【异构计算平台系列 - GPU + OpenCL - 03】常用的并行计算编程语言

CUDA

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，提供了直接访问GPU虚拟指令集和并行计算单元的软件层。

它可以配合使用C、C++和Fortran等高级编程语言进行GPU应用程序的开发，并且兼容多种操作系统。

CUDA仅可以应用于NVIDIA的GPU硬件平台。

CUDA SDK包含针对NVIDIA GPU的编译器，数学库和调试优化工具。

CUDA的处理流程如下：

• 从主存储器中拷贝数据到GPU的存储空间。
• CPU发送控制指令指挥GUP运作。
• GPU的各个核开始并行运算。
• 从GUP存储空间拷贝运算结果到主存储器。

OpenCL

OpenCL（Open Computing Language，开放计算语言）是面向由CPU、GPU和其它处理器（如DSPs、FPGAs、ASICs）组合构成的计算机进行编程的行业标准框架。

OpenCL是由用于编写kernels（在OpenCL设备上运行的函数）的语言（基于C99）和一组用于定义并控制平台的API组成，提供了基于任务分区和数据分区的并行计算机制。

详细内容请参见“【20小时系列 - 学会OpenCL - 01】初识OpenCL    https://blog.youkuaiyun.com/jiang