C++ OpenCL或CUDA应该走哪条路？

我正在研究使用GPU来处理流数据的方法。我有两个选择，但无法决定走哪条路

我的标准如下：

易用性（良好的API）

社区和文件

演出

未来

---

< >我将在Linux下的C和C++中编码。< /P> < P> <强> OpenCL<强/< /P>

• 从您的生产代码接口
• 不同图形硬件之间的可移植性
• 有限的操作但预先准备好的快捷方式

CUDA

• 独立语言（CUDA C）
• 仅限nVidia硬件
• 几乎完全控制代码（用类似C的语言编码）
• 很多分析和调试工具

一句话——OpenCL是可移植的，CUDA只是nVidia。然而，作为一种独立的语言，CUDA的功能要强大得多，并且有很多非常好的工具

易用性——OpenCL易于开箱即用，但一旦您设置了CUDA编码环境，它几乎就像在C中编码一样

社区和文档——两者都有大量的文档和示例，但我认为CUDA更好

性能——CUDA允许更好的控制，因此可以更好地微调以获得更高的性能

未来——真的很难说

---

我的个人经历是：

API:OpenCL的API稍微复杂一些。然而，大部分时间都花在编写内核代码上，这里两者几乎完全相同

社区：CUDA有一个比OpenCL更大的社区，直到现在，但这可能会趋于平衡

文档：两者都有很好的文档记录

性能：根据我们的经验，OpenCL驱动程序尚未完全优化

未来：未来取决于OpenCL，因为它是一个开放标准，不限于供应商或特定硬件

---

此评估是从2010年开始的，因此可能已经过时。

OpenCL，除非您有特定的理由使用CUDA。OpenCL除了在GPU上运行外，在Intel i7等多核上运行良好。通过使用OpenCL，您可以在更广泛的硬件上运行它，从Droid手机到世界上最大的超级计算机的IBM Power7计算节点，预计将于明年上线。

实际上，使用OpenCL还有一个优势，它还可以在CPU中并行化任务。@holydiver，本着这种精神，你可以说Windows和MacOS X都没有光明的未来：>@Kornel绝对，我认为MacOSX和Windows的前景不太光明，我希望它们会在地狱中燃烧：p@holydiver：不可移植的封闭源代码软件永远不会消失。您列出了CUDA拥有自己的类似C语言的事实，但没有提到用于编写OpenCL内核的类似OpenCL C语言。另请参阅：