NVIDIA：Tesla CUDA是最好的HPC工具！

谈到CUDA编程，想必就不能不提OpenCL与Direct Compute两个标准，它们同样也是利用GPU进行通用计算，AMD更将是这两个标准列为未来发展的重点。不过，Sumit Gupata对此有很多看法，先简单的总结一下：在NVIDIA眼中看来，第一与CUDA并不冲突，第二至少从目前来看，CUDA要比它们强大得多。

而如果你愿意使用新兴的DirectCompute与OpenCL标准来开发，那么CUDA也将完全支持

“包括AMD在内所推出的所有的OpenCL的编译器都是Beta版的，还没有新产品。他们可能最终还是会真正的发布一些产品，但是速度太慢。所以OpenCL媒体炒的比较热，但真正的用户很少。”Sumit Gupata先提出了OpenCL目前所面临的问题，“反观CUDA，已经发展五年了，产品非常成熟；而OpenCL只有一年半。从应用上，目前大家用的都是CUDA，没有用OpenCL，所有的应用都是在CUDA上应用的。对我们来说，NVIDIA利用CUDA这一创新平台，可以做CUDA C、CUDA C++的处理，每年我们都会发布三到四次新的应用。”

Sumit Gupata接着说到，“对于OpenCL来说，他的委员基本上每六个月要开一次会。我们每次有一些新的应用发布的时候，加入的新功能都会加入OpenCL未来的设计图或者设计方案里面。OpenCL自己进行新的升级发布的时候，也会把我们的功能加进去。但这样的过程对我们的客户来说，他觉得创新的过程太慢了。对于大多数的HPC的程序员来说，甚至包括消费领域的程序员来说，他们编程的时候都是用C、C++或者Fortran语言。”

CUDA所支持编程语言和API很丰富，为开发人员提供了很好的灵活性

“对我们来说，CUDA可以非常自然的支持这些语言。不过对于OpenCL来说，我都不是很了解，”Sumit Gupata强调，“我原来是做程序员，现在是做市场营销，但不要忘了，我有计算机的博士学位，我都看不懂OpenCL。所以OpenCL不是很容易理解。但不管怎么样，每个程序员有自己的选择，不论他选择任何一个平台上的任何一个语言，我们都会给他支持，我们的目标是在CUDA的平台上的语言。所以对我们来说，未来在CUDA平台上大力的发展C、C++还有Fortran，我们都会百分之百的投入，而所有新的Fermi的性能都是支持CUDA C语言的。”

Sumit Gupata接着把话题转回到竞争对手上来，“AMD最近刚刚宣布说它支持双精度的OpenCL 的计算，这也是为什么现在Adobe的产品是CUDA C而不是OpenCL。AMD宣布的版本也是一个试运行的版本。OpenCL是这样的，你写了一次程序之后，到处都可以运行。但是和OpenGL一样，也需要一个固定的GPU进行程序的编写，比如AMD的，或者NVIDIA，要涉及到多核的GPU。对于GPU来说是非常复杂的，比如有很多内存，L1的缓存，AMD自己的架构是VIEW。看起来一个程序可以到处运行，但你需要把自己的GPU进行优化才能够用它。”Sumit Gupata最后强调，“但不管怎么样，OpenCL是非常好的一个平台，我们也希望推广我们的CUDA平台。我们的重点是让GPU变得更加成功，不管是用什么语言，也许有人用JAVA语言，我们也会支持。”