Изучите Nvidia CUDA

Question

Я программист на C ++, который разрабатывает алгоритмы для изображений и видео. Должен ли я изучать Nvidia CUDA? или это одна из тех технологий, которые исчезнут?

Answer 1

CUDA в настоящее время является технологией от одного поставщика от NVIDIA и, следовательно, не поддерживает мультивендорную поддержку, которую OpenCL делает.

Однако он более зрелый, чем OpenCL , имеет отличную документацию , и навыки, полученные с его помощью, будут легко перенесены в другой инструментарий параллельной обработки данных.

В качестве примера, прочитайте Параллельные алгоритмы данных Стила и Хиллиса, а затем посмотрите учебники Nvidia - есть четкая связь между двумя, но Стилом / Хиллисом статья была написана за 20 лет до введения CUDA.

Наконец, Проекты FCUDA работают над тем, чтобы позволить проектам CUDA предназначаться для аппаратного обеспечения не nvidia (FPGA).

Answer 2

CUDA должен остаться на некоторое время, но если вы только начинаете, я бы рекомендовал посмотреть OpenCL или DirectCompute . Оба они работают как на ATI, так и на аппаратном обеспечении NVidia, в дополнение к работе на векторных модулях (SSE) процессоров.

Answer 3

Это эра высокопроизводительных вычислений, параллельных вычислений. CUDA и OpenCL - новые технологии GPU Computing, которые на самом деле являются высокопроизводительными! Если вы увлеченный программист и хотите достичь эталона в параллельных алгоритмах, вы должны действительно пойти на эти технологии. Параллельная часть данных вашей программы будет выполнена за доли секунды на многоядерной архитектуре GPU, которая обычно занимает гораздо больше времени на вашем процессоре.

Answer 4

OpenCL может потребоваться некоторое время, чтобы стать повсеместным, но я нашел изучение CUDA очень информативным, и я не думаю, что CUDA будет вне поля зрения в ближайшее время. Кроме того, CUDA достаточно прост, поэтому время, необходимое для его изучения, намного короче срока годности CUDA.

Answer 5

Я думаю, вам лучше придерживаться OpenCL , который является открытым стандартом и поддерживается ATI, nVidia и другими. CUDA может не исчезнуть в ближайшие годы, но в любом случае она не совместима с графическими процессорами, отличными от nVidia.