CUDA第四期有奖讨论：谈谈你对CUDA的架构的理解(活动已结束）

gelcchina

如果开发人员想获得更多的对硬件上的控制权的话，可以使用API来进行编程，而如果类似科学家如果对API不是太了解，那么就可以用CUDA C语言来编程，这是两种不同编程的方式，他们有他们相同点和不同点。OpenCL和CUDA C语言进行开发的时候，在并行计算上的概念很相似，在程序上是也有很大的相似度，所以程序之间的相互移植相对来说也比较容易。
对于CUDA C来说，OpenCL开发的程序执行效率会不会比CUDA C效率更高一些？实际上这个问题是不用担心的，执行效率高不高，并不取决于采用的什么语言，什么样的API，更大程度上取决于的代码的优化程度！

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对C语言进行编程的人员都知道，C语言使用驱动程序就是API，实际上是一种抽象，这个抽象主要是指和硬件相关的抽象。实际上CUDA C语言是一种C语言的扩展，这扩展的一部分主要是进行并行运算编程的方面，这些是通过C的扩展来获得的。基本上认为CUDA的程序也是一种标准的C语言的程序，然后使用一些关键字然后来对并行这方面计算，最后做一些区分。C语言最终编译会成为PTX的代码，然后在GPU上执行。OpenCL是一个API，就是应用程序的编程接口，OpenCL和OpenGL很像，这种API可以调用API最底层的数据，通过程序开发调用各种各样的函数，实现各种各样的功能。对于API来说一般它对硬件设备有比较完整的访问权，以访问硬件的设备，可以对内存进行管理，这是由开发人员通过编程来做的这些事情。最后OpenCL通过编译、通过驱动程序可以生成PTX代码在GPU上进行执行。

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编程人员要利用GPU的计算能力开发你的应用的时候，有两种模式：如果你需要对硬件有更多的控制，可以通过OpenCL来编你的API和你的程序，那么它可以在CPU上运行；如果不需要底层的硬件管理，同时对硬件有控制权，而且又不太懂API这些程序，只要用C语言就可以编程了，或者CUDA C语言来编程，编完程序以后也可以在CPU的硬件上运行。

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如果认为一种开发环境就可以取代其他的开发环境，这个是不现实的。举个例子，在X86的架构上，除了C语言以外还有Java、Fortran还有Pascal语言，这些不可能互相取代的，每种语言、每种API都有它使用的人群。不同的语言、不同的API都会满足不同人群的。GPU计算和API语言不是太多，目前还比较少，NVIDIA还会不断地推出Java、Pascal或者C++也会支持。如果以前没有Fortran，那些“老古董”程序员要让他们学习C语言的话基本不可行，他们可能用Fortran用了几十年，让他们使用C语言开发的话他就比较痛苦，所以OpenCL与CUDA C语言并不存在谁将取代谁的问题。

童馨

以下是参与活动获得奖励的id：
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jinshen1979
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无敌涛涛
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假期务实
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gelcchina
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奖励已经发出了，恭喜大家！！！！！！