opengl - OpenCL 和 OpenGL 的计算着色器有什么区别？

Question

我知道 OpenCL 可以控制 GPU 的内存架构，因此可以进行更好的优化，但是，抛开这一点，我们可以使用计算着色器进行矢量运算(加法、乘法、求逆等)吗？

Answer 1

与其他 OpenGL 着色器类型相比，计算着色器与计算机图形不直接相关，而是提供对底层硬件更直接的抽象，类似于 CUDA 和 OpenCL。它提供可定制的工作组大小、共享内存、组内同步以及 CUDA 和 OpenCL 所熟知和喜爱的所有这些功能。

主要区别基本上是:

• 它使用 GLSL 而不是 OpenCL C。虽然这些编程语言之间没有那么大的差异，但是您可以使用 OpenCL 不可用的所有与图形相关的 GLSL 函数，例如高级纹理类型(例如立方体贴图数组) )、高级过滤(例如 mipmap，好吧，您可能需要自己计算 mip 级别)，以及一些便利的东西，例如 4x4 矩阵或几何函数。
• 它是一个 OpenGL 着色器程序，就像任何其他 GLSL 着色器一样。这意味着访问 OpenGL 数据(如缓冲区、纹理、图像)非常简单，而 OpenGL 和 OpenCL/CUDA 之间的接口(interface)可能会变得乏味，需要您进行手动同步工作。同样，将其集成到现有的 OpenGL 工作流程中也很简单，而设置 OpenCL 本身就是一本书，更不用说将其集成到现有的图形管道中了。

归根结底，计算着色器实际上是为了在现有的 OpenGL 应用程序中使用而设计的，尽管它展示了 GPU 编程的常见(类似 OpenCL/CUDA)计算方法，与其他着色器阶段，不具备 OpenCL/CUDA 的计算灵 active (当然，同时提供其他优势)。因此，与将计算任务挤入不适合一般计算的其他着色器阶段或引入必须与之同步的额外计算框架相比，执行计算任务更加灵活、直接和简单。

计算着色器应该能够使用 OpenCL 完成几乎所有可以实现的任务，并具有相同的灵 active 和对硬件资源的控制以及相同的编程方法。因此，如果您有一个适合 GPU 的良好算法(可以很好地与 CUDA 或 OpenCL 配合使用)来完成您想要执行的任务，那么您也可以使用计算着色器来执行此操作。但仅仅因为计算着色器而使用 OpenGL(它仍然是并且可能永远是实时计算机图形的框架)并没有多大意义。为此，您可以使用 OpenCL 或 CUDA。当混合图形和计算功能时，计算着色器的真正优势就会发挥作用。