Frage

Ich bin C ++ Programmierer, die Bild- und Videoalgorithmen entwickeln, sollte ich Nvidia CUDA lernen? oder es ist eine dieser Technologien, die verschwinden?

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Lösung

CUDA ist derzeit einzige Anbieter-Technologie von NVIDIA und daher nicht hat Multi-Vendor-Unterstützung, die OpenCL der Fall ist.

Es ist jedoch reifer als OpenCL hat Daten Parallele Algorithmen von Steele und Hillis und dann Blick auf die Nvidia Tutorials - es gibt eine klare Verbindung zwischen den beiden noch die Steele / Hillis Papier wurde geschrieben über 20 Jahre vor CUDA eingeführt wurde.

Schließlich ist die FCUDA Projekte arbeitet CUDA-Projekte zu ermöglichen, nicht zum Ziel nvidia-Hardware (FPGAs).

Andere Tipps

CUDA für eine Weile dableiben soll, aber wenn Sie gerade erst anfangen, würde ich empfehlen, unter OpenCL oder Directcompute . Beide laufen auf ATI sowie NVidia Hardware, zusätzlich auch die Arbeit an den Vektoreinheiten (SSE) von CPUs.

Ich glaube, Sie lieber mit OpenCL , die ein offener Standard und unterstützt durch ATI, nVidia und vieles mehr. CUDA ist vielleicht nicht in den nächsten Jahren verschwinden, aber trotzdem ist es nicht kompatibel mit Nicht-nVidia GPUs.

OpenCL könnte irgendwann nehmen allgegenwärtig zu werden, aber ich fand CUDA Lernen sehr informativ und ich glaube nicht, CUDA los ist in absehbarer Zeit aus dem Rampenlicht sein. Außerdem CUDA ist einfach genug, dass die Zeit, die es zu lernen dauert viel kürzer ist als die Haltbarkeit CUDA.

Dies ist die Ära der High-Performance-Computing, Parallel Computing. CUDA und OpenCL sind die neuen Technologien der GPU-Computing, die eigentlich eine High Performance Computing ist! Wenn Sie ein leidenschaftlicher Programmierer und bereit zu erreichen Benchmark in parallelen Algorithmen sind, sollten Sie wirklich für diese Technologien gehen. Daten parallel Teil des Programms wird Many-Core-Architektur innerhalb von Sekundenbruchteilen auf GPU ausgeführt werden sollen, die in der Regel viel längere Zeit auf Ihrer CPU nimmt ..

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