我有一小段代码处理庞大的数据集，这些数据集我已经使用openmp进行了并行化，并且渴望使用GPU进一步提高性能。该程序是C ++，是在VS2015下开发的，仅在Windows上运行，并且需要在可行的各种GPU上支持7位以上的64位版本。到目前为止，我一直在研究的技术包括AMP，OpenCL，HLSL和CUDA。尽管已经问过诸如this with an informative answer by Ade Miller之类的问题，但使我感到疑问，尽管AMP似乎是最简单的选择，但它是否仍是解决方案。我解雇了CUDA，因为它在支持的硬件方面限制了我，并且在目前通过following book的过程中倾向于OpenCL。因此，我有以下问题；
这里的OpenCL是一种好方法吗，如other posts所暗示的那样，它可能还在淘汰中？
如果我想支持最大范围的GPU时选择OpenCL，那么使用1.x版本的OpenCL更好吗？我问这的原因是，使用最新版本的CUDA SDK下载的OpenCL.DLL是1.9。我必须下载用于OpenCL的英特尔SDK才能获得2.x版本。
如果我使用OpenCL，我必须随我的应用程序一起分发什么（假定最低为OpenCL.DLL），并且是否存在许可问题？大多数卡的默认驱动程序是否支持OpenCL？如果支持，哪个版本？
关于上述内容，我实际上对AMP更好，因为它可以与任何具有DirectX 11或更高版本的产品一起使用？
（很抱歉，如果上面的内容不太合适，或者有人认为这可能会指向我一个更好的论坛来提出这些问题）
答案 0 :(得分：2)
OpenCL在这里是否是一种好方法，就像其他帖子所暗示的那样，它可能还在淘汰中？
OpenCL似乎是最广泛支持的GPU计算平台。受nVidia，AMD和Intel支持。同样适用于大多数移动平台。它还有大量可用的库：ViennaCL，clBLast，clBlast，Boost-Compute等。
如果我想支持最广泛的GPU时选择OpenCL，那么使用1.x版本的OpenCL更好吗？
是的，目前最安全的是坚持使用1.2-实际上它已经足够了。
所有主要的台式机GPU供应商（英特尔，AMD，nVidia）至少支持OpenCL 1.2。 实际上，只有nVidia尚未发布官方2.0支持-它仍处于beta阶段。
还请注意，某些较旧的GPU也将仅支持OpenCL 1.2。