GPU挑战CPU地位!详解CUDA+OpenCL威力

    理清CUDA架构及OpenCL API之间的关系之后，再来研究下CUDA C语言与OpenCL之间的优劣，两者有很多相似之处，存在着竞争与互补的双重关系，但对于GPU硬件架构(如CUDA)来说是无差别的。

CUDA C语言与OpenCL关系示意图

    NVIDIA认为CUDA的基本理念因OpenCL的出现得到了增强。两者的根本原理都是一样的，但OpenCL是一种更底层的架构，需要开发人员自行编写内存管理等等功能的代码，而CUDA则可以让那些非专业编程人员如科研工作者更简单的编制GPGPU程序代码。

CUDA C语言与OpenCL的编程模式不同

    简言之，CUDA C语言与OpenCL的定位不同，或者说是用人群不同。CUDA C是一种高级语言，那些对硬件了解不多的非专业人士也能轻松上手；而OpenCL则是针对硬件的应用程序开发接口，它能给程序员更多对硬件的控制权，相应的上手及开发会比较难一些。

    另外程序员的使用习惯也是非常重要的一方面，那些在X86 CPU平台使用C语言的人员，会很容易接受基于CUDA GPU平台的C语言；而习惯于使用OpenGL图形开发的人员，看到OpenCL会更加亲切一些，在其基础上开发与图形、视频有关的计算程序会非常容易。

    所以说，CUDA C语言与OpenCL是各有所长，是互补而非竞争关系，不会发生一方取代另一方的情况。就拿成熟的X86 CPU架构来讲，各种开发语言不胜枚举，C、C++、Basic、Fortran、Java……，每种语言都有自己的特色、都能找到适合自己的领域。现在针对GPU架构的语言及API还不够多，目前仅有的CUDA C语言和OpenCL都还处在起步阶段，相信未来会有更多的语言/API移植到GPU上来，CUDA架构为此已经做好了充分的准备。