda lösningar och mobila system, bärbara datorer och stationära datorer och Radeon Instinct GPU: er för servrar. OpenCL är det primära språket som används för att köra grafikbehandling på AMD GPU: er.

Intel erbjuder GPU: er integrerade i sina processorer. OpenCL kan köras på dessa GPU: er, men medan det är tillräckligt för bärbara datorer, utför det inte konkurrenskraftig prestanda för allmänna beräkningar.

förutom GPU kan du köra OpenCL-kod på CPU och FPGA / ASIC. Detta är en stor trend när man använder OpenCL i integrerade lösningar.

operativsystem

CUDA kan köras på Windows, Linux och MacOS, men bara på NVIDIA-hårdvara.

OpenCL-applikationer kan köras på nästan alla operativsystem och på de flesta typer av hårdvara, inklusive FPGA och ASIC.

programvara och Community

NVIDIA har åtagit sig att kommersialisera och utveckla CUDA-plattformen. NVIDIA utvecklade verktyg inklusive CUDA Toolkit, NVIDIA Performance Primitives (NPP) och Video SDK och Visual Profiler och byggde integrationer med Microsoft Visual Studio och andra populära plattformar. CUDA har ett brett ekosystem av tredjepartsverktyg och bibliotek. De senaste NVIDIA-hårdvarufunktionerna stöds snabbt i CUDA Toolkit.

AMDs samhällsaktivitet är mer begränsad. AMD byggde CodeXL Toolkit, som erbjuder ett komplett utbud av OpenCL-programmeringsverktyg.

programmeringsmodell

CUDA är inte ett språk eller ett API. Det är en plattform och programmeringsmodell för parallell databehandling, och det accelererar generell databehandling med GPU: er. Utvecklare kan fortfarande skriva programvara i C eller C++ och inkludera parallellisering med hjälp av CUDA-nyckelord.

OpenCL aktiverar inte skrivkod i C++, men du kan arbeta i en miljö som liknar C-programmeringsspråket och arbeta direkt med GPU-resurser.

CUDA fördelar och begränsningar

fördelar

det finns flera fördelar som ger CUDA en fördel jämfört med traditionella allmänna grafikprocessorer (GPGPU) datorer med grafik—API: er:

  • Unified memory (i CUDA 6.0 eller senare) och unified virtual memory (i CUDA 4.0 eller senare)
  • delat minne-ger ett snabbare område med delat minne för CUDA-trådar. Den kan användas som en cachningsmekanism och ger mer bandbredd än texturuppslag.
  • spridda läser: kod kan läsas från vilken adress som helst i minnet.
  • Förbättrad prestanda på nedladdningar och läsningar, vilket fungerar bra från GPU och till GPU
  • Det finns fullt stöd för bitvisa och heltalsoperationer

begränsningar

  • CUDA källkod tillhandahålls på värdmaskiner eller GPU, som definieras av C++ syntaxregler. Äldre versioner av CUDA använde C-syntaxregler, vilket innebär att Uppdaterad CUDA-källkod kanske inte fungerar som förväntat.
  • CUDA har enkelriktad interoperabilitet med rendering språk som OpenGL. OpenGL kan komma åt det CUDA-registrerade minnet, men CUDA kan inte komma åt OpenGL-minnet.
  • senare versioner av CUDA ger inte emulatorer eller reservstöd för äldre versioner.
  • CUDA stöder endast NVIDIA-hårdvara.

OpenCL fördelar och begränsningar

fördelar

  • OpenCL ger abstrakt minne och portabilitet på grund av sin körtidsexekveringsmodell.
  • OpenCL-kärnan kan köras på vilken programvara som helst som stöds.
  • OpenCL stöder en heterogen systemarkitektur som möjliggör effektiv kommunikation mellan GPU och processorn med C++ 17 atomics.

begränsningar

  • utvecklare kan inte direkt implementera proprietära hårdvaruteknologier som PTX (inline Parallel Thread Execution) på NVIDIA GPU: er utan att offra portabilitet.
  • en studie som direkt jämförde CUDA-program med OpenCL på NVIDIA GPU: er visade att CUDA var 30% snabbare än OpenCL.
  • OpenCL används sällan för maskininlärning. Som ett resultat är samhället litet, med få bibliotek och handledning tillgängliga.

kör CUDA och OpenCL i skala med RunAI

kör:AI automatiserar resurshantering och orkestrering för maskininlärningsinfrastruktur. Med Run: AI kan du automatiskt köra så många beräkningsintensiva experiment som behövs, med CUDA och/eller OpenCL.

här är några av de funktioner du får när du använder Run: AI:

  • avancerad synlighet—skapa en effektiv pipeline för resursdelning genom att samla GPU-beräkningsresurser.
  • inga fler flaskhalsar – du kan ställa in garanterade kvoter för GPU-resurser för att undvika flaskhalsar och optimera fakturering.
  • en högre nivå av kontroll-Kör:Med AI kan du dynamiskt ändra resursallokering, så att varje jobb får de resurser som behövs vid varje given tidpunkt.

kör: AI förenklar maskininlärningsinfrastrukturpipelines, vilket hjälper Dataforskare att påskynda sin produktivitet och kvaliteten på sina modeller.

Läs mer om Run.ai GPU virtualiseringsplattform.