13.1. 常用¶
13.1.1. 1. CUDA（Compute Unified Device Architecture）¶
开发者：NVIDIA
用途：专门用于 NVIDIA GPU 的并行计算编程框架
特点：
只能用在 NVIDIA GPU 上
支持强大的 GPU 加速计算，广泛用于深度学习、科学计算、图形渲染等
丰富的软件生态（cuDNN、TensorRT 等）
编程语言基于 C/C++ 扩展，易用性较好
13.1.2. 2. OpenCL（Open Computing Language）¶
开发者：Khronos Group
用途：跨平台、跨厂商的通用并行计算框架
特点：
支持 CPU、GPU、FPGA 等多种设备
跨平台，支持多种厂商（Intel、AMD、NVIDIA、ARM）
编程语言基于 C99 风格的 C 语言扩展
适合异构计算，缺点是编程复杂度较高，性能调优较难
13.1.3. 3. Vulkan¶
开发者：Khronos Group
用途：跨平台的低开销高性能图形和计算 API
特点：
主要用于高性能图形渲染，替代 OpenGL
支持 GPU 计算（Compute Shaders）
设计强调低 CPU 开销和多线程支持
跨平台支持 Windows、Linux、Android 等
编程复杂度较高，适合需要高性能渲染和计算的应用
13.1.4. 4. Metal¶
开发者：Apple
用途：Apple 生态系统（iOS、macOS）上的图形渲染和 GPU 计算框架
特点：
专为 Apple 设备设计和优化
支持图形渲染和通用计算
低开销、性能优异
编程语言多用 Objective-C / Swift，支持 Metal Shading Language
只能用于 Apple 硬件平台
13.1.5. 简单对比表¶
技术 |
开发者 |
平台支持 |
主要用途 |
语言与接口 |
优点 |
缺点 |
|---|---|---|---|---|---|---|
CUDA |
NVIDIA |
仅 NVIDIA GPU |
高性能并行计算 |
CUDA C/C++ |
生态丰富，性能优异 |
只支持 NVIDIA GPU |
OpenCL |
Khronos |
多厂商、多平台 |
通用异构并行计算 |
C99 C-like |
跨平台，支持多种硬件 |
编程复杂，性能调优难 |
Vulkan |
Khronos |
跨平台 |
图形渲染 + 计算 |
C API |
低开销，多线程支持 |
学习曲线陡峭 |
Metal |
Apple |
Apple 设备 |
图形渲染 + 计算 |
Objective-C/Swift |
性能优异，深度集成苹果生态 |
仅限 Apple 平台 |
