我在nVIDIA CUDA上有一些经验，现在也在考虑学习openCL。我希望能够在任何GPU上运行我的程序。我的问题是：每个GPU是否都使用与nVIDIA相同的架构（多处理器，SIMT结构，全局内存，本地内存，寄存器，现金等）？
非常感谢你！
从您设定的目标开始：
“我希望能够在任何GPU上运行我的程序。”
然后，是的，您应该学习OpenCL。
为了回答您的总体问题，其他GPU供应商确实使用了与Nvidia GPU不同的体系结构。实际上，单个供应商提供的GPU设计可能会有所不同，具体取决于型号。
这是一个给定的OpenCL代码在一个GPU和另一个GPU的性能可能完全不同（取决于您的性能指标）的原因之一。实际上，为了在任何GPU上实现最佳性能，应通过更改（例如）本地内存大小来“分析”算法，以找到给定硬件设计的最佳算法设置。
但是，即使存在这些硬件差异，OpenCL的目标仍是提供所有设备（CPU，GPU，FPGA等）支持的一定级别的核心功能，并包括允许厂商提供独特硬件功能的“扩展”。尽管OpenCL不能掩盖硬件上的重大差异，但可以保证可移植性。这使开发人员更容易从针对一个设备调整的OpenCL程序开始，然后开发针对另一种体系结构优化的程序。
为了使识别硬件差异更加复杂，CUDA使用的术语与OpenCL使用的术语不同，例如，以下含义大致相同：
CUDA：OpenCL：
线程工作项 线程块工作组 全局内存全局内存 恒定内存恒定内存 共享内存本地内存 本地内存私有内存
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