Opencl Và Cuda Vs Opencl? Amd Hay Nvidia Sẽ Tốt Hơn Trong Làm Việc? ?

Nếu các bạn không biết GPGPU là gì hay Open

Bạn đang xem: Cuda vs opencl? amd hay nvidia sẽ tốt hơn trong làm việc?

CL, CUDA là như thế nào thì điều đó cũng bình thường thôi. Bởi vì nó là những từ ngữ chuyên dụng được sử dụng trong phần cứng và phần mềm của card đồ họa. Tuy nhiên bài biết này sẽ giải thích sơ bộ về các thuật ngữ đó và ứng dụng của nó để các bạn có thể nắm rõ.

GPGPU là gì?

Chúng ta đã biết GPU (Graphics Processing Unit) là đơn vị xử lý đồ họa, hay hiểu đơn giản nó là cái card đồ họa bạn mua để cắm vào thùng máy tính. Thông thường GPU hỗ trợ cho CPU (central processing unit) để tính toán hình ảnh xuất lên màn hình (chơi game mượt hơn). Nhưng nó chỉ hỗ trợ một chiều, nghĩa là CPU xử lý tính toán rồi trả kết quả cho GPU xử lý hình ảnh xuất ra màn hình, nó không trả lại kết quả cho CPU. Để GPU trả lại kết quả cho CPU, cần có có sự hỗ trợ GPGPU (General Purpose Computing on Graphics Processing Units). Hay nói cách khác GPGPU là thành phần để GPU giao tiếp với CPU. Nếu để chơi game thì không cần quan tâm GPGPU là gì, CPU tính toán trả kết quả cho GPU tính toán xuất hình ảnh ra màn hình. Nếu bạn có nhiều hơn 1 GPU thì cần có thiết bị gắn thêm để các GPU giao tiếp với nhau. thiết bị đó là SLI của Nvidia hay Cross
Fire
X của AMD. Nếu để render trên VRay, Octane, Redshift, Blender,... thì cần có GPGPU, CPU tính toán rồi trả kết quả cho GPU tính toán hình ảnh sau đó lại trả kết quả về CPU. Nếu bạn có nhiều hơn 1 GPU thì hệ thống vẫn làm việc mà không cần SLI hay Cross
Fire
X vì lúc này các GPU làm việc độc lập với nhau

Open
CL và CUDA là gì?

Chúng ta đã biết GPGPU giúp cho GPU và CPU giao tiếp với nhau theo 2 chiều. Open
CL và CUDA là một software frameworks để GPGPU làm việc. Nghĩa là để can thiệp vào quá trình tính toán đó thì GPGPU phải thông quan Open
CL/CUDA. Open
CL là GPGPU framework mã nguồn mở được sử dụng trong các card đồ họa của AMD. CUDA là GPGPU framework độc quyền của Nvidia. Card đồ họa của Nvidia hỗ trợ cả Open
CL và CUDA, trước đây Nvidia hỗ trợ Open
CL không tốt bằng AMD nhưng các thế hệ mới hay chi tiết hơn là RTX 20 Series đã có sự cải thiện rõ rệt

Điểm mạnh của việc tăng tốc CUDA là gì?

Sự khác biệt chính giữa CUDA và Open
CL là CUDA là một framework độc quyền được tạo bởi Nvidia và Open
CL là nguồn mở. Mỗi cách tiếp cận này đều mang lại những ưu và nhược điểm riêng mà chúng tôi sẽ nêu trong phần này. Nếu ứng dụng bạn chọn hỗ trợ cả CUDA và Open
CL, hãy sử dụng CUDA vì nó sẽ tạo ra kết quả hiệu suất tốt hơn. Lý do chính cho điều này là Nvidia cung cấp sự hỗ trợ chất lượng hàng đầu cho các nhà phát triển ứng dụng chọn sử dụng tăng tốc CUDA, do đó việc tích hợp luôn tuyệt vời. Ví dụ: nếu chúng ta xem Adobe CC, hỗ trợ cả CUDA và Open
CL, CUDA sẽ tăng tốc nhiều tính năng hơn và cung cấp khả năng tăng tốc tốt hơn cho các tính năng mà cả hai framework có thể tăng tốc. Nếu chúng ta xem Premiere Pro CS6, không có CUDA thì chỉ có khả năng Preview dựa trên phần mềm là chạy thuần CPU. Để đọc thêm, trong một chủ đề diễn đàn về Creative Cow, một nhân viên Adobe đã nói rằng trong hầu hết các trường hợp, CUDA sẽ tốt hơn Open
CL. Một ví dụ điển hình khác về sự khác biệt giữa hỗ trợ CUDA và Open
CL có thể được nhìn thấy trong REDCINE-X. Nếu bạn bật Open
CL, chỉ có thể sử dụng 1 GPU, tuy nhiên, khi CUDA được bật, 2 GPU có thể được sử dụng cho GPGPU. Hay mới đây nhất với phiên bản Nvidia Studio Driver chúng ta đã có thể sử dụng GPU của Nvidia để giải mã video độ phân giải 8K. Rõ ràng, vì CUDA là một framework độc quyền, nó đòi hỏi sự hỗ trợ và thời gian của Nvidia để tích hợp nó vào các ứng dụng, điều này có nghĩa là chức năng này luôn tuyệt vời. Tuy nhiên, CUDA không dễ dàng cho các ứng dụng chấp nhận như Open
CL (vì nó là nguồn mở). Bất kể điều này, CUDA vẫn được hỗ trợ bởi rất nhiều ứng dụng và tiếp tục phát triển. Như một quy tắc dễ hiểu, nếu ứng dụng của bạn hỗ trợ CUDA, hãy sử dụng Nvidia, ngay cả khi ứng dụng đó cũng hỗ trợ Open
CL.

Điểm mạnh của nền tảng Open
CL là gì?

Open
CL là một khung GPGPU có nguồn mở. Chúng tôi đã đề cập rằng nếu phần mềm của bạn hỗ trợ cả Open
CL và CUDA, thì hãy sử dụng CUDA, nhưng nếu Open
CL là lựa chọn duy nhất thì sao? Nói một cách đơn giản, nếu Open
CL là sự lựa chọn duy nhất của bạn, ví dụ: Final Cut Pro X chỉ hỗ trợ Open
CL và chúng tôi thường khuyên người dùng nên sử dụng card đồ họa AMD Open
CL. Trên toàn bộ tích hợp Open
CL thường không chặt chẽ như CUDA, nhưng Open
CL vẫn sẽ tạo ra các hiệu suất tăng đáng kể khi được sử dụng và tốt hơn nhiều so với việc không sử dụng GPGPU. Như chúng tôi đã nói trước đó, card đồ họa Nvidia cũng có thể sử dụng framework Open
CL, nhưng nó không hiệu quả như card đồ họa của AMD. Vì vậy, nếu các ứng dụng bạn sử dụng hoàn toàn dựa trên Open
CL và không có hỗ trợ CUDA, chẳng hạn như Final Cut Pro X, chúng tôi khuyên bạn nên trang bị cho hệ thống của mình một GPU AMD Open
CL.

Kết luận

Chơi game thì không cần CPU mạnh, nếu có nhiều hơn 1 card thì cần phải nối cầu SLI hoặc Cross
Fire
XRender thì không cần SLI hoặc Cross
Fire
X nhưng CPU cũng phải mạnh
Máy đào bitcoin có render được không? Có render được nhưng sẽ bị tình trạng nghẽn cổ chai nếu CPU không đủ mạnh
Chọn AMD hay Nvidia? nó phụ thuộc vào phần mềm bạn đang sử dụng. Nếu bạn dùng phần mềm chỉ hỗ trợ Open
CL thì hãy chọn AMD. Nếu phần mềm hỗ trợ cả 2 thì chọn Nvidia. Nếu dùng Blender Cycles, Octane, Redshift, VRay để render thì hãy chọn Nvidia. Ngược lại nếu bạn render bằng Lux
Core

Xem thêm:

Render 9 hay Radeon Pro
Render 17 thì chọn AMD

Sự tương thích của một số phần mềm với Open
CL/CUDA

Adobe After Effects CC

CUDA Support 3D ray tracing Multi GPU support
Open
CL Support Có hỗ trợ nhưng AMD không công bố thông tin chi tiết

Adobe Photoshop CC

CUDA Support 30 effects in Mercury Graphics Engine
Open
CL Support Có hỗ trợ nhưng AMD không công bố thông tin chi tiết

Adobe Premiere Pro CC

CUDA Support Mercury Playback Engine for real-time video editing & accelerated rendering
Open
CL Support Có hỗ trợ nhưng AMD không công bố thông tin chi tiết

Adobe Speed
Grade CC

CUDA Support Real-time grading and finishing
Open
CL không hỗ trợ

Autodesk Maya

CUDA Support Increased model complexity Larger scenes
Open
CL Support Physics simulations

Avid Media Composer

CUDA Support Faster video effects Unique stereo 3D capabilities
Open
CL không hỗ trợ

Avid Motion Graphics

CUDA Support Real-time rendering
Open
CL không hỗ trợ

Blackmagic Da
Vinci Resolve

CUDA Support Real-time colour correction Real-time de-noising
Open
CL Support Real-time colour correction

Final Cut Pro X

Open
CL Support Real-time FX editing – no need to render the timeline Faster overall playback & timeline performance Faster third-party effect rendering No transcoding of AVCHD or other complex codecs to editable Pro
Res

RED REDCINE-X

CUDA Support Accelerated debayering

Decoding video upto 8K Hỗ trợ cho 2 GPUs

Open
CL Support Có hỗ trợ nhưng AMD không công bố thông tin chi tiết Chỉ hỗ trợ 1 GPU

RED Giant Effects Suite

CUDA Support Faster effects
Open
CL không hỗ trợ

RED Giant Magic Bullet Looks

CUDA Support Faster effects
Open
CL không hỗ trợ

SONY Vegas Pro

CUDA Support Faster video effects and encoding
Open
CL Support Có hỗ trợ nhưng AMD không công bố thông tin chi tiết

The Foundry HIERO

CUDA Support Better interactivity
Open
CL không hỗ trợ

The Foundry NUKE & NUKEX

CUDA Support Faster effects
Open
CL không hỗ trợ

The Foundry Mari

CUDA Support Increased model complexity at interactive rates
Open
CL không hỗ trợ

Đừng ngạc nhiên nếu bạn không biết opencl là gì hoặc gpgpu là gì, vì đó là những thuật ngữ được sử dụng bởi cạc đồ họa cho phần cứng và phần mềm. Bài viết này sẽ cung cấp giải thích cơ bản về các thuật ngữ trên và ứng dụng của chúng.

1. Sự hiểu biết chính xác về gpgpu là gì?

Như chúng ta đã biết, gpu (graphics processing unit) là bộ xử lý đồ họa chuyên xử lý dữ liệu hình ảnh, video… Thông thường, gpu phối hợp với cpu (bộ xử lý trung tâm) để xử lý, tính toán dữ liệu hình ảnh và xuất ra màn hình . Tuy nhiên, sự hỗ trợ này chỉ là một chiều, nghĩa là chỉ có CPU tính toán và trả kết quả về GPU xử lý ảnh chứ không có chiều ngược lại.

gpgpu cần thiết để cpu và gpu giao tiếp với nhau

Vì vậy, nếu gpu muốn trả kết quả về cpu, nó cần có sự hỗ trợ của gpgpu (viết tắt của tính toán mục đích chung trên đơn vị xử lý đồ họa). Có thể hiểu rằng để gpu và cpu có thể giao tiếp với nhau thì chúng ta cần có sự tồn tại của gpgpu.

Nếu nó chỉ dành cho trò chơi, bạn không cần phải lo lắng về gpgpu. Nhưng nếu bạn có nhiều hơn 1 gpu, thì gpus cần thêm thiết bị để giao tiếp với nhau. Thiết bị có thể là sli do nvidia sản xuất hoặc crossfirex do amd sản xuất.

gpgpu là bắt buộc nếu bạn muốn kết xuất trên máy xay. Sau đó cpu sẽ tính toán và trả kết quả về gpu, gpu xử lý dữ liệu hình ảnh và trả kết quả về cpu. Lúc này gpu sẽ hoạt động độc lập với nhau mà không cần sli hay crossfirex cho dù bạn có nhiều hơn 1 gpu.

2. opencl là gì? Cuda là gì?

gpgpu là cầu nối giữa gpu và cpu để giao tiếp với nhau. Để gpgpu hoạt động, chúng tôi cần một khung phần mềm có tên là opencl và cuda.

Mở là gì? (Open Computing Language) là một framework mã nguồn mở dành cho card đồ họa amd.

Một số điều về opencl:

Giấy phép: giấy phép đặc tả openclỔn định: 3.0 / 27 tháng 4 năm 2020; 17 ngày trước
Nhà phát triển: nhóm khronos
OS: android (tùy thuộc vào nhà cung cấp), freebsd, linux, macos, microsoft windows
Nền tảng: kiến ​​trúc cánh tay, tế bào, x86-32, bộ vi xử lý ibm power, x86-64Ngôn ngữ lập trình: c++, c

cuda? (hoặc cuda core?): CUDA là công cụ điện toán trong GPU (Bộ xử lý đồ họa) của NVIDIA. Card đồ họa do nvidia sản xuất hỗ trợ cả opencl và cuda. Sự hỗ trợ của nvidia cho opencl không tốt bằng amd trước đây, nhưng thế hệ mới thì tốt hơn nhiều.

CUDA là một kiến ​​trúc điện toán song song do nvidia phát triển. Tóm lại, cuda là công cụ tính toán trong nvidia gpu, nhưng các lập trình viên có thể sử dụng nó thông qua các ngôn ngữ lập trình phổ biến

Vài điều về cuda:

Bản phát hành ổn định: 3.2 / ngày 17 tháng 9 năm 2010Nhà phát triển: tập đoàn nvidia
Loại: gpgpu
Hệ điều hành: windows 7, windows vista, windows xp, windows server 2008, windows server 2003, linux, mac os x

open cl và cuda là 2 framework phổ biến nhất trên thế giới

3.Ưu điểm và nhược điểm của open cl và cuda là gì?

Sự khác biệt chính giữa cuda và opencl là cuda là một khung độc quyền do nvidia sản xuất, trong khi opencl là mã nguồn mở. Mỗi framework đều có ưu và nhược điểm riêng mà bạn nên cân nhắc kỹ trước khi lựa chọn.

3.1 cho cuda

Nếu ứng dụng bạn chọn hỗ trợ cả hai khung, hãy sử dụng cuda để có kết quả hoạt động tốt hơn. Lý do là nvidia có hỗ trợ đặc biệt cho các nhà cung cấp sử dụng khả năng tăng tốc cuda, vì vậy việc tích hợp luôn tốt.

Ví dụ, chúng tôi thấy rằng Adobe cc hỗ trợ cả cuda và opencl, và cuda sẽ nhanh hơn và có nhiều chức năng hơn. Bạn xem Premiere pro cs6 nếu không có cuda thì chỉ xem được phần mềm thuần cpu based. Một nhân viên Adobe đã nhận xét trên diễn đàn gia súc sáng tạo rằng cuda tốt hơn opencl trong hầu hết các trường hợp.

Chúng ta có thể dễ dàng thấy một ví dụ trong redcine-x. Nếu bật opencl thì chỉ dùng được 1 gpu. Nhưng khi kích hoạt cuda thì 2 gpu dùng được cho gpgpu.

Gần đây, gpu nvidia có thể giải mã video 8k bằng phiên bản trình điều khiển studio nvidia. Rõ ràng cuda luôn hoạt động vì nó là độc quyền của nvidia và nhà sản xuất đã dành rất nhiều thời gian để hỗ trợ và tích hợp nó vào các ứng dụng.

Nhược điểm của cuda là nó không dễ dàng được chấp nhận bởi các ứng dụng như opencl (vì nó là mã nguồn mở). Tuy nhiên, cuda được hỗ trợ bởi nhiều ứng dụng và vẫn đang phát triển. Từ đây, có thể rút ra nguyên tắc sau: nếu ứng dụng của bạn hỗ trợ cuda, hãy sử dụng nvidia, bất kể ứng dụng đó có hỗ trợ opencl hay không.

3.2 cho opencl

opencl là một khung gpgpu mã nguồn mở. Nếu ứng dụng hỗ trợ cả hai khung, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng cuda. Khi một ứng dụng chỉ hỗ trợ opencl, hãy bình tĩnh vì bạn không có lựa chọn nào khác.

Ví dụ: final cut pro x chỉ hỗ trợ open cl, card đồ họa amd opencl luôn được khuyến nghị. Mặc dù opencl không được tích hợp chặt chẽ như cuda, nhưng nó vẫn mang lại hiệu suất đáng kể khi làm việc và tốt hơn nhiều so với việc không sử dụng gpgpu. cạc đồ họa nvidia cũng có thể sử dụng opencl, nhưng lưu ý rằng nó sẽ không hiệu quả bằng cạc đồ họa amd.

Vì vậy, nếu ứng dụng của bạn chỉ hỗ trợ opencl mà không hỗ trợ cuda, như final cut pro x, thì bạn nên mua gpu amd opencl cho hệ thống của mình.

4. Kết luận

Nếu bạn chỉ chơi game thì không cần gpu mạnh. Nếu bạn có nhiều hơn 1 gpu, bạn phải kết nối sli và crossfirex

Nếu chỉ để render thì không cần sli hay crossfirex nhưng cpu phải mạnh.

Công cụ khai thác bitcoin có thể được hiển thị. Tuy nhiên, nếu bạn không muốn gặp phải tình trạng thắt cổ chai, bạn cần có một cpu mạnh mẽ.

Việc chọn amd hay nvidia phụ thuộc vào phần mềm bạn sử dụng. Nếu phần mềm của bạn chỉ hỗ trợ opencl thì nên chọn amd. Nếu phần mềm của bạn hỗ trợ cả hai, hãy chọn nvidia. Nếu kết xuất với chu kỳ máy xay, hãy chọn nvidia. Nếu bạn đang kết xuất bằng luxcorerender hoặc radeon prorender, bạn nên chọn amd.

5. Khả năng tương thích của một số phần mềm với opencl/cuda

Lõi cuda là gì? Và phần mềm tương thích với opencl/cuda

#1 adobe photoshop cc

cuda hỗ trợ 30 hiệu ứng trong công cụ đồ họa thủy ngân

hỗ trợ opencl không được chỉ định

#2 adobe after effect cc

cuda hỗ trợ hỗ trợ đa gpu dò tia 3d

hỗ trợ opencl không được chỉ định

#3 Adobe Premiere pro cc

cuda hỗ trợ công cụ phát lại thủy ngân để chỉnh sửa video theo thời gian thực và kết xuất nhanh

hỗ trợ opencl không được chỉ định

#4 adobe speedgrade cc

cuda hỗ trợ chấm điểm theo thời gian thực

#5 Autodesk Maya

cuda hỗ trợ các tình huống có mô hình phức tạp hơn

opencl hỗ trợ mô phỏng vật lý

Đồ họa chuyển động điên cuồng #6

cuda hỗ trợ kết xuất theo thời gian thực

Giải pháp davinci của Blackmagic # 7

cuda hỗ trợ hiệu chỉnh màu thời gian thực/khử nhiễu thời gian thực

opencl hỗ trợ hiệu chỉnh màu theo thời gian thực

#8 lần cắt cuối cùng chuyên nghiệp

opencl hỗ trợ chỉnh sửa fx thời gian thực – không cần hiển thị dòng thời gian / phát lại tổng thể nhanh hơn & hiệu suất dòng thời gian / hiển thị hiệu ứng bên thứ 3 nhanh hơn / không cần chuyển mã avchd hoặc các codec phức tạp khác sang prores có thể chỉnh sửa.

#9 redcine-x

cuda hỗ trợ gỡ lỗi tăng tốc / hỗ trợ 2 gpus

hỗ trợ opencl không được chỉ định / chỉ hỗ trợ 1 gpu

#10 Bộ hiệu ứng sao khổng lồ đỏ

cuda hỗ trợ các hiệu ứng nhanh hơn

#11 Sự xuất hiện của viên đạn ma thuật màu đỏ khổng lồ

cuda hỗ trợ các hiệu ứng nhanh hơn

#12 Sony Vegas Pro

cuda hỗ trợ mã hóa và hiệu ứng video nhanh hơn

hỗ trợ opencl không được chỉ định

#13 anh hùng xưởng đúc

cuda hỗ trợ tương tác tốt hơn

#14 Nuke Foundry & Nukex

cuda hỗ trợ các hiệu ứng nhanh hơn

xưởng đúc số 15

cuda hỗ trợ tăng độ phức tạp của mô hình với tốc độ tương tác.

Dành cho những người dùng máy tính chưa biết nhiều về thuật ngữ máy tính, hi vọng bài viết này sẽ giúp bạn đọc hiểu sâu hơn về các bộ phận máy tính và giải đáp được phần nào thắc mắc. Ví dụ: opencl hoặc cuda core là gì.