关于OpenCL GPGPU的建议

Question

我第一次使用我的NVIDIA 9800GT 512MB (现已老化)通过CUDA进入GPGPU。这些天来，我的GPU似乎就是不能处理它。

我特别感兴趣的是OpenCL，而不是CUDA或StreamSDK，不过如果有一些关于这两种技术是否仍然值得追求的信息就更好了。

我的预算大约是150英镑加/减50英镑。我对GPU最适合科学计算(特别是流体模拟和3D医学图像处理)的循环有点陌生。

ATI与NVIDIA的比较也可能有所帮助，如果它们确实如此不同的话。

我也很有兴趣听到关于使用GPGPU功能的游戏的任何建议，但这是一个与潜在的科学计算相比的小问题。

在评估内存速度、时钟速度和内存容量等方面的优缺点时，我也有点迷茫，因此，如果您有任何关于这些更多技术方面的信息，我们将不胜感激。

干杯。

Answer 1

如果你要完全脱离OpenCL的要求，我会说你会选择OpenCL，因为他们有一个发布版本的ATI1.1驱动程序，当规范发布时，as nVidia几乎立即就有了测试版驱动程序，但自那以后就没有更新过，而且他们有一些我在nVidia open OpenCL论坛上读到的but。

就我个人而言，我选择了nVidia，因为它给了我所有的选择。你真的应该去看看CUDA。使用一种通用语言来利用GPU和CPU，这是一种更高效的方法。在未来，微软针对C++的AMP语言扩展将以一种更加平台无关的方式提供与CUDA相同的方法，我确信届时社区将比CUDA更广泛地采用这种方法。

选择nVidia的另一个原因是，自从nVidia大力推动GPGPU计算以来，高性能计算系统的构建者一直在使用它来构建系统，因为它得到的支持较少。这个阵营的特斯拉阵容真的没有答案。甚至亚马逊EC2也提供了基于特斯拉的GPU计算集群。因此，如果你正在寻找超越桌面的覆盖范围和规模，我认为nVidia是一个更好的选择。