如何評價CUDA、OpenCL、OpenMP、OpenACC等主流並行運算框架？

01-03

CUDA：我當然是茲詞的

OpenCL：你乾爹全有親兒子，誰管你

OpenMP：CPU多線程而已，和GPU無關，不具可比性

OpenACC：用WP的人都比用它的人多，談何主流

前三個沒啥好說的，OpenACC哪裡主流了？。。至今沒寫過，你們誰贊助我一套PGI編譯器啊。。什麼，開源實現？gcc有個半成品，早著呢。。

CUDA: 好用也挺成熟了，畢竟那麼多年了。但是只支持 NV 的 GPU 這個有點麻煩。

OpenCL: 一般，也比較成熟了。這個支持的就多多了，不光是 NV GPU/Xeon Phi可以用，Intel的核芯顯卡甚至Altera的FPGA都能用。也有不少開源項目在用了。

OpenMP: 沒啥好比較的。OpenMP是給你處理線程並行的，不能處理 offload.

OpenACC: Cray, Nvidia 和 PGI 想來挑戰 Intel 和 IBM 的？後來又加上了個 AMD，然並卵。Intel Cilk Plus 都比它好用多了而且 Intel Compiler 還有原生支持。

OpenCL沒啥大發展的，作為一個不打算深掘或者只是做應用為主的工程師或者團隊，肯定要先看一個平台的官方支持力度或者發展社區的。

CUDA牛逼多了這方面

不要在GPGPU這裡扯什麼跨平台，你做一個項目要多久？你也得看看你做的項目一個做多久嘛，用在哪一塊嘛

對於老闆當然希望用跨平台的東西來省工資了。

但關你毛事啊。。。。。。

你能用好一個平台幾年時間做好一個項目，你下半輩子就OK了。。。。對吧。。。

人生短短几十年，要注意開發效率和學習曲線的呢

我不是OpenCL黑啊，CUDA肯定是優先要上手的。。。。

OpenMP我就不說了，同樣有毛病，還不少。。。。。。

CUDA本身的迭代和發展快多了。。。。

這個學期在學習高性能計算的課程中接觸到這些，所以不是很懂，只能發個淺見，主要還是談各個庫的優點（我才不會說，因為我不太懂，所以還不知道什麼缺點），如有錯誤，歡迎指正。

OpenCL: 不是很了解，搬運下wiki的內容吧。看這wiki的內容，感覺不明覺厲啊。異構平台，支持CPU，GPU， DSPs， FPGAs 等。在多進程方面使用 task-based 和 data-based parallelism。

OpenMP: 這是directive-based parallelism。在寫完一般的代碼後，轉成多線程需要改動的地方不是很大，但只能支持shared memory（共享存儲？），是一個管理線程級別的庫。

OpenACC: 支持CPU/GPU工作，從名字Accelerator就可以推斷出，主要用於CPU代碼向GPU的移植（？有待考證，我在課程中主要是這麼用的。。。），更新方面其實也不快，需要注意編程技巧，否則代碼會變慢。

CUDA版本更新很快，用起來很方便很多（相比GLSL），但僅限N卡。OpenCL跨平台，社區貌似不太活躍，更新不如CUDA。OpenMP不太了解。話說OpenCL和OpenMP這些個在工業界應用多嗎？我所了解的貌似都是學術界在用。CUDA貌似還是有比較不錯的雲平台的，比如阿里雲，EC2。

CUDA 是NVIDA的GPU編程框架，速度可以，coding時需要考慮GPU和CPU之間的內存拷貝耗時

OPENCL 就是一個GPU通用編程的框架，聽說寫起來對coder不夠友好。

OPENMP 我也用過，優點是寫法簡單，但是缺點就是太太太耗CPU了，還不如自己寫多線程省CPU。

OPENACC 這玩意沒聽過。。