挖掘GPU通用运算潜能，OpenCL和CUDA
NVIDIACUDA技术的到来，使GPU通用运算的应用领域得到了全面扩充，利用GPU强大的并行运算能力，使更加适合GPU进行运算的程序执行效率大幅提升。虽然早就有人提出了让并行计算架构的GPU，去处理非常适合他们的大规模并行计算工作，但是在CUDA问世前，所谓的GPGPU概念并没有真正的为我们解决问题，而早期专为图形运算而设计的GPU并不能通过一种通用性强的手段完成在GPU上的编程任务，专业性强的图形计算语言仅仅掌握在少数的专业图形开发者的手中。
NVIDIACUDA技术的最大突破就是可以让用户通过简单、易用、使用率广泛的编程语言对GPU进行控制，从而为人们提供高效率的运算工作。而最近一个为“OpenCL”的名词越来越多的出现在我们的视线中。
OpenCL是一种通用运算API，同样是种异构计算机的一种开放式开发语言，它也可以控制GPU去进行通用运算，并且还得到了IT业内广泛的关注和认同。CUDA和OpenGL都是创造计算机异构架构的方式，那么它们之间到底有何不同?OpenGL会不会取代CUDA?在进GPU通用运算时，我们应该使用CUDA还是OpenCL?……以上的问题越来越多的被关注GPU通用算的人提出，而对这两项技术了解不多的朋友更是被搞得一头雾水。
今天我们就为大家带来一次CUDA和OpenCL的详细解析，从未为您揭开CUDA与OpenCL之间的关系之谜。
并行计算的利器OpenCL问世
OpenCL1.0规范在2008年12月浮出水面，12月9日在新加坡召开的2008亚洲SIGGRAPH大会上NVIDIA公司正式宣布完全支持KhronosGroup新近发布的OpenCL1.0技术规范。我们已经知道了OpenCL(开放式计算语言)是一种全新计算应用程序接口(API)，它让开发人员能够利用GPU内部巨大的并行计算动力，那么KhronosGroup又是什么呢?
KHRONOSGroup制定了OpenCL标准，KHRONOSGroup这个工作小组中包括了很多厂商，如：Intel、AMD、IBM、SONY、NOKIA……，NVIDIA也是KHRONOSGroup的一员，并且参与了OpenCL内容的制定。由多个厂商成员组成的KHRONOSGroup，提供了多种开放API标准的制定。
KHRONOSGroup中不仅包括了传统的PC硬件厂商，还包括了很多移动设备领域的厂商，因此，我们不应该将这个组织以及他们制定的标准局限在PC平台，也说明了在很多非PC领域上对开放API标准的需求同样重要。对GPU并行计算能力的需求越来越多，以前的OpenGLAPI并不能满足当前的需要，而OpenCL正是用来满足这些需求的，也从另一个侧面反映了NVIDIA一直强调的视觉计算发展方向。
什么是OpenCL?
OpenCL是一种全新计算应用程序接口(API)，它的全称是OpenComputeLibrary(开放式计算语言)，它让开发人员能够利用GPU内部巨大的并行计算动力。OpenCL的作用就是为通用计算领域提供一个跨平台的统一标准语言。
OpenCL最早是由Apple公司提出，而KHRONOSGroup通过协调各个厂商，从而使OpenCL的跨平台特性更加完善。简单的说，OpenCL是针对并行计算的API，它可以利用GPU进行并行计算方面的工作，OpenCLAPI是应用程序的编程接口，图形程序也有很多API，比如OpenGL和DirectX……
OpenCL开发人员可以利用GPU和CPU的计算能力，把CPU和GPU的异构系统运用在很多并行计算领域里面。
OpenCL工作小组
由KHRONOS所制定的开放标准
OpenCL是KHRONOS制定的多项开放标准中的并行计算和可视化的标准API
并行运算架构——CUDA
NVIDIACUDA技术，也是为释放GPU并行计算能力而设计的，NVIDIACUDA能够通过通用性防范的高级编程语言让GPU进行非常适合的并行计算。
CUDA最初同NVIDIAGeForce8800GPU一道推出，现在NVIDIA所有GPU均已支持CUDA。CUDA是NVIDIA并行计算战略的基础。与使用CPU相比，科学家们见证了CUDA为其应用程序所带来的最高20到200倍的速度提升，CUDA已经被全球研究界人士所广泛采用。从超级计算机与工作站到消费类PC，CUDA架构已被构建到各种各样的计算系统中。现在，目前有25,000多名开发人员利用CUDA架构从事活跃的开发工作。
由于C语言具备易学、使用者多等等普遍性，因此NVIDIA将C语言作为了CUDA架构的编程语言，CUDAC语言让很多对GPU架构、特性并不了解的人，同样可以控制GPU为他们服务。
虽然CUDAC让人们真正的了解了GPU通用运算，在很多领域体验到了CUDA的优势，但是还是有很多人不太了解什么是CUDA，CUDA其实并不是一种编程语言，而是一种并行运算的架构，我们可以把每个支持CUDA的NVIDIAGPU当作是一个CUDA架构，例如：GT200，在进行通用运算时，我们就可以把他们当作是一个240个处理器的CUDA架构，而CUDAC语言仅仅是协调、控制这个CUDA架构的一种语言环境。
CUDAC语言发展路线图
OpenCL与CUDA的关系
NVIDIA的CUDA架构和KHRONOS制定的OpenCL并不冲突，他们之间的关系是API与执行架构之间的关系，举个简单的例子：我们熟悉的X86架构是一种CPU架构，而各种编程语言，如：汇编语言、C语言等低级语言或高级语言仅仅是建立在X86运算架构之上的一种编程环境。那么，CUDA架构和OpenCL之间的关系和X86与编程语言的关系是相同的。
CUDA架构是OpenCL的运行平台之一，因此他们之间并不存在谁取代谁的关系。OpenCL仅仅是为CUDA架构提供了一个可编程的API而已。
CUDA架构与编程语言、API的关系
为了有助于大家理解，我们制作了上面的示意图，从图中我们可以看到，C语言和OpenCL才是在相同级别上的，而CUDA架构是在它们之上的，在CUDA架构上，还可以使用更多的编程语言，DirectX11计算、古老的Pascal、Fortran语言、JAVA都可以控制CUDA架构，通过CUDA架构来处理并行计算工作。那么CUDAC语言和OpenCL是否存在冲突呢?答案仍然是否定的。
CUDAC语言和OpenCL是两种不同的编程模式
对于编程人员来说他可以选择不同的语言或者API进行编程，可以选择OpenCL编程也可以选择CUDA上面的C语言来编程，或者其他API的语言来编程。API和C语言进行开发是有一些不同的，API是一个编程接口，它的核心是函数库和应用程序开发的一个硬件接口，对于API来编程的话，它有一个好处，那就是可以访问比较低层次的硬件，但是它也有一点，特别是像内存的管理，这个是需要程序员自己来进行管理的。而C语言相对来说我们在利用CUDAC语言来编程的时候，很多东西是由我们的开发环境来进行管理的，比如内存他是用runtime进行管理的，runtime实际上就是运行时的一些支持程序来进行这方面的管理。不管OpenCL或者CUDAC语言来编程，最终它都是需要通过一个驱动程序来变成一个PTX的代码，PTX相当于我们CUDA的指令集来进行执行，然后交给图形处理其或者交给硬件来进行执行。这两个最终达到都是使用PTX或者在我们GPU上进行执行。
简单的说，CUDAC和OpenCL的关系就像是武将所使用的不同武器一样，剑和刀都可以让武将杀敌，而这两种武器的使用方法是不一样的，而CUDA架构和OpenCL、CUDAC的关系就相当于武将和武器，CUDA架构(武将)可以很好的驾驭CUDAC语言(刀)，也可以熟练的使用OpenCL(剑)，而刀和剑的特点并不一样，它们都有各自的长处。而编程者开发程序的作用就像是一本武功秘籍或兵器使用指南，哪本秘籍能让武将更完美的驾驭兵器，哪个就能得到更好的结果，因此CUDAC和OpenCL之间也不存在哪个效率更高、哪个效率更低的区别，决定效率的仅仅是程序的效率。
NVIDIA携手OpenCL引领GPU通用运算
相信看过前面的内容后，大家能够了解OpenCL和CUDA的关系，下面我们来对两者的关系进行一下总结：
1、OpenCL是KHRONOS成员制定的，可运行在多种平台上的并行计算API，NVIDIA也是制定该标准的一员。
2、CUDA是NVIDIA的GPU并行计算架构，OpenCL是可以运行在该架构上的API
3、CUDAC和OpenCL的编程模式不同，两者不存在冲突
4、CUDAC的效率无法直接与OpenCL进行对比，决定权在编程者编写的程序端
NVIDIA的CUDA技术开启了GPU实现通用运算的大门，而OpenCL的到来，则使CUDA架构可以在更多的领域中得到发挥，让更多以往从事OpenGLAPI编程的人找到了开发GPU并行计算能力的钥匙。另外，OpenCL所具备的开放性使跨平台的程序可以在CUDA架构上高效运行，使CUDA架构得到了更多的使用价值。
从Apple公司首次提出OpenCL概念到OpenCL1.0的真正问世，NVIDIA都在其中扮演了重要的角色，相信在CUDA架构应用范围的逐渐扩大，更多的人在更多的领域无论是使用OpenCL还是其他CUDA所支持的API、编程语言，都可以创造更多价值!
|
|
