Програмування графічного процесора, CUDA чи OpenCL? [зачинено]

Я новачок у програмуванні графічних процесорів. У мене є ноутбук з картою NVIDIA GeForce GT 640. Я зіткнувся з двома дилемами, пропозиції дуже вітаються.

1. Якщо я піду на CUDA - Ubuntu або Windows Очевидно, що CUDA більше підходить для Windows, хоча це може бути серйозною проблемою для встановлення на Ubuntu. Я бачив деякі публікації в блогах, які стверджують, що встановили CUDA 5 на Ubuntu 11.10 та Ubuntu 12.04 . Однак мені не вдалося змусити їх працювати. Крім того, стандартні підручники CUDA вважають за краще працювати в домені Windows і більш-менш мовчать щодо стурбованості установкою та роботою Unix / Ubuntu.

2. CUDA або OpenCL - Зараз це, мабуть, складніше, ніж моє перше запитання! Я переважно стикався з проектами GPGPU, що використовують CUDA / Nvidia, але OpenCL - це, мабуть, наступний найкращий варіант у відкритому коді, і встановлення в Ubuntu, ймовірно, не буде проблемою, хоча деякі пропозиції тут будуть найбільш корисними. Чи я жертвую якоюсь функціональністю, якщо піду на OpenCL, а НЕ CUDA?

Будь-яка допомога чи пропозиції?

1. Якщо ви використовуєте OpenCL, ви можете легко використовувати його як в Windows, так і в Linux, оскільки наявності драйверів дисплея достатньо для запуску програм OpenCL, а для програмування вам просто потрібно буде встановити SDK. CUDA має більше вимог до конкретних версій GCC тощо. Але встановити на Linux також не набагато складніше.

2. У Linux CUDA має дивні вимоги, такі як використання GCC 4.6 або 4.7. Якщо ви використовуєте іншу версію GCC, ви більше не зможете компілювати свою програму. Якщо ви використовуєте OpenCL, ви можете використовувати будь-який компілятор, тому що вам просто потрібно буде встановити зв'язок із загальною бібліотекою OpenCL. Тож OpenCL простіше налаштувати, використовувати та компілювати для. Після компіляції програми OpenCL її можна запустити на будь-якому обладнанні (якщо вона закодована для цього), навіть якщо вона була скомпільована з використанням OpenCL SDK іншої марки.

Ви можете писати програми OpenCL, які працюватимуть на апаратному забезпеченні Nvidia, AMD та Intel, на графічних процесорах, центральних процесорах та прискорювачах. Більше того, Altera працює над підтримкою OpenCL на FPGA! Якщо ви використовуєте CUDA, вам доведеться використовувати лише графічні процесори Nvidia і повторно писати код знову на OpenCL або іншою мовою для інших платформ. Серйозне обмеження використання CUDA та причина серйозної втрати часу в довгостроковій перспективі.

Я бачу, що хтось розміщував деякі старі посилання між CUDA та OpenCL, але вони старі! Коли ці документи виходили, лише AMD належним чином підтримувала OpenCL. З 2013 року OpenCL підтримується ARM, Altera, Intel тощо і став галузевим стандартом.

Єдиним недоліком є ​​те, що оскільки OpenCL настільки гнучкий, у вашій програмі з’являється більше можливостей та способів кодування розподілу пам’яті, передачі тощо. Тому, можливо, це може бути складнішим.

Я думаю, це не дуже складно налаштувати середовище cuda на ubuntu, ви можете спробувати.

Як студент обчислювальної архітектури, я думаю, вам потрібно вивчити OpenCL та CUDA. І ви повинні вивчити cuda спочатку, оскільки CUDA надає більше інформації про апаратне забезпечення та час роботи, інформованість про обладнання дуже важлива, коли ви хочете оптимізувати свої графічні коди.