CUDA vs. OpenCL: uma comparação teórica e tecnológica
| Autor(a) principal: | |
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| Data de Publicação: | 2014 |
| Tipo de documento: | Artigo |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | ForScience: revista científica do IFMG |
| Texto Completo: | http://www.forscience.ifmg.edu.br/forscience/index.php/forscience/article/view/53 |
Resumo: | Apresenta-se neste trabalho uma comparação entre duas arquiteturas para computação paralela: Compute Unified Device Architecture (CUDA) e Open Computing Language (OpenCL). Alguns trabalhos na literatura apresentaram uma comparação de desempenho computacional entre as duas arquiteturas. Entretanto, ainda não existe algum artigo recente e completo que destaca claramente qual arquitetura pode ser considerada a mais eficiente. O objetivo deste trabalho é realizar uma comparação apenas em nível de hardware, software, tendências tecnológicas e facilidades de utilização, evidenciando aquela que pode apresentar o melhor desempenho de uma maneira geral. Para tal, descreve-se os principais trabalhos que já fizeram uso de pelo menos uma das arquiteturas. Observou-se que, por ser um sistema heterogêneo, a escolha do OpenCL pode parecer mais óbvia. No entanto, foi possível concluir que CUDA, apesar de poder ser utilizada apenas nas placas gráficas da NVIDIA®, tem sido uma referência e mais utilizada ultimamente.Palavras-chave: CUDA. OpenCL. GPU.Cuda vs. Opencl: a theoretical and technological comparisonAbstractThis paper presents a comparison between two architectures for parallel computing: Compute Unified Device Architecture (CUDA) and Open Computing Language (OpenCL). Some works in the literature have presented a computational performance comparison of the two architectures. However, there is not some complete and recent paper that highlights clearly which architecture can be considered the most efficient. The goal is to make a comparison only in level of hardware, software, technological trends and ease of use, highlighting one that may present the best cost-effective in general. To this end, we describe the main works that have used at least one of the architectures. It was observed that the choice of OpenCL may seem more obvious for being a heterogeneous system. Nevertheless, it was concluded that CUDA, although it can be used only in graphics cards from NVIDIA®, has been a reference and more used recently.Keywords: CUDA. OpenCL. GPU. |
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CUDA vs. OpenCL: uma comparação teórica e tecnológicaCiência da ComputaçãoCUDA; OpenCL; GPUApresenta-se neste trabalho uma comparação entre duas arquiteturas para computação paralela: Compute Unified Device Architecture (CUDA) e Open Computing Language (OpenCL). Alguns trabalhos na literatura apresentaram uma comparação de desempenho computacional entre as duas arquiteturas. Entretanto, ainda não existe algum artigo recente e completo que destaca claramente qual arquitetura pode ser considerada a mais eficiente. O objetivo deste trabalho é realizar uma comparação apenas em nível de hardware, software, tendências tecnológicas e facilidades de utilização, evidenciando aquela que pode apresentar o melhor desempenho de uma maneira geral. Para tal, descreve-se os principais trabalhos que já fizeram uso de pelo menos uma das arquiteturas. Observou-se que, por ser um sistema heterogêneo, a escolha do OpenCL pode parecer mais óbvia. No entanto, foi possível concluir que CUDA, apesar de poder ser utilizada apenas nas placas gráficas da NVIDIA®, tem sido uma referência e mais utilizada ultimamente.Palavras-chave: CUDA. OpenCL. GPU.Cuda vs. Opencl: a theoretical and technological comparisonAbstractThis paper presents a comparison between two architectures for parallel computing: Compute Unified Device Architecture (CUDA) and Open Computing Language (OpenCL). Some works in the literature have presented a computational performance comparison of the two architectures. However, there is not some complete and recent paper that highlights clearly which architecture can be considered the most efficient. The goal is to make a comparison only in level of hardware, software, technological trends and ease of use, highlighting one that may present the best cost-effective in general. To this end, we describe the main works that have used at least one of the architectures. It was observed that the choice of OpenCL may seem more obvious for being a heterogeneous system. Nevertheless, it was concluded that CUDA, although it can be used only in graphics cards from NVIDIA®, has been a reference and more used recently.Keywords: CUDA. OpenCL. GPU.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas GeraisCAPESde Paula, Lauro Cássio Martins; Instituto de Informática, UFG2014-08-09info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://www.forscience.ifmg.edu.br/forscience/index.php/forscience/article/view/5310.29069/forscience.2014v2n1.e53ForScience; v. 2, n. 1 (2014); 31-46ForScience; v. 2, n. 1 (2014); 31-462318-635610.29069/forscience.2014v2n1reponame:ForScience: revista científica do IFMGinstname:IFMGinstacron:IFMGporhttp://www.forscience.ifmg.edu.br/forscience/index.php/forscience/article/view/53/59Authors who post on ForScience agree to the following terms:- The said work is of own authorship and has never been published or sent to another magazine, this magazine having the right of exclusivity on the edition and publication, under the license Creative Commons Attribution License 3.0 (CC-BY-NC) which allows anyone to share to adapt the work according to the following terms:Atribuição — You must give the appropriate credit, provide a link to the license and indicate if the changes have been made. You must do so in any reasonable circumstance, but in no way do you suggest to the licensor to support you or your use.Non-Commercial — You may not use the material for commercial purposes.- All coauthors are aware of and agree to the submission of the work in the evaluation process in ForScience Magazine. - Authorizes publishers to make the necessary adjustments in the form ofbut preserving the content.- If plagiarism has been proven in any published work, this Journal is free of any responsibility, and its author (s) shall bear the penalties provided by law.- Authors are authorized to take additional contracts separately, for non-exclusive distribution of the version of the work published in this journal (eg, publish in institutional repository or as a book chapter), with acknowledgment of authorship and initial publication in this journal.- Authors are allowed and encouraged to publish and distribute their work online (eg in institutional repositories or on their personal page), as this can generate productive changes, as well as increase the impact and citation of the published work. However, it should be noted that once approved by the evaluators, the manuscript can not be changed. If the author wishes to do so, he should restart the submission process.Autores que publicam na ForScience concordam com os seguintes termos:- O referido trabalho é de própria autoria e nunca foi publicado ou enviado a outra revista, tendo essa revista o direito de exclusividade sobre a edição e publicação, sob a licença Creative Commons Attribution License 3.0 (CC-BY-NC) que permite a qualquer pessoa compartilhar a adaptar o trabalho de acordo com os seguintes termos:Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se as mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de maneira alguma que sugira ao licenciante a apoiar você ou o seu uso.Não Comercial — Você não pode usar o material para fins comerciais.- Todos os coautores estão cientes e concordam com a submissão do trabalho no processo de avaliação na Revista ForScience. - Autoriza os editores a realizarem as adequações necessárias na forma doartigo, porém preservando o conteúdo.- Se comprovado plágio em qualquer trabalho publicado, esta Revista isenta-se de qualquer responsabilidade, devendo seu(s) autor(es) arcar(em) com as penalidades previstas em lei.- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal), já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado. Porém deve-se observar que uma vez aprovado pelos avaliadores, o manuscrito não poderá sofrer mais alterações. Caso o autor deseje faze-lo, deverá reiniciar o processo de submissãoinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-03-14T13:53:35Zmail@mail.com - |
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Apresenta-se neste trabalho uma comparação entre duas arquiteturas para computação paralela: Compute Unified Device Architecture (CUDA) e Open Computing Language (OpenCL). Alguns trabalhos na literatura apresentaram uma comparação de desempenho computacional entre as duas arquiteturas. Entretanto, ainda não existe algum artigo recente e completo que destaca claramente qual arquitetura pode ser considerada a mais eficiente. O objetivo deste trabalho é realizar uma comparação apenas em nível de hardware, software, tendências tecnológicas e facilidades de utilização, evidenciando aquela que pode apresentar o melhor desempenho de uma maneira geral. Para tal, descreve-se os principais trabalhos que já fizeram uso de pelo menos uma das arquiteturas. Observou-se que, por ser um sistema heterogêneo, a escolha do OpenCL pode parecer mais óbvia. No entanto, foi possível concluir que CUDA, apesar de poder ser utilizada apenas nas placas gráficas da NVIDIA®, tem sido uma referência e mais utilizada ultimamente.Palavras-chave: CUDA. OpenCL. GPU.Cuda vs. Opencl: a theoretical and technological comparisonAbstractThis paper presents a comparison between two architectures for parallel computing: Compute Unified Device Architecture (CUDA) and Open Computing Language (OpenCL). Some works in the literature have presented a computational performance comparison of the two architectures. However, there is not some complete and recent paper that highlights clearly which architecture can be considered the most efficient. The goal is to make a comparison only in level of hardware, software, technological trends and ease of use, highlighting one that may present the best cost-effective in general. To this end, we describe the main works that have used at least one of the architectures. It was observed that the choice of OpenCL may seem more obvious for being a heterogeneous system. Nevertheless, it was concluded that CUDA, although it can be used only in graphics cards from NVIDIA®, has been a reference and more used recently.Keywords: CUDA. OpenCL. GPU. |
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Apresenta-se neste trabalho uma comparação entre duas arquiteturas para computação paralela: Compute Unified Device Architecture (CUDA) e Open Computing Language (OpenCL). Alguns trabalhos na literatura apresentaram uma comparação de desempenho computacional entre as duas arquiteturas. Entretanto, ainda não existe algum artigo recente e completo que destaca claramente qual arquitetura pode ser considerada a mais eficiente. O objetivo deste trabalho é realizar uma comparação apenas em nível de hardware, software, tendências tecnológicas e facilidades de utilização, evidenciando aquela que pode apresentar o melhor desempenho de uma maneira geral. Para tal, descreve-se os principais trabalhos que já fizeram uso de pelo menos uma das arquiteturas. Observou-se que, por ser um sistema heterogêneo, a escolha do OpenCL pode parecer mais óbvia. No entanto, foi possível concluir que CUDA, apesar de poder ser utilizada apenas nas placas gráficas da NVIDIA®, tem sido uma referência e mais utilizada ultimamente.Palavras-chave: CUDA. OpenCL. GPU.Cuda vs. Opencl: a theoretical and technological comparisonAbstractThis paper presents a comparison between two architectures for parallel computing: Compute Unified Device Architecture (CUDA) and Open Computing Language (OpenCL). Some works in the literature have presented a computational performance comparison of the two architectures. However, there is not some complete and recent paper that highlights clearly which architecture can be considered the most efficient. The goal is to make a comparison only in level of hardware, software, technological trends and ease of use, highlighting one that may present the best cost-effective in general. To this end, we describe the main works that have used at least one of the architectures. It was observed that the choice of OpenCL may seem more obvious for being a heterogeneous system. Nevertheless, it was concluded that CUDA, although it can be used only in graphics cards from NVIDIA®, has been a reference and more used recently.Keywords: CUDA. OpenCL. GPU. |
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Authors who post on ForScience agree to the following terms:- The said work is of own authorship and has never been published or sent to another magazine, this magazine having the right of exclusivity on the edition and publication, under the license Creative Commons Attribution License 3.0 (CC-BY-NC) which allows anyone to share to adapt the work according to the following terms:Atribuição — You must give the appropriate credit, provide a link to the license and indicate if the changes have been made. You must do so in any reasonable circumstance, but in no way do you suggest to the licensor to support you or your use.Non-Commercial — You may not use the material for commercial purposes.- All coauthors are aware of and agree to the submission of the work in the evaluation process in ForScience Magazine. - Authorizes publishers to make the necessary adjustments in the form ofbut preserving the content.- If plagiarism has been proven in any published work, this Journal is free of any responsibility, and its author (s) shall bear the penalties provided by law.- Authors are authorized to take additional contracts separately, for non-exclusive distribution of the version of the work published in this journal (eg, publish in institutional repository or as a book chapter), with acknowledgment of authorship and initial publication in this journal.- Authors are allowed and encouraged to publish and distribute their work online (eg in institutional repositories or on their personal page), as this can generate productive changes, as well as increase the impact and citation of the published work. However, it should be noted that once approved by the evaluators, the manuscript can not be changed. If the author wishes to do so, he should restart the submission process. Autores que publicam na ForScience concordam com os seguintes termos:- O referido trabalho é de própria autoria e nunca foi publicado ou enviado a outra revista, tendo essa revista o direito de exclusividade sobre a edição e publicação, sob a licença Creative Commons Attribution License 3.0 (CC-BY-NC) que permite a qualquer pessoa compartilhar a adaptar o trabalho de acordo com os seguintes termos:Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se as mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de maneira alguma que sugira ao licenciante a apoiar você ou o seu uso.Não Comercial — Você não pode usar o material para fins comerciais.- Todos os coautores estão cientes e concordam com a submissão do trabalho no processo de avaliação na Revista ForScience. - Autoriza os editores a realizarem as adequações necessárias na forma doartigo, porém preservando o conteúdo.- Se comprovado plágio em qualquer trabalho publicado, esta Revista isenta-se de qualquer responsabilidade, devendo seu(s) autor(es) arcar(em) com as penalidades previstas em lei.- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal), já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado. Porém deve-se observar que uma vez aprovado pelos avaliadores, o manuscrito não poderá sofrer mais alterações. Caso o autor deseje faze-lo, deverá reiniciar o processo de submissão info:eu-repo/semantics/openAccess |
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Authors who post on ForScience agree to the following terms:- The said work is of own authorship and has never been published or sent to another magazine, this magazine having the right of exclusivity on the edition and publication, under the license Creative Commons Attribution License 3.0 (CC-BY-NC) which allows anyone to share to adapt the work according to the following terms:Atribuição — You must give the appropriate credit, provide a link to the license and indicate if the changes have been made. You must do so in any reasonable circumstance, but in no way do you suggest to the licensor to support you or your use.Non-Commercial — You may not use the material for commercial purposes.- All coauthors are aware of and agree to the submission of the work in the evaluation process in ForScience Magazine. - Authorizes publishers to make the necessary adjustments in the form ofbut preserving the content.- If plagiarism has been proven in any published work, this Journal is free of any responsibility, and its author (s) shall bear the penalties provided by law.- Authors are authorized to take additional contracts separately, for non-exclusive distribution of the version of the work published in this journal (eg, publish in institutional repository or as a book chapter), with acknowledgment of authorship and initial publication in this journal.- Authors are allowed and encouraged to publish and distribute their work online (eg in institutional repositories or on their personal page), as this can generate productive changes, as well as increase the impact and citation of the published work. However, it should be noted that once approved by the evaluators, the manuscript can not be changed. If the author wishes to do so, he should restart the submission process. Autores que publicam na ForScience concordam com os seguintes termos:- O referido trabalho é de própria autoria e nunca foi publicado ou enviado a outra revista, tendo essa revista o direito de exclusividade sobre a edição e publicação, sob a licença Creative Commons Attribution License 3.0 (CC-BY-NC) que permite a qualquer pessoa compartilhar a adaptar o trabalho de acordo com os seguintes termos:Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se as mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de maneira alguma que sugira ao licenciante a apoiar você ou o seu uso.Não Comercial — Você não pode usar o material para fins comerciais.- Todos os coautores estão cientes e concordam com a submissão do trabalho no processo de avaliação na Revista ForScience. - Autoriza os editores a realizarem as adequações necessárias na forma doartigo, porém preservando o conteúdo.- Se comprovado plágio em qualquer trabalho publicado, esta Revista isenta-se de qualquer responsabilidade, devendo seu(s) autor(es) arcar(em) com as penalidades previstas em lei.- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal), já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado. Porém deve-se observar que uma vez aprovado pelos avaliadores, o manuscrito não poderá sofrer mais alterações. Caso o autor deseje faze-lo, deverá reiniciar o processo de submissão |
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