GPU挑戰CPU地位!詳解CUDA+OpenCL威力

    理清CUDA架構及OpenCL API之間的關系之后，再來研究下CUDA C語言與OpenCL之間的優劣，兩者有很多相似之處，存在著競爭與互補的雙重關系，但對于GPU硬件架構(如CUDA)來說是無差別的。

CUDA C語言與OpenCL關系示意圖

    NVIDIA認為CUDA的基本理念因OpenCL的出現得到了增強。兩者的根本原理都是一樣的，但OpenCL是一種更底層的架構，需要開發人員自行編寫內存管理等等功能的代碼，而CUDA則可以讓那些非專業編程人員如科研工作者更簡單的編制GPGPU程序代碼。

CUDA C語言與OpenCL的編程模式不同

    簡言之，CUDA C語言與OpenCL的定位不同，或者說是用人群不同。CUDA C是一種高級語言，那些對硬件了解不多的非專業人士也能輕松上手；而OpenCL則是針對硬件的應用程序開發接口，它能給程序員更多對硬件的控制權，相應的上手及開發會比較難一些。

    另外程序員的使用習慣也是非常重要的一方面，那些在X86 CPU平臺使用C語言的人員，會很容易接受基于CUDA GPU平臺的C語言；而習慣于使用OpenGL圖形開發的人員，看到OpenCL會更加親切一些，在其基礎上開發與圖形、視頻有關的計算程序會非常容易。

    所以說，CUDA C語言與OpenCL是各有所長，是互補而非競爭關系，不會發生一方取代另一方的情況。就拿成熟的X86 CPU架構來講，各種開發語言不勝枚舉，C、C++、Basic、Fortran、Java……，每種語言都有自己的特色、都能找到適合自己的領域。現在針對GPU架構的語言及API還不夠多，目前僅有的CUDA C語言和OpenCL都還處在起步階段，相信未來會有更多的語言/API移植到GPU上來，CUDA架構為此已經做好了充分的準備。