একটি বড় পিআরও হ'ল ওপেনসিএল এর পিছনে বিক্রেতাদের সংখ্যা। এনভিআইডিএ চালিত সিস্টেমের জন্য মোটামুটি জটিল সিউডিএ কোড বিকাশের জন্য একটি প্রচুর সময় এবং প্রচেষ্টা ব্যয় করে এমন একটি গবেষণা দলের সাথে দেখা করে আমি এই সম্পর্কে কিছু কৌতুকপূর্ণ অভিজ্ঞতা পেয়েছি। কোডটি বিকশিত হওয়ার এক বছর পরে, গবেষণা গ্রুপটি একটি বৃহত এবং দ্রুত এএমডি ভিত্তিক সিস্টেমে অ্যাক্সেস পেয়েছিল তবে কোডটি পোর্ট করার জন্য তাদের (মানব) সংস্থান না থাকায় তারা এটি ব্যবহার করতে পারেনি।
এমনকি যদি সিইউডিএ এবং ওপেনসিএল বৈশিষ্ট্যগুলির মূল সেটটি প্রায় অভিন্ন হয় (তবে @ জোনাথনদুরসি ভালভাবে উল্লেখ করেছেন), যদি কোডটি রূপান্তর করার কাজটি মূল বিকাশকারীকে দেওয়া হয় না তবে পুরো পোর্টিং প্রকল্পটি বেশ সময় সাশ্রয়ী হতে পারে।
তবে চুদা এবং ওপেনসিএল-এর মধ্যে কিছু সরকারী অসঙ্গতি রয়েছে। সর্বাধিক লক্ষণীয়ভাবে CUDA সি ++ টেম্পলেটগুলি সমর্থন করে যখন ওপেনসিএল এখনও আনুষ্ঠানিকভাবে তাদের সমর্থন করে না। যাইহোক, টেমপ্লেট এবং অন্যান্য সি ++ বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য এএমডি দেব কেন্দ্রীয় থেকে এই পোস্টে আরও তথ্য সহ ওপেনসিএল-তে একটি এক্সটেনশান বিকাশের জন্য এএমডি-র একটি প্রচেষ্টা রয়েছে । আমি আশা করি ভবিষ্যতে ওপেনসিএল সংশোধন এই কাজটি যুক্ত করতে পারে।
এই মুহুর্তে (২০১২ শুরুর দিকে), @ ম্যাটক্ন্পলে লিঙ্কযুক্ত যে দুর্দান্ত লাইব্রেরিগুলি বন্ধ উত্স বা টেমপ্লেটগুলি ব্যবহার করে, সেগুলি কমপক্ষে গড় সময়ে NVIDIA ব্যতীত অন্য হার্ডওয়্যারের জন্য উপলব্ধ হবে না।
জিপিইউ-কম্পিউটিং শিখছে এমন কারও জন্য আমি বলব যে ওপেনসিএল সি বেশ কঠিন হতে পারে, কারণ প্রচুর বিবরণ রয়েছে যা শিক্ষানবিশকে মৌলিক ধারণাগুলি থেকে বিভ্রান্ত করে, যেখানে সিডিডিএ সহজ এবং সোজা এগিয়ে রয়েছে। যাইহোক, এমন সরঞ্জাম রয়েছে যা পাইপোপেনসিএল (ওপেনক্লিসের জন্য পাইথন মোড়ক) এর মতো ওপেনসিএলকে শিখতে ও ব্যবহার করতে আরও সহজ করে তোলে যা সমস্ত পাইথন চিনিকে ওপেনসিএল এনে দেয় (নোট করুন যে সেখানে পাইকুডিএও রয়েছে)। উদাহরণস্বরূপ, দুটি অ্যারে যুক্ত করার জন্য পাইপোপেনসিএল ডেমোটি কেবল 25 লাইনের নীচে রয়েছে এবং এর মধ্যে রয়েছে: হোস্ট এবং ডিভাইসে অ্যারে তৈরি করা, ডেটা স্থানান্তর করা, প্রসঙ্গ এবং সারি তৈরি করা, কার্নেল, কীভাবে কার্নেলটি তৈরি এবং কার্যকর করা যায় , জিপিইউ থেকে ফলাফল প্রাপ্ত এবং তাদের সাথে নাম্পির তুলনা করা (নীচের লিঙ্কগুলি দেখুন)।
পাইওপেনসিএল - http://mathema.tician.de/software/pyopencl
পাইকুডা - http://mathema.tician.de/software/pycuda
অভিজ্ঞ জিপিইউ-প্রগ্রেমারদের জন্য, আমি এখানে @ জোনাথনদুরসির সাথে একমত, সিইউডিএ এবং ওপেনসিএল মৌলিকভাবে একই এবং মেয়রের কোনও পার্থক্য নেই। তদুপরি, জিপিইউগুলির জন্য একটি দক্ষ অ্যালগরিদম বিকাশের কঠোর পরিশ্রম অনেক ভাষা স্বাধীন, এবং বিক্রেতাদের ওপেনসিএল সমর্থন এবং ডকুমেন্টেশন এখন 2 বছর আগের কথাটির চেয়ে অনেক বেশি পরিপক্ক। এখনও কেবল একটি তাত্পর্য তৈরি করে যে, NVIDIA সত্যই CUDA সম্প্রদায়ের তাদের সমর্থন নিয়ে কিছু দুর্দান্ত কাজ করছে।
ওপেনসিএলের একটি অতিরিক্ত সুবিধা রয়েছে যা এটি সিপিইউতে চলতে পারে এবং ইতোমধ্যে ইন্টেল এবং এএমডি দ্বারা সমর্থিত। সুতরাং আপনি যদি কোনও উপলব্ধ সিপিইউ কোরের সুবিধা নিতে চান তবে আপনার অ্যালগরিদমিক কাঠামো পরিবর্তন করার দরকার নেই। আমার মতামত নয় যে সিপিইউ অপ্টিমাইজড কার্নেল হিসাবে কোনও সিপিইউ / মাল্টিকোর ওরিয়েন্টেড অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য ওপেনসিএল সেরা সমাধান হ'ল একটি জিপিইউ অপ্টিমাইজড কার্নেলের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা দেখাচ্ছে। যাইহোক, আমার অভিজ্ঞতায় সিডিইউতে চালনা করতে সক্ষম হয়ে সিওডি বিকাশ উপকৃত হয়।