OpenCL学习，并简要与CUDA对比

2024-07-11 08:10| 来源: 网络整理| 查看: 265

一、概述当单核处理器因为功耗和指令级并行的问题导致其性能达到瓶颈，为了提供更高性能的处理器，多核和向量化的处理器开始发展。想要充分利用多核和向量化的计算能力，必须要写向量化和多线程的代码。C语言程序扩展——CUDA、OpenCL通过层次化的线程/编程模型是的一份代码同时支持向量化和多核。目前它们已经被应用于GPU的异构计算中，其中OpenCL还支持X86 CPU、ARM和部分移动端的处理器。 CUDA由NVIDIA推出，成为计算统一设备架构（Computing Unified Device Architecture）。CUDA由NVIDIA一家设计，未被Intel和AMD接受，所以CUDA目前只支持NVIDIA GPU。 OpenCL称为Open Computing Language，由Apple提出，是异构平台并行编程的开放的标准，也是一个编程框架。OpenCL包含两个部分，OpenCL C语言和主机端API、硬件架构的抽象。相比与CUDA，OpenCL的优点在于可以提供一种能在不同平台移植的编程方式。二、什么是OpenCL

OpenCL是异构并行计算程序的工业标准，其异构并行计算框架可以划分为平台模型、存储器模型、执行模型和编程模型。

1.平台模型关于OpenCL对硬件的抽象。

OpenCL的设备平台包含一个主机以及一个或多个OpenCL设备，每个OpenCL设备包含一个或多个计算单元，每个计算单元包含一个或多个处理单元。主机与OpenCL设备之间的信息传输主要通过PCIe总线。

2.执行模型

主机端程序运行在主机处理器上，主机端程序一命令

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