Nếu các bạn đo đắn GPGPU là gì giỏi OpenCL, CUDA là ra sao thì điều này cũng bình thường thôi. Bởi bởi nó là mọi từ bỏ ngữ chuyên dụng được áp dụng vào Hartware và ứng dụng của thẻ giao diện. Tuy nhiên bài biết này vẫn lý giải sơ cỗ về những thuật ngữ kia với vận dụng của chính nó nhằm những bạn có thể nắm vững.

*

GPGPU là gì?

Chúng ta sẽ biết GPU (Graphics Processing Unit) là đơn vị xử lý hình ảnh, tuyệt hiểu đơn giản dễ dàng nó là dòng card hình ảnh bạn đặt hàng nhằm gặm vào thùng máy tính xách tay. Thông thường GPU hỗ trợ mang đến CPU (central processing unit) nhằm tính toán hình hình họa xuất lên màn hình hiển thị (chơi trò giải trí mượt hơn). Nhưng nó chỉ hỗ trợ một chiều, tức là CPU cách xử trí tính tân oán rồi trả tác dụng cho GPU xử trí hình hình ảnh xuất ra screen, nó không trả lại hiệu quả mang lại CPU. Để GPU trả lại công dụng mang lại CPU, cần phải có có sự cung ứng GPGPU (General Purpose Computing on Graphics Processing Units). Hay có thể nói rằng GPGPU là nguyên tố nhằm GPU giao tiếp cùng với CPU. Nếu nhằm chơi trò giải trí thì không yêu cầu quyên tâm GPGPU là gì, CPU tính toán trả kết quả cho GPU tính toán thù xuất hình hình ảnh ra screen. Nếu bạn có rất nhiều hơn 1 GPU thì cần có lắp thêm đính thêm nhằm các GPU giao tiếp với nhau. thứ sẽ là SLI của Nvidia tốt CrossFireX của AMD. Nếu để render trên VRay, Octane, Redshift, Blender,... thì cần có GPGPU, CPU tính toán thù rồi trả hiệu quả đến GPU tính toán hình ảnh sau đó lại trả kết quả về CPU. Nếu các bạn có tương đối nhiều hơn 1 GPU thì khối hệ thống vẫn thao tác làm việc mà lại ko buộc phải SLI tốt CrossFireX bởi vì hôm nay các GPU thao tác làm việc chủ quyền cùng với nhau

OpenCL và CUDA là gì?

Chúng ta vẫn biết GPGPU giúp cho GPU và CPU tiếp xúc cùng nhau theo 2D. OpenCL và CUDA là một trong software frameworks để GPGPU thao tác làm việc. Nghĩa là nhằm can thiệp vào quy trình tính toán kia thì GPGPU đề xuất thông quan liêu OpenCL/CUDA. OpenCL là GPGPU framework mã nguồn mlàm việc được áp dụng trong những card bối cảnh của AMD. CUDA là GPGPU framework độc quyền của Nvidia. Card giao diện của Nvidia cung ứng cả OpenCL với CUDA, trước đó Nvidia cung ứng OpenCL ko giỏi bởi AMD tuy vậy các thế kỷ mới tuyệt cụ thể hơn là RTX trăng tròn Series đang tất cả sự nâng cấp rõ rệt

Điểm mạnh của việc tăng speed CUDA là gì?

*
Sự biệt lập chính giữa CUDA với OpenCL là CUDA là một trong framework độc quyền được tạo thành vày Nvidia với OpenCL là nguồn msinh sống. Mỗi bí quyết tiếp cận này hầu như mang lại phần lớn ưu với nhược điểm riêng biệt mà Shop chúng tôi đã nêu vào phần này.


Bạn đang xem: Gpuhub


Xem thêm: Tiểu Sử Mc Nguyễn Cao Kỳ Duyên Sinh Năm Bao Nhiêu, Nguyễn Cao Kỳ Duyên Sinh Năm



Xem thêm: Đốt Tàn Nhang Ở Viện 108 Có Tốt Không ? Kinh Nghiệm Điều Trị Nám Da Tại Bệnh Viện 108

Nếu áp dụng các bạn lựa chọn cung cấp cả CUDA và OpenCL, hãy sử dụng CUDA bởi nó sẽ tạo nên ra tác dụng năng suất tốt hơn. Lý do bao gồm đến vấn đề này là Nvidia hỗ trợ sự hỗ trợ unique bậc nhất cho những đơn vị cải tiến và phát triển ứng dụng lựa chọn áp dụng tăng tốc độ CUDA, cho nên bài toán tích phù hợp luôn tuyệt vời nhất. Ví dụ: nếu họ coi Adobe CC, cung ứng cả CUDA cùng OpenCL, CUDA đang tăng speed nhiều bản lĩnh rộng với cung ứng khả năng tăng tốc xuất sắc rộng cho các nhân kiệt mà lại cả nhị framework có thể tăng tốc độ. Nếu họ xem Premiere Pro CS6, không có CUDA thì chỉ có khả năng Preview dựa trên ứng dụng là chạy thuần CPU. Để tham khảo thêm, trong một chủ đề diễn đàn về Creative Cow, một nhân viên cấp dưới Adobe sẽ nói rằng vào phần lớn những trường vừa lòng, CUDA vẫn giỏi rộng OpenCL. Một ví dụ điển hình khác về việc khác biệt thân cung ứng CUDA và OpenCL có thể được bắt gặp trong REDCINE-X. Nếu bạn nhảy OpenCL, chỉ hoàn toàn có thể sử dụng 1 GPU, mặc dù, Lúc CUDA được nhảy, 2 GPU có thể được thực hiện đến GPGPU. Hay vừa mới đây tốt nhất cùng với phiên bản Nvidia Studio Driver chúng ta đã có thể áp dụng GPU của Nvidia để giải mã video độ sắc nét 8K. Rõ ràng, vày CUDA là 1 framework độc quyền, nó đòi hỏi sự hỗ trợ và thời gian của Nvidia nhằm tích phù hợp nó vào những ứng dụng, điều đó Có nghĩa là tác dụng này luôn tuyệt vời. Tuy nhiên, CUDA ko dễ ợt cho những áp dụng gật đầu nlỗi OpenCL (bởi nó là mối cung cấp mở). Bất nhắc điều này, CUDA vẫn được cung cấp vì chưng không hề ít vận dụng cùng liên tiếp trở nên tân tiến. Nhỏng một quy tắc dễ nắm bắt, ví như áp dụng của công ty hỗ trợ CUDA, hãy thực hiện Nvidia, trong cả Lúc vận dụng này cũng cung cấp OpenCL.

Điểm mạnh mẽ của gốc rễ OpenCL là gì?

*
OpenCL là một trong size GPGPU có mối cung cấp mở. Chúng tôi vẫn đề cập rằng nếu như phần mềm của người tiêu dùng hỗ trợ cả OpenCL với CUDA, thì hãy sử dụng CUDA, dẫu vậy giả dụ OpenCL là sàng lọc nhất thì sao? Nói một cách đơn giản và dễ dàng, nếu OpenCL là sự việc lựa chọn độc nhất vô nhị của doanh nghiệp, ví dụ: Final Cut Pro X chỉ cung ứng OpenCL cùng Cửa Hàng chúng tôi hay khuim người dùng đề nghị áp dụng card hình ảnh AMD OpenCL. Trên toàn cục tích hòa hợp OpenCL thường xuyên ko chặt chẽ nlỗi CUDA, dẫu vậy OpenCL vẫn sẽ khởi tạo ra các công suất tăng đáng chú ý khi được thực hiện cùng xuất sắc hơn những so với Việc không thực hiện GPGPU. Nhỏng Shop chúng tôi đang nói trước kia, card đồ họa Nvidia cũng rất có thể thực hiện framework OpenCL, tuy thế nó không tác dụng như card hình ảnh của AMD. Vì vậy, trường hợp các áp dụng bạn sử dụng trọn vẹn dựa trên OpenCL cùng không tồn tại hỗ trợ CUDA, ví dụ như Final Cut Pro X, công ty chúng tôi khuim chúng ta nên thứ mang lại hệ thống của bản thân mình một GPU AMD OpenCL.

Kết luận

Ckhá game thì không phải CPU dạn dĩ, giả dụ có khá nhiều hơn 1 card thì rất cần được nối cầu SLI hoặc CrossFireXRender thì ko nên SLI hoặc CrossFireX tuy vậy CPU cũng đề xuất mạnhMáy đào bitcoin gồm render được không? Có render được dẫu vậy sẽ ảnh hưởng triệu chứng nghẽn cổ cnhì giả dụ CPU không được mạnhChọn AMD tốt Nvidia? nó phụ thuộc vào ứng dụng ai đang sử dụng. Nếu chúng ta sử dụng ứng dụng chỉ cung cấp OpenCL thì hãy chọn AMD. Nếu ứng dụng cung cấp cả 2 thì lựa chọn Nvidia. Nếu cần sử dụng Blender Cycles, Octane, Redshift, VRay để render thì hãy lựa chọn Nvidia. trái lại nếu khách hàng render bởi LuxCoreRender 9 tốt Radeon ProRender 17 thì lựa chọn AMD

Sự cân xứng của một số phần mềm với OpenCL/CUDA

Adobe After Effects CC

CUDA Support 3D ray tracing Multi GPU supportOpenCL Support Có hỗ trợ tuy thế AMD ko ra mắt thông báo bỏ ra tiết

Adobe Photoshop CC

CUDA Support 30 effects in Mercury Graphics EngineOpenCL Support Có cung cấp nhưng mà AMD ko chào làng báo cáo chi tiết

Adobe Premiere Pro CC

CUDA Support Mercury Playbaông chồng Engine for real-time đoạn phim editing & accelerated renderingOpenCL Support Có cung cấp tuy vậy AMD ko chào làng công bố bỏ ra tiết

Adobe SpeedGrade CC

CUDA Support Real-time grading và finishingOpenCL ko hỗ trợ

Autodesk Maya

CUDA Support Increased Mã Sản Phẩm complexity Larger scenesOpenCL Support Physics simulations

Avid Media Composer

CUDA Support Faster video effects Unique stereo 3 chiều capabilitiesOpenCL ko hỗ trợ

Avid Motion Graphics

CUDA Support Real-time renderingOpenCL ko hỗ trợ

Blackmagic DaVinci Resolve

CUDA Support Real-time colour correction Real-time de-noisingOpenCL Support Real-time colour correction

Final Cut Pro X

OpenCL Support Real-time FX editing – no need to lớn render the timeline Faster overall playbaông xã & timeline performance Faster third-buổi tiệc nhỏ effect rendering No transcoding of AVCHD or other complex codecs khổng lồ editable ProRes

RED REDCINE-X

CUDA Support Accelerated debayering

Decoding đoạn phim upto lớn 8K Hỗ trợ mang đến 2 GPUs

OpenCL Support Có cung ứng tuy nhiên AMD không chào làng đọc tin cụ thể Chỉ cung ứng 1 GPU

RED Giant Effects Suite

CUDA Support Faster effectsOpenCL không hỗ trợ

RED Giant Magic Bullet Looks

CUDA Support Faster effectsOpenCL ko hỗ trợ

SONY Vegas Pro

CUDA Support Faster đoạn phim effects và encodingOpenCL Support Có cung cấp tuy thế AMD không ra mắt công bố chi tiết

The Foundry HIERO

CUDA Support Better interactivityOpenCL không hỗ trợ

The Foundry NUKE & NUKEX

CUDA Support Faster effectsOpenCL ko hỗ trợ

The Foundry Mari

CUDA Support Increased model complexity at interactive ratesOpenCL ko hỗ trợ