1樓：網際網路小知道
如果是在nvidia上用的話，還是cuda稍微優化的好一點而且程式設計方便。
從很多方面來看，cuda和opencl的關係都和directx與opengl的關係很相像。如同directx和opengl一樣，cuda和opencl中，前者是配備完整工具包、針對單一**商(nvidia)的成熟的開發平臺，後者是一個開放的標準。
雖然兩者抱著相同的目標：通用平行計算。但是cuda僅僅能夠在nvidia的gpu硬體上執行，而opencl的目標是面向任何一種massively parallel processor，期望能夠對不同種類的硬體給出一個相同的程式設計模型。
相比之下，使用opencl進行開發，只有amd對opencl的驅動相對成熟。
跨平臺性和通用性。這一點上opencl佔有很大優勢（這也是很多national laboratory使用opencl進行科學計算的最主要原因）。
opencl支援包括ati,nvidia,intel,arm在內的多類處理器，並能支援執行在cpu的並行**，同時還獨有task-parallel execution mode，能夠更好的支援heterogeneous computing。
這一點是僅僅支援資料級並行並僅能在nvidia眾核處理器上執行的cuda無法做到的。
市場佔有率。作為一個開放標準，缺少背後公司的推動，opencl顯然沒有佔據通用平行計算的主流市場。nvidia則憑藉cuda在科學計算、生物、金融等領域的推廣牢牢把握著主流市場。
再次想到opengl和directx的對比，不難發現公司推廣的高效和非盈利機構/標準委員會的低效(抑或謹慎，想想c++0x)。
2樓：
你好，cuda只能用在nvidia的顯示卡構架上，所以如果是在nvidia上用的話，還是cuda稍微優化的好一點而且程式設計方便。但是opencl可以用在幾乎任何顯示卡上，例如ati的顯示卡。具體要看樓主在什麼地方用了。
謝謝，望採納
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