CUDA和OpenCL

2018-09-17 2018-09-17 view times

为什么需要 OpenCL 和 CUDA？

当不使用异构系统架构，数据在 CPU和GPU之间的流动，会造成很大的开销。

由于CPU和GPU拥有独立的地址空间，当控制数据在CPU和GPU之间流动时， CPU代码通过系统调用向GPU发送任务，此类系统调用一般由GPU驱动程序管理，这么多的环节造成了很大的调用开销。

OpenCL 和 CUDA

1. 流程

CUDA 和 OpenCL 的开发模型基本一致，都是由 Host 和 Device 组成

Host：CPU 和Host存储空间，串行代码
Device: GPU 和Device存储空间，并行代码

对于异构系统，程序首先执行 Host 程序，然后由 Host 程序激活 Device 程序执行kernel，kernel 程序是指 Device 设备上执行的代码，它是直接在设备上执行，受具体设备的限制。

2. 从程序理解流程

PS：只是非常简单的对数据的理解

从 CPU 拷贝数据到 GPU
调用 kernel 来操作存储在 GPU 的数据
将操作结果从 GPU 拷贝至 CPU

3. OpenCL 和 CUDA 的区别

OpenCL 是一个开源的标准，通用性好
CUDA 只针对NVIDIA的GPU产品

CUDA 和 OpenCL 的差别主要表现在调用 Device 的 API 的差异

cl-CUDA

在通用Lisp程序中使用NVIDIA CUDA的库

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