随着Windows 7可能在明年10月发布（并伴随着DirectX 11的发布），等待DirectX 11的显式GPGPU特性是否值得，这意味着它将是跨平台的（ATI / Nvidia，而不是Windows / Linux / Mac /其他）; 或者我现在就创建一个CUDA应用程序？
4个回答
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根据我的经验，从通用处理器编程跃迁到GPGPU编程的主要难点在于概念上的飞跃。关键在于数据并行代码。
即使在CPU的多线程环境中，每个线程都在低级别上做着自己的事情，线程之间的同步是相对较少的。为了利用GPGPU的强大能力，您需要运行数千个线程，这些线程在逻辑上运行着相同的指令，但在不同的数据上，几乎完全同步。
相比于理解数据并行范例，学习CUDA语法相对较快，因此，如果您打算为GPGPU编程装备自己，现在开始使用CUDA会是非常值得的一步。
- biozinc
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我对数据并行编程很熟悉，但是我在思考如果DX11也将包括GPGPU功能，那么是否值得投资时间学习CUDA。 - TraumaPony
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从学习的角度来看，我认为你现在开始学习CUDA会很有益处，因为它会帮助你更好地思考数据并行化，这正是GPU擅长的。然后，如果你转向DirectX 11，你就有了一个良好的基础来使用它，但这取决于你可用的时间（即如果你有时间尝试一些学习经验）。
另外，苹果公司正在推动OpenCL（开放计算语言）成为通用解决方案，但目前还不太清楚。这是另一种技术，你可以等待并检查它。
微软PDC会议将于本月晚些时候举行，也许他们会宣布一些有用的DX11信息，帮助你做出决定。
我的一般建议是，我认为现在有很多东西需要学习，以后你会用得上（使用DX11或OpenCL），但你必须问问自己是否愿意学习一些可能在长期内没有前途的技术。无论如何，这些只是我的想法，我对CUDA的经验不是很丰富。
高度猜测的是，我的直觉是像CUDA这样的API不会长久存活，而DirectX和/或OpenCL是唯一有未来的解决方案（除非他们真的搞砸了实现，但我不相信）。
另外，苹果公司正在推动OpenCL（开放计算语言）成为通用解决方案，但目前还不太清楚。这是另一种技术，你可以等待并检查它。
微软PDC会议将于本月晚些时候举行，也许他们会宣布一些有用的DX11信息，帮助你做出决定。
我的一般建议是，我认为现在有很多东西需要学习，以后你会用得上（使用DX11或OpenCL），但你必须问问自己是否愿意学习一些可能在长期内没有前途的技术。无论如何，这些只是我的想法，我对CUDA的经验不是很丰富。
高度猜测的是，我的直觉是像CUDA这样的API不会长久存活，而DirectX和/或OpenCL是唯一有未来的解决方案（除非他们真的搞砸了实现，但我不相信）。
- Morten Christiansen
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如果你想要学习经验，就去尝试吧！
另一个选择是AMD/ATI的Stream SDK，你可以在这里下载：http://ati.amd.com/technology/streamcomputing/sdkdwnld.html
nVidia的Cuda和ATI的CAL在功能上大致相当。Cuda只适用于nVidia的GPU，而CAL只适用于ATI的GPU。
最终，会有很好的跨平台开发工具，但现在这是一个巨大的空白。DirectX 11计算着色器和OpenCL将争夺成为首选工具，但目前还没有可用的。
如果你想要构建一些“真正”的应用程序，而不仅仅是一次性的学习体验，并且希望它能够跨平台运行，那么有一些替代方案：例如Brook。此外，人们已经使用DirectX和OpenGL（而不是OpenCL）进行了几年的GPGPU工作，而不必等待显式的GPGPU功能。请访问gpgpu.org获取指针。
- Die in Sente
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DirectX 11计算着色器和OpenCL主要基于CUDA，因此现在开始使用CUDA绝对是值得的。基本上，它们都使用相同的内存模型，并且具有类似的语法，更接近于CUDA而不是Brook+（您将使用Stream SDK与之配合）。
然而，如果您想要DX11，就没有必要等待，只需从Microsoft获取2008年11月SDK，该SDK带有DX11预览版，您可以使用它来编写（至少）简单的计算着色器应用程序。
- Anteru
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