cuda和opencl哪个快 为什么A卡不像N卡那样，开发类似CUDA的API，从而可以做科学计算？

为什么A卡不像N卡那样，开发类似CUDA的API，从而可以做科学计算？

虽然NVIDIA显卡有CUDA，amd显卡也有OpenCL。事实上，CUDA和OpenCL都是为了满足通用并行计算的需求而设计的。然而，CUDA是一个成熟的开发平台，它为NVIDIA提供了一个完整的工具包，相对来说更加专业和封闭。OpenCL是一个开放的标准，被许多软硬件制造商广泛使用。

就科学计算而言，CUDA对开发人员更友好，应用更广泛。这与CUDA相对完整的开发工具包有很大关系。经过多年的开发，CUDA拥有比OpenCL更好的生态系统，它更易于使用，对程序员也更友好。虽然OpenCL是开放的，但是它的API设计很怪异，缺乏一致性，并且它的函数不是正交的，这并不简单，它还远远不够成熟。

Amd显卡目前不支持CUDA，但只能支持OpenCL。在一些科学计算程序中，AMD显卡的计算效率明显低于N显卡。这就是CUDA的优势。amd之所以没有像CUDA那样开发API，是因为amd没有足够的实力来制定这个标准。英伟达早在2006年就开始在gtx8800显卡上推出CUDA，经过这么多年的发展，英伟达已经投入了巨大的人力物力取得了今天的成绩，包括一年一度的GTC大会，在CUDA和相关技术推广方面做了大量的工作，而amd显然缺乏这样的工作。

事实上，作为同时开发CPU和GPU的半导体制造商，AMD要做到这一点并不容易。在资金不能大幅度增长的情况下，显卡业务只要做好自己的工作就非常好。至于新的API标准，显然很难做到。我们只能期待OpenCL有一个更好的未来。

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C通常用于物联网。它非常擅长高级编程。随着科技的发展，物联网的概念应运而生。基本上，这意味着您可以在设备之间创建连接、交换、处理和存储信息，而无需人工干预。这是一个非常通用的术语，用于描述最初没有互联网连接的所有嵌入式设备。C语言功能强大，在物联网中应用非常普遍。在过去的几年里，物联网市场取得了巨大的增长。随着越来越多的公司投资于最新的技术来改善他们的业务，C可以让你接触到许多有趣的物联网项目。

如果您目前是一名C工程师，您可以查看tiobe编程语言的趋势图。tiobe索引将C列为2018年第三大流行语言，仅次于Java，自2002年以来，C一直排在第三位。Pypl是一项关于在Google上搜索语言教程频率的调查，它将C排在第六位，这表明开发人员正在积极提高自己的C技能。

GitHub的“语言通缉”排名进一步证明了这一点，这是一种开发人员尚未学会但希望在未来使用的语言。C排在第六位，GitHub社区表示他们打算一次学习10%的语言。从这个角度看，C语言仍然具有学习价值。

openclcuda选哪个？

在许多方面，CUDA和OpenCL之间的关系类似于DirectX和OpenGL之间的关系。与DirectX和OpenGL、CUDA和OpenCL一样，前者是一个成熟的NVIDIA开发平台，具有完整的工具包，后者是一个开放的标准。尽管他们有相同的目标：通用并行计算。但CUDA只能在NVIDIA的GPU硬件上运行，OpenCL的目标是面对任何类型的大规模并行处理器，期望为不同类型的硬件提供相同的编程模型。

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