CUDA和OpenCL有什么区别？

从很多方面来看，CUDA和OpenCL的关系都和DirectX与OpenGL的关系很相像。如同DirectX和OpenGL一样，CUDA和OpenCL中，前者是配备完整工具包、针对单一供应商(NVIDIA)的成熟的开发平台，后者是一个开放的标准。\x0d\虽然两者抱着相同的目标：通用并行计算。但是CUDA仅仅能够在NVIDIA的GPU硬件上运行，而OpenCL的目标是面向任何一种MassivelyParallelProcessor，期望能够对不同种类的硬件给出一个相同的编程模型。由于这一根本区别，二者在很多方面都存在不同：\x0d\x0d）开发者友好程度。CUDA在这方面显然受更多开发者青睐。原因在于其统一的开发套件(CUDAToolkit,NVIDIAGPUComputingSDK以及NSight等等)、非常丰富的库(cuFFT,cuBLAS,cuSPARSE,cuRAND,NPP,Thrust)以及NVCC(NVIDIA的CUDA编译器)所具备的PTX(一种SSA中间表示，为不同的NVIDIAGPU设备提供一套统一的静态ISA)代码生成、离线编译等更成熟的编译器特性。相比之下，使用OpenCL进行开发，只有AMD对OpenCL的驱动相对成熟。\x0d\x0d）跨平台性和通用性。这一点上OpenCL占有很大优势（这也是很多NationalLaboratory使用OpenCL进行科学计算的最主要原因）。OpenCL支持包括ATI,NVIDIA,Intel,ARM在内的多类处理器，并能支持运行在CPU的并行代码，同时还独有Task-ParallelExecutionMode，能够更好的支持HeterogeneousComputing。这一点是仅仅支持数据级并行并仅能在NVIDIA众核处理器上运行的CUDA无法做到的。\x0d\x0d）市场占有率。作为一个开放标准，缺少背后公司的推动，OpenCL显然没有占据通用并行计算的主流市场。NVIDIA则凭借CUDA在科学计算、生物、金融等领域的推广牢牢把握着主流市场。再次想到OpenGL和DirectX的对比，不难发现公司推广的高效和非盈利机构/标准委员会的低效(抑或谨慎，想想C++0x)。\x0d\x0d\很多开发者都认为，由于目前独立显卡市场的萎缩、新一代处理器架构(AMD的GraphicsCoreNext(GCN)、Intel的SandyBridge以及IvyBridge)以及新的SIMD编程模型(Intel的ISPC等)的出现，未来的通用并行计算市场会有很多不确定因素，CUDA和OpenCL都不是终点，我期待未来会有更好的并行编程模型的出现(当然也包括CUDA和OpenCL，如果它们能够持续发展下去)。

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