1樓：steve
這個問題挺有意思的，我簡單說說吧。
很多基礎知識，我就不細說了。
首先從硬體角度來說：
首先，為什麼要加速？面向普通消費者的產品，成本是非常關鍵的因素，一般不會採用Intel的CPU，即使是採用ARM的CPU，也不會採用比需求高很多的CPU。一般都是滿打滿算。
比如，乙個智慧型音箱，乙個掃地機械人，他們不會採用算力非常高的CPU，理由很簡單，多餘的算力，都變成了成本，成本最終變成了售價。因此很多時候，CPU的資源是非常緊張的。
特別是現在有AI加持的智慧型硬體，大行其道。什麼智慧型手錶，智慧型音箱，智慧型門鎖，智慧型電視等等，等等。
特別是當乙個智慧型硬體有影象處理的需要的時候，比如手勢識別，slam定位，建圖，語音識別等等，不管是傳統方法還是CNN的推理，運算量都是非常大的。這個時候就必須使用加速硬體。
再說說端側加速卡，各位想想，為什麼這些智慧型硬體都不用nvidia的卡呢？很簡單，nvidia的卡太貴了。比較流行的瑞芯微3399和樹莓派，整個開發板才300-500塊錢，Soc的拿貨價也只有20刀不到。
nvidia 在這個領域一點話語權都沒有。別看jetson的生態似乎還可以，到目前我知道的，還沒有乙個to C的產品用了nvidia的卡。
可能有人會說，NVIDIA 的主要戰場是在雲端。CUDA在雲端有很大的空間。在雲端，nvidia又有另乙個強勁的對手-FPGA。
再說說軟體：
仔細學習一下opencl和cuda，就會發現，其實opencl和cuda差不多。都是提供了一套API，讓程式設計師可以在host 和 device之間互動。如果對他們2的任何乙個熟悉，另乙個也不會差。
而且，opencl可以比較好的和FPGA 進行互動，也是乙個優勢。
2樓：BlueWanderer
死不了，Intel和AMD兩家不會費心整一套新的API，因為這不是他們的戰略重心。而同時，這個功能也不能隨便丟掉。反倒是如果有一天AMD決定好好搞GPGPU了，OpenCL可能會在實質上死掉。
這和open不open沒關係，OpenCL作為乙個統一標準過於掩蓋不了不同裝置間的區別，它本身的定位就有問題。
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