Комментарии 5
Это все конечно хорошо, но мало реальных приложений указано. А еще бы пример если б был, вобще чудестно было бы)
«а OpenCL — через С++, упрощая работу с объектно-ориентированным программированием» — это не так. OpenCL.dll, которая является прокладкой между пользовательским приложением и потрохами openCL, специфичным для платформы, имеет самый обычный сишный интерфейс. Обертку с классами можно написать, да, но это не изменит интерфейса dll.
Почему половина статьи посвящена иной тематике? Почему OpenCL в повседневных задачах свёлся к сравнению с Intel и Nvidia?
Несколько фильтров в «Фотошопе» и какой-то тяжёлый расчёт в табличном процессоре всё ещё довольно далеки от «повседневных задач».
Надоело пять лет читать, как бенчмарки выдаются за действительное. Те, у кого был резон переводить вычисления на GPU, уже сделали это (с плохим, хорошим, или невыносимо кривым API — дело десятое), а для получения хоть какой-то выгоды в широком спектре задач нужны гораздо более сильные решения (вроде очень умных компиляторов). Меня не удивит, если со всеми теоретически выгодными оптимизациями у типичного пользователя видеокарта всё ещё будет загружена композитингом больше, чем универсальными вычислениями.
Надоело пять лет читать, как бенчмарки выдаются за действительное. Те, у кого был резон переводить вычисления на GPU, уже сделали это (с плохим, хорошим, или невыносимо кривым API — дело десятое), а для получения хоть какой-то выгоды в широком спектре задач нужны гораздо более сильные решения (вроде очень умных компиляторов). Меня не удивит, если со всеми теоретически выгодными оптимизациями у типичного пользователя видеокарта всё ещё будет загружена композитингом больше, чем универсальными вычислениями.
В тексте так много о том, что OpenCL намного лучше CUDA и так мало о том, что почти во всём профессиональном софте есть CUDA и почти нигде нет OpenCL.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
OpenCL в повседневных задачах