机器学习笔记 - CUDA与OpenCL有什么不同？

一、CUDA和OpenCL都是什么？

1、CUDA

CUDA 用作并行计算的平台以及编程模型。CUDA 由 NVIDIA 开发，用于在 NVIDIA 的图形处理单元 （GPU） 硬件上进行通用计算。通过 CUDA 编程，开发人员可以使用 GPU 的强大功能并行化计算并加快处理密集型应用程序的速度。

对于 GPU 加速的应用程序，工作负载的顺序部分在计算机的 CPU 上单线程运行，计算密集型部分在数千个 GPU 内核上并行运行。开发人员可以使用 CUDA 用流行语言（C、C++、Fortran、Python、MATLAB 等）编写程序，并使用一些基本关键字为其代码添加并行性。

2、OpenCL

开放计算语言 （OpenCL） 是跨平台并行编程的独立开放标准。OpenCL 用于加速超级计算机、云服务器、PC、移动设备和嵌入式平台。

OpenCL 显著提高了各种市场类别中应用程序的速度和灵活性，包括专业开发工具、科学和医疗软件、成像、教育和深度学习。OpenCL使用类似于C的编程语言。它提供了一个 API，使主机上运行的程序能够在计算设备上加载 OpenCL 内核。您还可以使用 API 将设备内存与主机内存分开管理。OpenCL 程序设计为在运行时编译，因此使用 OpenCL 的应用程序可以在不同的主机设备之间移植。

OpenCL不仅适用于GPU（如CUDA），也适用于CPU，FPGA。此外，OpenCL是由多家公司开发的，而不像CUDA是由NVIDI