本文翻译自：《CUDA vs OpenCL vs Metal : The Battle for GPU Acceleration Supremacy》
原文链接： medium.com/@1kg/cuda-vs-opencl-vs-metal-the-battle-for-gpu-acceleration-supremacy-b6bc99fbeef1
推荐理由
文章对CUDA和OpenCL进行了全方位的剖析，从编程模型、硬件兼容性、性能表现到生态系统支持，每一个方面都进行了深入的探讨和对比。这不仅为技术决策者提供了丰富的信息支持，也为研究人员和开发人员提供了宝贵的参考。
随着WebGPU的崛起和异构计算架构的兴起，文章不仅关注了当前的技术竞争，还前瞻性地探讨了这些新兴技术如何改变并行计算的格局。对于那些寻求未来技术发展方向的读者来说，这篇文章无疑提供了一个清晰的指引。
介绍
在对计算能力的不懈追求中，发生了翻天覆地的变化，将并行计算从小众追求推向了现代技术不可或缺的基石。在这场革命的先锋中，有两大巨头陷入了一场史诗般的霸权争夺战：NVIDIA专有的CUDA（计算统一设备架构）和开放标准OpenCL（开放计算语言）。这场冲突对不同领域的开发人员、研究人员和组织产生了深远的影响，而对加速计算能力的永不满足的需求推动了这种冲突，以应对从人工智能和科学模拟到多媒体处理等日益复杂的挑战。
随着对计算资源的需求持续激增，利用硬件加速器（尤其是图形处理单元 （GPU））的大规模并行功能的能力已成为关键任务的当务之急。CUDA 和 OpenCL 已成为这场 GPU 加速革命背后的驱动力，它们都提供了一种独特的方法来释放这些专用处理器的巨大潜力。
然而，这场战斗远远超出了 CUDA 和 OpenCL 的范围。随着 Web 不断突破可能的界限，一个新的竞争者也加入了这场争夺战：WebGPU，这是一种 Web 标准，有望将 GPU 加速带入 JavaScript 和浏览器的世界。此外，异构计算架构的兴起使情况进一步复杂化，这些架构将 CPU、GPU、FPGA 和 AI 加速器等各种处理元素无缝集成到统一的计算结构中。
这篇全面的演讲深入探讨了并行计算革命的核心，剖析了对决的哲学，分析了现实世界的性能权衡，仔细研究了周围的工具生态系统，并探索了塑造 CUDA、OpenCL 及其新兴竞争对手未来发展轨迹的力量。准备好迎接一场史诗般的多线战争，这场战争与计算本身一样古老——专有优化和开放可移植性之间的冲突。
CUDA：NVIDIA 的统一垂直优化堆栈
CUDA 由 NVIDIA 开发，是专为 NVIDIA GPU 设计的并行计算平台和编程模型。它的架构是围绕一个可扩展的编程模型构建的，使开发人员能够编写为NVIDIA的GPU硬件量身定制的并行代码。CUDA 的突出特点是它与 NVIDIA 硬件紧密集成，可实现高度优化的性能。CUDA 代码直接编译到 GPU 的指令集，从而实现高效执行并最大限度地减少开销。
存在的理由：最大限度地提高 NVIDIA GPU 性能
对于在最新的 NVIDIA GPU 架构上提取经过认证的计算密度是最高优先级的工作负载，CUDA 提供了更通用的解决方案无法比拟的决定性性能优势。无数基准测试一致表明，CUDA 的吞吐量领先于 NVIDIA 芯片上的 OpenCL 等实现，对于某些工作负载（如 LCZero 国际象棋引擎），内核执行效率通常高出 60%。
随着问题大小和并行度扩展要求的加剧，这些增量变得更加夸张，从而允许 CUDA 对寄存器、缓存和内存控制器等 GPU 资源进行精细控制，以解锁供应商中立抽象无法实现的优化。与 cuDNN 等基于 CUDA 的数值库的集成巩固了其在 NVIDIA 硬件上的机器学习等领域的性能优势。
NVIDIA 软件和芯片之间的这种无情的协同设计使 CUDA 能够在目标从绿色团队的统一加速堆栈中释放峰值计算密度时建立无可争议的性能桂冠。在可预见的未来，从 NVIDIA GPU 中榨取最大价值至关重要的应用程序将继续倾向于 CUDA 的硬件校准加速模型。
阿喀琉斯之踵：供应商锁定
然而，这种针对 NVIDIA 专有生态系统优化 CUDA 的垂直集成是一把双刃剑——引入了不可避免的硬件供应商锁定，随着新的加速架构的出现，这可能会成为问题。通过全力以赴从 NVIDIA GPU 中最大限度地提取价值，CUDA 本质上牺牲了对非 NVIDIA 加速器（如 AMD GPU、Intel XPU 或对下一代异构计算环境至关重要的各种 FPGA 结构）的可移植性。
对于寻求长期硬件灵活性和面向未来的软件投资的组织来说，这种对 NVIDIA 堆栈的专有束缚代表了难以为继的风险。虽然 NVIDIA 已经开始试探性地采用 OpenCL 和 AMD 的 ROCm 生态系统等开放标准，但该公司的核心激励措施似乎集中在优化自己的芯片上，而不是使与供应商无关的抽象层民主化。随着行业向多样化、多架构加速拓扑的方向发展，CUDA 的封闭理念可能会成为一种负担。
OpenCL 的口号：开放、可移植的并行性
与哲学形成鲜明对比的是，由 Khronos Group 牵头的开放计算语言 （OpenCL） 代表了跨 CPU、GPU、FPGA、AI 加速器和其他架构的开放、可移植和民主化并行编程的草根口号——无论制造商如何。通过编译器级抽象，远离底层硬件细节，OpenCL 倡导完全代码可移植性的范式，其中算法动态利用任何兼容的加速器，而无需重写新架构。
这种“一次写入，随处运行”的乌托邦为加速工作负载提供了针对专有锁定的关键保险政策。对于集成了不同加速器拓扑结构的异构计算环境，OpenCL 通过统一、开放的编程模型实现协调利用，确保现有的并行代码投资在未来几代硬件中保持长期使用寿命。随着可组合、多结构加速结构的商品化，这种部署灵活性可能变得越来越重要。
可移植性税和优化妥协
然而，OpenCL 崇高的硬件抽象目标需要不可避免的妥协，这可能会破坏与特定微架构深度集成的低级专有 API 的完全计算密度奇偶校验。由于 OpenCL 仅在所有受支持的设备中公开功能的“最小公分母”，因此开发人员无法直接访问 CUDA 等解决方案中提供的许多裸机优化技术和特定于供应商的加速旋钮。
这种与硬件无关的泛化表现为性能税 — 在 NVIDIA GPU 上运行时，OpenCL 实现的运行速度通常比 CUDA 等效产品低 20-60%，具体取决于工作负载类型和开发人员优化工作。虽然 OpenCL 的可移植性和开放理念对于重视硬件灵活性而不是每个周期的压缩的部署场景非常有吸引力，但 CUDA 可能会在同构 NVIDIA 加速堆栈上保持优化优势。
开发人员必须根据其运营优先级，仔细权衡通过 OpenCL 实现可移植灵活性或通过专有加速（如 CUDA）进行裸机优化之间的权衡。
OpenCL 的奇特案例：为什么 CUDA 在 GPGPU 编程中占据主导地位
尽管 OpenCL 具有开放性，但 CUDA 已成为 GPGPU（图形处理单元上的通用计算）编程领域的主导力量。CUDA占据主导地位的原因是多方面的：
先发优势： NVIDIA 比大多数公司更早地认识到 GPU 在通用计算方面的潜力，并于 2007 年推出了 CUDA，这让他们在建立强大的生态系统、开发者社区和丰富的资源方面取得了重大进展。
营销实力：NVIDIA 与大学、研究机构和主要计算机制造商合作，积极开展营销活动，帮助 CUDA 吸引了早期采用者、研究人员和开发人员的注意力，巩固了其作为 GPGPU 编程事实上的标准的地位。
性能优势：CUDA 与 NVIDIA 硬件的紧密集成可优化性能，通常优于 OpenCL 实现。此外，NVIDIA 据称在其 GPU 上对 OpenCL 的支持不佳，这进一步加剧了性能差距。
生态系统和工具：CUDA 拥有一个全面的生态系统，其中包含大量的库、工具和资源，使其对开发人员更易于访问和用户友好。
供应商锁定和市场占有率：NVIDIA 的市场主导地位，尤其是在高性能计算 （HPC） 和数据中心市场，在 CUDA 的广泛采用中发挥了重要作用，因为开发人员和组织选择 CUDA 来利用 NVIDIA GPU 的性能优势。
学术和研究影响：NVIDIA 早期与学术界和研究机构的联系培养了一代精通 CUDA 的研究人员和开发人员，使其在职业生涯和研究工作中的使用得以延续。
Web 霸权之战：将 GPU 加速引入 JavaScript
虽然 CUDA 和 OpenCL 传统上用于用 C、C++ 或 Fortran 等语言编写的本机应用程序，但人们一直在努力将 GPU 加速引入 JavaScript（无处不在的 Web 语言）的世界。一种方法是使用 WebCL，这是一种绑定到 OpenCL 标准的 JavaScript，它允许开发人员直接在 JavaScript 中编写 OpenCL 内核，并在浏览器环境中的兼容 GPU 或其他 OpenCL 设备上执行它们。然而，WebCL 面临着采用挑战，浏览器支持有限，并且由于 WebGPU 的出现而不确定的未来。
另一种选择是使用转译器或源到源编译器，它们可以将 JavaScript 代码转换为 CUDA 或 OpenCL 代码，从而为 JavaScript 开发人员提供更熟悉的编程体验，同时仍利用 GPU 加速。但是，此类工具通常是实验性的，在性能或语言功能支持方面可能存在局限性。
WebGPU 的承诺
WebGPU 是由 Khronos Group 和 Google、Mozilla 和 Apple 等浏览器供应商开发的一种新的 Web 标准。它提供了一个低级的跨平台 API，用于在浏览器环境中的 GPU 上执行计算任务。与专注于通用计算的 WebCL 不同，WebGPU 主要设计用于图形渲染以及与图形和可视化相关的计算工作负载。
虽然 WebGPU 仍在开发中，尚未得到广泛支持，但它有望以更无缝和高性能的方式将 GPU 加速引入 Web。通过提供为 Web 量身定制的低级 API，WebGPU 可以启用新一代 Web 应用程序，这些应用程序利用 GPU 加速完成实时可视化、机器学习和科学计算等任务。
挑战和考虑因素
将 GPU 加速引入 JavaScript 和 Web 并非没有挑战和考虑因素。需要考虑的一些关键因素包括：
性能与可移植性的权衡： 虽然 CUDA 在 NVIDIA GPU 上提供了更好的性能，但它限制了对非 NVIDIA 硬件的可移植性。OpenCL 和 WebGPU 旨在提供更广泛的硬件支持，但可能会牺牲一些性能优化。
安全和沙盒： 授予 Web 应用程序对 GPU 资源的直接访问权限会引发安全问题。浏览器供应商必须仔细设计和实施 GPU 加速 API，以确保它们在 Web 的安全模型和沙盒机制中运行。
开发者体验：将 GPU 计算框架集成到 JavaScript 生态系统中需要仔细考虑开发人员体验。工具、库和抽象可能是必要的，以使 Web 开发人员更容易访问 GPU 加速，而无需广泛的低级 GPU 编程知识。
生态系统支持：任何针对 JavaScript 的 GPU 加速解决方案的成功将取决于浏览器供应商、硬件制造商和更广泛的 Web 开发社区的生态系统支持。
了解图形 API：深入了解 OpenGL、OpenCL、CPU 和 GPU
要全面掌握 CUDA 和 OpenCL 在 GPU 加速领域中的作用，必须了解 CPU（中央处理器）和 GPU 之间的基本区别，以及利用其功能的不同图形 API。
CPU说明
每台计算机的核心是 CPU，旨在高效处理各种任务和工作负载。CPU 擅长顺序处理和分支操作，但未针对高度可并行化的任务进行优化，例如图形渲染或某些涉及同时对大型数据集执行相同操作的科学计算。
GPU 革命
GPU 最初仅用于加速图形渲染，但已发展成为高度并行的处理器，能够解决图形以外的复杂计算问题。与 CPU 不同，CPU 具有相对较少的针对顺序操作进行优化的强大内核，而 GPU 由数千个更小、更高效的内核组成，旨在同时对多个数据点执行相同的操作。
这种并行处理架构与用于图形操作的专用电路相结合，使 GPU 在渲染图形和执行数据并行计算方面非常高效。随着对计算能力的需求激增，GPU 从纯粹的图形加速器转变为通用并行计算强国，为 CUDA 和 OpenCL 等框架铺平了道路。
OpenGL：跨平台图形渲染 API
OpenGL（开放图形库）由 Silicon Graphics （SGI） 于 1992 年开发，是一种跨平台、跨语言的 API，已成为渲染 2D 和 3D 矢量图形的行业标准。OpenGL 为开发人员提供了一个独立于硬件的界面，以便与 GPU 交互，并利用其专用功能来加速图形渲染。
多年来，OpenGL 不断发展，支持不断增加的功能和优化，包括可编程着色器、几何着色器和高级纹理映射技术。它的广泛采用和供应商中立的性质使其成为图形编程生态系统的基石，使开发人员能够创建可以在各种硬件配置上运行的跨平台应用程序。
OpenCL：利用异构并行计算
OpenGL 专注于图形渲染，而 OpenCL 则采用更广泛的方法，为跨异构平台的通用并行计算提供框架。OpenCL 由 Khronos Group 开发并于 2009 年发布，允许开发人员编写跨各种处理器执行的程序，包括 CPU、GPU、数字信号处理器 （DSP） 和现场可编程门阵列 （FPGA）。
OpenCL 指定了一种基于 C99 和 API 的编程语言，用于控制底层硬件并在兼容设备上执行并行计算。这种灵活性使开发人员能够利用各种硬件加速器的处理能力，使 OpenCL 成为科学计算、机器学习和其他可以从并行处理中受益的数据密集型应用程序的强大工具。
相互作用：将 OpenGL 和 OpenCL 结合使用
虽然 OpenGL 和 OpenCL 的主要用途不同，但它们可以协同使用以释放更高的性能和灵活性。许多现代 GPU 支持两个 API 之间的互操作性，使开发人员能够在单个应用程序中利用每种技术的优势。
例如，图形应用程序可以使用 OpenGL 进行渲染，并使用 OpenCL 将计算密集型任务卸载到 GPU，例如物理模拟、图像处理或机器学习推理。这种分工不仅提高了整体性能，而且可以更有效地利用硬件资源。
未来：Vulkan、Metal 和 Beyond
随着硬件功能的不断发展，新的 API 和技术不断涌现，以进一步推动图形渲染和并行计算的界限。Vulkan 是由 Khronos Group 开发的低级图形 API，它提供了一种更直接、更高效的方式来与 GPU 硬件进行交互，与 OpenGL 相比，有望提高性能并减少开销。
同样，Apple 的 Metal API 为在 Apple 平台上对 GPU 进行编程提供了一个低级别、低开销的框架，为面向 iOS、iPadOS 和 macOS 的开发人员提供了 OpenGL 和 OpenCL 的替代方案。
虽然 OpenGL 和 OpenCL 已经确立了自己作为行业标准的地位，但这些较新的 API 正在获得关注，并可能最终取代或与其前辈共存，这反映了图形和并行计算技术不断发展的前景。
使用 Cygwin GCC 在 Windows 上释放 GPU 的强大功能
虽然 CUDA 和 OpenCL 主要是为基于 Unix 的系统设计的，但在利用 GPU 的巨大计算能力方面，Windows 开发人员并没有被冷落。由于开源社区的独创性，像 Cygwin 这样的工具在 Windows 生态系统中提供了一个类似 Unix 的环境，允许开发人员在他们的 Windows 机器上利用 CUDA 和 OpenCL 的功能。
Cygwin 是一个类 Unix 环境，为 Windows 提供了全面的工具和实用程序集合，允许开发人员在 Windows 平台上利用基于 Unix 的软件的强大功能。它通过提供模拟许多 Unix 系统调用和库行为的兼容层来实现这一点。通过在 Cygwin 环境中利用 GNU 编译器集合 （GCC），开发人员可以在 Windows 上编译和构建 CUDA 和 OpenCL 应用程序，使他们能够在 Windows 机器上利用 GPU 加速的强大功能。
优点和局限性
在 Windows 上使用 Cygwin GCC 进行 CUDA 和 OpenCL 开发具有以下几个优势：
熟悉的类 Unix 环境：习惯于在类 Unix 环境中工作的开发人员会对 Cygwin 感到宾至如归，从而缩短学习曲线并提高生产力。
访问开源工具：Cygwin提供了对大量开源工具和实用程序的访问，其中许多工具和实用程序在本机Windows平台上并不容易获得。
跨平台开发：通过使用像 Cygwin 这样的类 Unix 环境，开发人员可以更轻松地将他们的 CUDA 或 OpenCL 应用程序移植到其他基于 Unix 的系统上，因为开发工作流程和工具链是相似的。
但是，需要注意的是，这种方法也有一些限制：
性能开销： 由于仿真层，在 Cygwin 环境中运行应用程序可能会引入一些性能开销，这对于性能关键型应用程序来说可能并不可取。
有限的 GPU 访问： 虽然 Cygwin 允许您开发 CUDA 和 OpenCL 应用程序，但它不提供对 GPU 硬件的直接访问。实际的 GPU 计算仍将通过相应的 CUDA 或 OpenCL 驱动程序和运行时执行。
复杂性：与使用本机 Windows 开发工具相比，设置和配置开发环境可能更加复杂，尤其是对于初学者或不熟悉基于 Unix 的系统的用户。
选择正确的道路：要考虑的因素
在 CUDA、OpenCL 和其他 GPU 加速替代方案之间做出决定时，应考虑以下几个因素：
硬件兼容性： 如果您的目标硬件完全由 NVIDIA GPU 组成，CUDA 是自然的选择，因为它针对 NVIDIA 硬件进行了优化并提供最佳性能。但是，如果您需要跨不同硬件供应商的可移植性，或者计划利用 FPGA 等非 GPU 加速器，OpenCL 是更灵活的选择。
性能要求：对于需要在 NVIDIA GPU 上实现最高性能的应用，CUDA 紧密的硬件集成和优化可以提供显着的优势。但是，如果性能不是唯一的优先事项，并且可移植性或异构计算能力是必不可少的，那么 OpenCL 可能是更好的选择。
生态系统和支持：CUDA 受益于 NVIDIA 广泛的生态系统，包括一套强大的工具、库和社区资源。OpenCL 虽然开放，但硬件供应商的支持和优化级别可能不同，这可能会影响开发和性能。
学习曲线：CUDA 和 OpenCL 都有自己的学习曲线，但 CUDA 更直接的编程模型和广泛的文档可以使开发人员更容易上手。OpenCL 增加的复杂性和跨平台考虑可能需要更陡峭的学习曲线。
未来的考虑：虽然 CUDA 目前针对 NVIDIA 硬件进行了优化，但如果硬件要求或供应商偏好随时间变化，OpenCL 的开放性和跨平台功能可能会提供更好的面向未来的能力。
在许多情况下，CUDA 和 OpenCL 之间的决定可能归结为在性能、可移植性和开发资源之间取得平衡。对于专门针对 NVIDIA GPU 的应用程序，CUDA 的性能优势和强大的生态系统使其成为一个引人注目的选择。但是，如果可移植性、异构计算或未来的硬件灵活性是关键要求，那么 OpenCL 的开放标准和跨平台功能可能会超过其潜在的性能权衡。
不断变化的格局：新兴参与者和未来方向
随着 GPU 计算领域的不断发展，新的进入者和计划不断涌现，进一步塑造了开发人员可用的编程模型和框架。
AMD 的 HIP（异构可移植性接口）提供了一个用户模式编译器，可以将 CUDA 代码转换为跨 AMD 和 NVIDIA GPU 运行，从而为现有 CUDA 代码库提供代码可移植性的潜在途径。
英特尔的 oneAPI 计划旨在为其 CPU、GPU 和加速器提供统一的编程模型，为 CUDA 和 OpenCL 等供应商特定解决方案提供替代方案。
此外，机器学习和人工智能工作负载的兴起推动了 TensorFlow 和 PyTorch 等专用框架的发展，这些框架可以利用包括 GPU 在内的异构硬件资源来加速训练和推理任务。
性能考虑和务实的选择
在评估并行计算的各种编程模型和框架时，必须考虑应用程序的特定要求、开发团队的专业知识以及组织的长期战略目标。
对于需要绝对峰值性能且对 NVIDIA 硬件和软件生态系统有强烈偏好的应用程序，CUDA 可能是自然而然的选择。但是，如果可移植性、开放标准和供应商独立性是更关键的因素，那么 OpenCL、C++ AMP 或 SYCL 等替代方案可能更合适。
考虑各个生态系统的成熟度也很重要，包括库、工具、文档和社区支持的可用性，因为这些可以显着加快开发和部署工作。
最终，在 CUDA、OpenCL 和其他替代方案之间做出决策可能需要一种务实的方法，平衡性能需求、硬件限制、现有代码库和长期灵活性考虑。
异构编程的未来
随着计算硬件的不断发展，随着新架构和专用加速器的出现，异构编程的格局有望进一步转型。在人工智能、量子计算和高性能数据分析等新兴技术的推动下，对计算能力的需求持续激增。这种对并行处理能力的永不满足的渴望将推动新的编程模型和框架的开发，推动利用异构硬件资源的可能性。
一个可能取得重大进展的领域是编程模型和标准的融合。英特尔的 oneAPI 等计划旨在提供一个统一的编程模型，该模型可以跨越各种架构，包括来自多个供应商的 CPU、GPU 和其他加速器。如果成功，这些标准可以降低开发人员的准入门槛，并在不同的硬件平台上实现更无缝的可移植性。
然而，趋同之路可能并非没有挑战。像CUDA这样的专有解决方案已经在某些行业建立了强大的立足点，例如机器学习和科学计算，而现有代码库和成熟生态系统的惯性可能会使新来者难以快速获得牵引力。此外，随着新的硬件架构的出现，例如专用的人工智能加速器和量子计算设备，它们可能需要全新的编程范式和抽象来充分利用其独特的功能。这可能会导致在新标准或主导模型出现之前进行一段时间的碎片化和实验。
无论行业采取何种具体方向，有一点是明确的：并行编程的未来将与异构计算硬件的发展密不可分。接受这种异构性并在采用新的编程模型和框架方面保持领先地位的开发人员和组织将处于最佳位置，以利用并行处理的全部潜力，并在性能和效率方面开辟新的领域。
推动并行计算需求的新兴应用领域
虽然 CUDA 与 OpenCL 与 Metal 的大部分叙述都围绕着传统的并行计算据点，如科学模拟、计算机图形学和最近的机器学习，但对更多计算能力的永不满足的渴望是由一系列令人兴奋的新应用领域推动的，这些领域准备重塑未来。
自动驾驶汽车和机器人技术
随着自动驾驶系统和先进机器人技术的不断普及，其核心感知、规划和控制管道将成为并行计算性能的贪婪消费者。从跨视频、激光雷达和雷达的实时传感器融合，到为障碍物检测和轨迹规划等任务提供计算密集型机器学习推理，这些工作负载将利用 CUDA、OpenCL 等加速框架及其特定领域的演变。
车辆部署不仅需要优化原始吞吐量，还需要优化电源效率、热管理和安全验证，这些因素可能更有利于专用加速堆栈，而不是一刀切的抽象。像特斯拉这样的自动驾驶汽车先驱已经将CUDA用于他们的自动驾驶软件堆栈。
计算仿真和数字孪生
另一个推动对并行计算性能永不满足需求的领域是创建高保真计算模拟和反映现实世界现象的“数字孪生”。应用涵盖分子模拟、气候模式建模、海啸波传播、虚拟工厂孪生等。这些模拟通常由处理大量数据集的大规模并行数值求解器构成，因此通过 CUDA 和 OpenCL 等框架有效地将其计算模式映射到 GPU 等加速器上变得至关重要。
随着计算仿真和数字孪生工作负载的激增，我们可能会看到对针对专用数据结构和算法量身定制的特定领域加速编程模型的需求不断增长。
元宇宙计算革命
随着企业和消费者越来越多地接受沉浸式计算范式，如增强现实和持久的虚拟世界（“元宇宙”），可能会出现大量利用并行性的新加速需求。从实时光线追踪和物理模拟到空间计算和全息渲染，这些新型元宇宙工作负载的并行处理需求可以推动加速器架构和编程模型的进一步专业化和创新。
像英伟达这样的公司已经将他们的 RTX GPU 和 OptiX 光线追踪引擎定位为加速元宇宙体验的基本构建块。Apple 的 Metal 框架还旨在为其芯片上的增强现实渲染提供优化的性能。随着元宇宙滚雪球般发展成为一个价值数万亿美元的行业，我们可能会看到 CUDA 和 Metal 等专有供应商解决方案与 OpenCL 和 WebGPU 等开放标准展开一场高风险的战斗，以建立占主导地位的编程范式。
高性能数据分析和商业智能
随着企业希望从不断增长的数据储备中提取更多可操作的见解，大规模数据分析管道的性能需求正在飙升。利用加速器完成查询和处理海量数据集等任务已变得至关重要。虽然该领域的早期 GPU 加速主要由 CUDA 提供支持，但我们已经看到 OpenCL 的采用越来越多，这得益于 RAPIDS 等可以动态利用各种加速资源的便携式分析库。
展望未来，非常适合稀疏、不规则数据分析工作负载的并行计算模型可能会成为实现大数据民主化的关键工具。
量子计算：下一个前沿领域
虽然仍处于探索性起步阶段，但对量子计算商业化的追求有望成为另一个前所未有的加速前沿，能够重新定义整个行业。通过直接利用叠加和纠缠等量子现象，这些全新的计算架构旨在以比经典计算机更快的速度解决优化、密码学和模拟问题。
然而，在这个完全并行的量子领域中，用于编排和表达算法的编程模型和运行时尚未标准化。从 OpenCL 等工具中汲取灵感的未来标准可以提供跨不同量子比特架构的可移植抽象。或者像量子乐高这样的全新范式可能会出现，以利用量子加速织物的独特功能。
无论最终采用何种方法，将量子计算产品化并将现实世界的应用映射到这些超级加速器上的探索无疑将催生另一场史诗般的编程模型霸权之战，类似于今天的 CUDA 与 OpenCL 之战。一个未被充分探索的领域等待着量子并行编程的先驱。
随着这些多样化的新兴应用共同突破计算可能性的界限，它们将作为熔炉，打造新的加速器架构、编程模型和优化技术，以释放前所未有的并行性能。今天，CUDA、OpenCL、Metal和他们的亲戚之间展开的战斗可能只是在一场仍在形成的更长的并行计算革命中拉开序幕。
异构加速的兴起：重新定义战场
也许颠覆并行计算生态系统的最重大技术变革是异构加速架构的兴起，这些架构将 CPU、GPU、FPG、AI 加速器、网络芯片等各种处理元素紧密集成到统一的计算结构中。单一处理器类型可以满足现代应用领域计算需求的日子已经一去不复返了。相反，我们目睹了异构加速中心的出现，这些中心通过统一的编排运行时、一致的内存结构和高带宽互连拓扑，将不同的工作负载类型以最佳方式映射到其理想的加速资源。
这种异构范式转变将对主导未来计算领域的编程模型和加速框架产生深远影响。
单片加速堆栈的缺点
如今，像 CUDA 和 Metal 这样的孤立加速堆栈，尽管它们在各自的目标架构上具有令人印象深刻的性能，但从根本上来说，它们无法跨不同的处理元素无缝编排异构工作负载执行。CUDA 虽然在 NVIDIA GPU 上具有性能，但没有提供将部分工作负载卸载到非 NVIDIA 加速器（如 FPGA 或 AI 芯片）的固有抽象，这些加速器可能更适合某些计算模式。其单片设计理念将NVIDIA芯片的优化放在首位，这可能会阻碍其作为可组合、多结构异构加速控制平面的有效性。
同样，Metal的封闭生态系统针对苹果紧密集成的GPU架构进行了狭隘的优化，可能很难扩展到包含第三方加速器或跨供应商加速中心的异构领域。
开放异构抽象的前景
相比之下，像 OpenCL 这样的开放标准长期以来一直信奉跨异构处理器架构的可移植并行理念，可以更好地将当今的单片加速模型映射到未来的异构性。随着各种加速架构的激增，OpenCL 的愿景是，通过可移植抽象在 CPU、GPU、DSP 和其他加速结构之间无缝部署与硬件无关的内核执行，可能最终会流行起来。
它在性能上的历史“可移植性税”可能会被未来异构系统提供的纯粹计算密度所抵消。我们已经看到了一些有前途的举措，例如 AMD 的 ROCm 异构计算软件堆栈，它提供了一个统一的编程/运行时模型，用于跨 AMD CPU、GPU 和 AI 加速器编排工作。英特尔也对其 OneAPI 异构编程环境进行了类似的投资，包括 CPU、GPU、FPGA 和 AI 芯片。
开放数据并行编程模型（如基于 OpenCL 构建的 SYCL）在将工作负载映射到各种加速器拓扑结构方面也越来越受欢迎。像这样的标准，在没有硬件供应商锁定的情况下，采用设备级并行性，可以帮助培养一个可移植、可组合的异构计算构建块生态系统，程序员可以根据需要混合和匹配。
混合方法：两全其美？
然而，在异质时代，第三条前进道路，包括专有哲学和开放哲学的各个方面，最终可能会占上风。在这种混合模型中，统一的加速运行时可以通过专有编程层或扩展为特定于平台的加速器结构提供优化的深度集成加速。但是，这些专有的加速引擎将与供应商中立的抽象层并存，在需要时提供与硬件无关的并行性、跨第三方加速器或面向未来的异构部署的可移植性。
这种两全其美的方法旨在通过专门构建的优化来最大限度地提高峰值加速器利用率，同时仍能增强部署灵活性和投资保护。我们已经看到这种模式在整个行业格局中出现的一瞥——例如，Nvidia 的 CUDA 生态系统现在通过 OpenACC 指令和 OpenCL 支持实现加速可移植性，而 AMD 的 ROCm 则在他们自己的专有 GPU 上提供了一个开放的软件堆栈。
尚未到来的战斗
最终，随着异构计算架构重新定义并行处理格局，专有优化和开放可移植性之间的冲突可能会加剧。CUDA、OpenCL、Metal 及其继任者将发现自己卷入了这个新兴多线战场的全新一代战斗。
CUDA 和 Metal 以激光为重点的软硬件协同设计是否会让他们在从各自供应商特定的加速平台中提取峰值计算密度方面具有不可逾越的优势？或者，OpenCL 和开放的、供应商中立的标准是否会通过它们在未来可组合的异构加速结构的不同处理元素中灵活编排工作负载的能力而占上风？
这场巨大冲突的结果将塑造未来几十年并行编程的未来，影响人工智能、科学模拟、沉浸式计算、量子霸权等变革性技术的发展。随着并行计算革命的推进，专有与开放、优化与可移植性之间的史诗般的战斗将继续激烈进行。
加速计算生态系统不断发展
随着 CUDA 与 OpenCL 之争的激烈进行，更广泛的加速计算生态系统正在迅速发展，引入了新的参与者、技术和编程范式，这些参与者、技术和编程范式可能会极大地重塑格局。
专用 AI 加速器和特定领域架构的兴起
塑造加速计算未来的最重要趋势之一是专用 AI/ML 加速器的激增。Cerebras、Groq、SambaNova 和 Graphcore 等公司已经开发了专门针对深度神经网络的训练和推理进行优化的定制硅设计。这些特定于领域的架构通常放弃了传统的 GPU 模型，而是采用完全不同的内存层次结构、数据移动和数字表示方法。
例如，Cerebras的晶圆级引擎具有大量互连处理内核的2D阵列，而Graphcore的IPU则强调稀疏神经网络的高效图处理。至关重要的是，这些 AI 加速器通常带有自己的专有编程模型和软件堆栈，这给习惯于 CUDA 或 OpenCL 范式的开发人员带来了新的挑战。公司正在推广 TensorFlow 和 PyTorch 等框架作为首选接口，同时还构建自定义编译器、库和运行时系统。
专用 AI 芯片的兴起凸显了对更大程度的编程抽象和可移植性的需求。开发人员可能会发现自己要处理各种各样的硬件目标，每个目标都有自己独特的架构特征和编程要求。像 SYCL 这样的开放标准和 MLIR（多级中间表示）等新兴举措旨在提供一条更加统一、与硬件无关的前进道路。
以数据为中心的架构和内存/存储计算
随着人工智能加速器的增长，另一个变革趋势是以数据为中心的计算架构的出现，这些架构紧密集成了处理和存储。三星、NGD Systems 和 Eidetico 等公司正在开发智能固态硬盘 （SSD） 和内存结构，以便在靠近数据所在位置的地方执行大规模并行的数据密集型计算。
这些计算存储和内存计算解决方案利用 CUDA、OpenCL 和 SYCL 等并行编程模型来利用与内存/存储组件一起嵌入的自定义逻辑（FPGA、ASIC）的处理能力。其目标是最大限度地减少困扰传统冯·诺依曼架构的耗能数据移动，从而为数据密集型工作负载解锁新的性能和效率水平。
集成这些以数据为中心的系统的编程和执行模型带来了独特的挑战。开发人员必须解决数据局部性、一致性和显式内存管理的复杂性，而这些领域是 CUDA 和 OpenCL 等传统 GPU 编程模型所无法满足的。新颖的运行时系统和编程抽象对于提高开发人员的生产力和跨这一类新兴硬件的可移植性至关重要。
Arm 生态系统加速实现计算雄心
随着 NVIDIA、AMD 和开源社区之间的战线拉开，另一个主要参与者正在加速计算领域采取大胆举措——Arm Holdings。随着最近推出的 Arm Immortalis GPU 架构和随附的 Arm ML 处理器软件堆栈，该公司将自己定位为 CPU、GPU 和特定领域加速解决方案的综合提供商。
Arm 的战略重点是提供紧密集成的软硬件生态系统，无缝跨移动、边缘和云用例。通过设计自己的 GPU 架构和深度优化软件堆栈，Arm 旨在挑战 NVIDIA 和 AMD 独立 GPU 解决方案的性能和效率。
至关重要的是，Arm 强调 OpenCL、Vulkan 和 SYCL 等开放标准作为其加速计算平台的基础。目标是为开发人员提供一个连贯的编程模型，该模型可以部署在 Arm 的各种 CPU、GPU 和专用 AI/ML 处理器产品中。这种方法与 NVIDIA 专有的 CUDA 生态系统形成鲜明对比，可能提供一种更加开放和便携的替代方案。
随着 Arm 在数据中心、边缘设备等领域的影响力不断扩大，其加速计算计划可能会产生深远的影响。寻求面向未来的应用程序的开发人员可能会发现 Arm 对开放标准和跨平台功能的采用越来越引人注目，这可能会削弱 CUDA 在某些领域的主导地位。
驾驭异构加速计算环境
在硬件和软件创新快速发展的背景下，随着 CUDA 与 OpenCL 之战的展开，开发人员面临着日益复杂和微妙的环境。寻求最佳编程模型和加速策略已成为一项多方面的挑战，没有明确的答案。
专业 AI 加速器、以数据为中心的架构的兴起以及 Arm 生态系统加速计算的雄心壮志打破了传统的 GPU 计算范式。开发人员不能再仅仅依赖 CUDA 或 OpenCL 作为全面的解决方案，而必须采用更加混合、开放的方法。
驾驭这种异构加速计算环境的关键考虑因素包括：
性能可移植性： 开发人员必须寻求能够在各种硬件目标（从 GPU 和 CPU 到专用 AI 芯片和计算存储解决方案）上提供卓越性能的编程模型和框架。
抽象和可组合性：随着底层硬件变得越来越复杂和异构，更高级别的编程抽象和可组合软件堆栈对于保持开发人员的生产力和应用程序的可移植性至关重要。
开放标准和供应商中立性：编写可以在多个供应商的硬件上无缝运行的代码，而不被锁定在单个专有生态系统中，这将是一个关键的成功因素。
软硬件协同设计：加速硬件架构与其相应的编程模型之间的紧密耦合将需要一种更具协作性的跨学科方法来进行系统设计和优化。
适应性和面向未来：鉴于加速计算领域的快速变化，开发人员必须培养开放和适应性强的思维方式，不断扩展他们的技能组合以保持领先地位。
采用这种多方面的方法，开发人员将能够更好地驾驭 CUDA 与 OpenCL 之争以及更广泛的加速计算革命的动荡水域。那些能够在这个异构环境中协调性能、便携性和生产力的艺术的人将成为未来的真正拥护者。
结论：新的加速计算时代的曙光
CUDA 和 OpenCL 之间的冲突只是一场更大规模的战争的开场白，这场战争将决定编程范式、硬件架构和软件生态系统，这些都将定义加速计算的未来。随着专业的 AI 加速器、以数据为中心的内存/存储解决方案以及 Arm 生态系统的雄心壮志重塑格局，传统的 GPU 计算模型正受到来自各方面的挑战。
在这个新时代，胜利者将不是单个技术或供应商，而是能够在不断变化的环境中适应并茁壮成长的开发人员和研究人员。那些拥护开放标准、跨平台可移植性和大规模并行性基本原则的企业将最有能力释放加速计算的真正潜力，推动广泛领域的突破。
前进的道路并不简单，因为开发人员必须驾驭复杂的硬件和软件创新，每个创新都有其独特的优势、劣势和权衡。但是，通过保持开放、协作和着眼于未来的思维方式，这一新的加速计算前沿的先驱将为取得非凡的成就铺平道路，从而突破可能的界限。
CUDA 与 OpenCL 之争可能是当前的焦点，但它只是即将到来的更深刻变革的预兆。随着行业巨头和叛乱新贵的冲突，真正的奖品将是能够将精英性能与真正的跨平台可移植性相协调的编程范式——这是释放加速计算革命全部潜力的关键。
