?????? 其實在C++ AMP之前已經有了兩個異構編程框架：CUDA與OpenCL。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是顯卡廠商Nvidia于2007年推出的業界第一款異構并行編程框架。在Nvidia的大力支持下，CUDA擁有良好的開發環境，豐富的函數庫，優秀的性能。但是CUDA只能被用于在Nvidia的顯卡上進行異構編程，有先天的局限性。OpenCL (Open Computing Language) 是業界第一個跨平臺的異構編程框架。它是Apple領銜并聯合Nvidia，AMD，IBM，Intel等眾多廠商于2008年共同推出的一個開放標準，由單獨成立的非營利性組織Khronos Group管理。與C++ AMP類似，OpenCL作為一個開放的標準，并不局限于某個特定的GPU廠商，從這點上來看，Nvidia自己獨家的CUDA顯得很封閉。我們可以把OpenCL在異構編程上的地位與OpenGL和OpenAL類比，這兩個標準分別用于三維圖形和計算機音頻。

?????? 因為CUDA與OpenCL比C++AMP更接近硬件底層，所以前兩者的性能更好，然而與C++ AMP的易編程性卻要優于CUDA和OpenCL。與C++ AMP基于C++語言特性直接進行擴展不同，OpenCL是基于C99編程語言進行的相關修改和擴展，因此C++ AMP比OpenCL擁有更高層次的抽象，編程更加簡單。在CUDA和OpenCL中，kernels（運行在GPU上的代碼）必須被封裝成特定函數，而在C++ AMP中，代碼看起來整潔的多：我們只需要使用for循環中內嵌的lambda函數就能完成異構并行計算，而且它的內存模型也在一定程度上被大大簡化了。

?????? 那么在OpenCL、CUDA 與C++ AMP之間，開發者該如何選擇呢？

?????? 1）如果你只需要在Windows平臺上進行異構編程，并且看重易編程性的話，C++ AMP無疑是最好的選擇。依托于Visual Studio這個強有力的開發工具，再加上基于C++這一更高層抽象帶來的先天優勢，C++ AMP將為Windows開發者進行異構編程提供良好的支持。

?????? 2）如果你只需要在Nvidia的GPU卡上進行異構編程，并且非常看重性能的話，CUDA應該是第一選擇：在Nvidia的強力支持下，CUDA在Nvidia硬件上的性能一直保持領先，許多學術研究表明OpenCL與CUDA的性能相差不大，在一部分應用中CUDA的性能稍微好于OpenCL。同時CUDA的開發環境也非常成熟，擁有眾多擴展函數庫支持。

?????? 3）如果你更注重不同平臺間的可移植性，OpenCL可能是目前最好的選擇。作為第一個異構計算的開放標準，OpenCL已經得到了包括Intel，AMD，Nvidia，IBM，Oracle，ARM，Apple，Redhat等眾多軟硬件廠商的大力支持。當然，C++ AMP本身也是一個開放的標準，只是目前只有微軟自己做了實現，將來C++ AMP的跨平臺支持能做到什么程度還是一個未知數。

?????? 其實從編程語言的發展來看，易編程性往往比性能更加重要。從Java和.Net的流行，到腳本語言的崛起，編程效率無疑是最重要的指標。更不用說開發者往往可以通過更換下一代GPU硬件來獲得更好的性能。從這點來看，C++ AMP通過降低異構編程的編程難度，實際上也是推進了異構編程的普及。下面我們需要看的就是C++ AMP是否能成為真正的業界標準，而不僅僅局限于微軟自己的平臺，微軟這次開放C++ AMP標準的行為也正是為了推廣C++ AMP在業界的普及。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的GPU编程语言选择（OpenCL、CUDA 与C++ AMP）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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