谁主沉浮 OpenCL与CUDA架构深入解析

2009-1-8 作者: NVIDIA 来源: NVIDIA

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　　前言

　 　最近，Khronos公布了OpenCL（Open Computing Language）的第一个测试版本，一经发布便在通用计算领域掀起来轩然大波！OpenCL是由苹果公司发起，业界众多著名厂商共同制作的面向异构系统 通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境。便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。

　 　那么OpenCL与NVIDIA的CUDA架构是什么关系，是否是外界认为的竞争关系？目前众多的通用计算标准中，比如NVIDIA的CUDA、 Khronos的OpenCL、AMD的Stream，CAL、Brook+、微软下一代的Computer shader等，他们之间有什么异同，看完这篇文章，相信你就会有一个大概的了解……

　　OpenCL来了！

　 　Khronos是一个开发组织，著名的OpenGL就是出自Khronos之手，Khronos有很多厂商组成，OpenCL工作组同时也是 OpenCL的一个协调机构，来负责制定OpenCL的规格、架构等等各方面。业界最主要的和图形或者和计算相关的厂商都是Khronos的成员。

　 　OpenCL实际上是针对异构系统进行并行编程的一个全新的API，OpenCL可以利用GPU进行一些并行计算的工作。我们知道，图形里面有很多 API，比如OpenGL是针对图形的，而OpenCL则是针对并行计算的API。 OpenCL开发人员可以利用GPU和CPU的计算能力，把GPU和CPU异构的系统运用在很多并行计算的领域。

　 　OpenCL对于业界来说是非常重要也是非常好的一个标准，这样业界有一个共同的标准可以利用GPU的强大计算能力，然后应用在图形以外各种各样的并行 计算方面。NVIDIA公司的副总裁Neil Trevett是OpenCL工作组的主席，引导很多OpenCL的开发，NVIDIA公司很多员工都在参与这项工作。

　　OpenCL 最早由Apple公司提出的，OpenCL发起NVIDIA就和Apple公司进行非常紧密的合作。OpenCL开发的过程中，技术平台均为NVIDIA 的GPU，实际上OpenCL是基于NVIDIA GPU的平台进行开发的。另外OpenCL在大概两个多月以前进行了第一次演示，也是运行在NVIDIA的GPU上。

　 　对于Apple公司来说是把GPU计算当成一种未来的趋势，他们非常重视OpenCL，在新一代的产品里面选择了最适合于OpenCL运行的平台。所以 新一代苹果的笔记本电脑全都采用了NVIDIA的平台，不管是MacBook Pro还是MaBook。实际上这也是从另外一个方面证明NVIDIA的GPU对于OpenCL的支持。

　　OpenCL与CUDA并非敌对关系

　 　很多人对什么是CUDA可能还有一些疑虑，并没有搞清楚CUDA到底是什么。实际上CUDA最主要的包含两个方面：一个是ISA指令集架构；第二硬件计 算引擎；实际上是硬件和指令集。 也就是说我们可以把CUDA看做是与X86或者cell类似的架构，但是是基于是GPU，而不是传统的CPU。

　 　这个其实很好理解，把它和传统的和CPU的架构比较下相信就更容易理解，传统X86是包含一套指令集和执行X86各种各样的CPU，对于CUDA也是一 样，CUDA有一套指令集ISA，还有执行指令集各种各样的硬件引擎。CUDA到目前为止包含了一个C语言的编译器，当然CUDA架构还可以支持其他的 API，包括OpenCL或者DirectX，同时CUDA还会有其他的语言，包括Fortran、Java、Python等各种各样的语言，可以说 CUDA架构是原生的，专门为计算接口而建造的这样的一个架构，这种硬件架构包括指令集都是非常适合于这种并行计算，为异构计算而设计的一整套的架构。

OpenCL与CUDA的关系

　 　上图很好的解释CUDA和OpenCL的关系，他们并不是冲突关系，而是包容关系。OpenCL是一个API，在第一个级别，CUDA架构是更高一个级 别，在这个架构上不管是OpenCL还是DX11这样的API，还是像C语言、Fortran、DX11计算，都可以支持。作为程序开发员来讲，一般他们 只懂这些语言或者API，可以采用多种语言开发自己的程序，不管他选择什么语言，只要是希望调用GPU的计算能，在这个架构上都可以用CUDA来编程。

　 　CUDA编程的道理和CPU的编程很类似，比如有了X86的指令集，又有X86各种各样的CPU，那么我们只需要对这个指令集编程即可。X86架构上有 各种各样的开发工具，当然也有C语言，Fortran语言，Python语言，Java或者以前的Pascal语言，不论你使用什么语言进行开发，最后还 是在X86的架构上执行。CUDA也是一样，有了CUDA的指令集，有了支持CUDA的硬件，我们就可以采用不同的途径来进行开发，比如可以采用 OpenCL或者DirectX这样的API，也可以用C语言或者Fortran或者Java开发，最终都可以在CUDA架构上运行。

责任编辑：熊东旭