Comme nous l'avons déjà dit, la principale différence entre CUDA et OpenCL est que CUDA est un framework propriétaire créé par Nvidia et OpenCL est open source. … Le consensus général est que si l'application de votre choix prend en charge à la fois CUDA et OpenCL, optez pour CUDA car elle générera de meilleurs résultats de performances.
Quel est CUDA ou OpenCL le plus rapide ?
Une étude comparant directement les programmes CUDA avec OpenCL sur les GPU NVIDIA a montré que CUDA était 30 % plus rapide qu'OpenCL.
OpenCL est-il identique à CUDA ?
OpenCL est une norme ouverte qui peut être utilisée pour programmer des processeurs, des GPU et d'autres appareils de différents fournisseurs, tandis que CUDA est spécifique aux GPU NVIDIA. Bien qu'OpenCL promette un langage portable pour la programmation GPU, sa généralité peut entraîner une baisse des performances.
Est-ce que les gens utilisent encore OpenCL ?
OpenCL, open-source et désormais largement pris en charge, renforcé par la grande gamme de cartes AMD actuellement disponibles, est actuellement un framework GPGPU très compatible et puissant. … Cependant, il existe quelques applications sélectionnées, telles que Capture One, qui ne prennent en charge qu'OpenCL, donc le framework a encore un peu de vie
Est-ce que CUDA est nécessaire pour le GPU ?
Vous pouvez accélérer l'apprentissage en profondeur et d'autres applications gourmandes en calcul en tirant parti de CUDA et de la puissance de traitement parallèle des GPU. … CUDA permet aux développeurs d'accélérer les applications gourmandes en calculs en exploitant la puissance des GPU pour la partie parallélisable du calcul.