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其實有差別, 可能胖哥沒有特別注意在這個部份. 我簡單來說明一下好了 :

nVidia Cuda 架構平台 :http://www.nvidia.com.tw/object/what_is_cuda_new_tw.html

CUDA 是NVIDIA所推出的平行運算架構，透過駕馭繪圖處理器(GPU)的極致威力，帶給運算效能不可思議的大幅提升。

目前全球市場已售出上百萬顆支援CUDA技術的繪圖處理器，意味著世界各地的軟體開發人員、科學家，以及研究人員皆利用強大的CUDA技術針對包括影像與影片處理、計算生物學與化學、流體動態模擬、斷層掃描影像重建、地震分析、光線追蹤，以及更多其它廣泛的領域進行探索。

CUDA 背景 :

運算已從CPU所執行的『中央處理』發展成由CPU和GPU執行的『共同處理』。為了跟上全新的運算模式變化，NVIDIA發明了CUDA平行運算架構，CUDA架構已內建於其GeForce、ION、Quadro 和Tesla 繪圖處理器中，為應用程式開發人員提供重要的安裝基礎。

在消費性市場中，幾乎所有主要的消費性影片應用程式，包括Elemental Technologies公司、MotionDSP公司與LoiLo公司的相關產品，都是透過CUDA加速開發完成，而尚未使用CUDA的消費性影片應用程式開發者也即將採用此強大的架構。

CUDA一直以來都在科學研究領域廣受歡迎。例如，CUDA目前為分子動力學模擬軟體AMBER加速運算速度。全球已有超過六萬名學術與醫療機構的研究人員使用AMBER來加速新藥的發明過程。

在金融市場中，Numerix及CompatibL兩家公司皆表示CUDA能支援全新對應風險(Counterparty Risk)管理應用程式，並可加速18倍的運算速度。目前有接近400家的金融機構在使用Numerix的產品。

專為GPU運算而設計的Tesla繪圖處理器為採用CUDA的指標。全球已有超過700套GPU巨集安裝至從能源產業的Schlumberger公司與Chevron公司，到金融業的法國巴黎銀行(BNP Paribas)等FORTUNE 500大的公司中。

加上即將上市的Microsoft Windows 7與Apple Snow Leopard加持，GPU運算勢必成為主流。GPU在這些全新作業系統中扮演的不只是繪圖處理器的角色，亦是可於所有應用程式中執行工作的通用平行處理器。

OPEN CL 部份 :

OpenCL™(Open Computing Language)為在CUDA架構上運作，以進行異質運算的低階API標準。使用OpenCL，開發人員可利用類似C語言的程式語言在GPU的運算核心上撰寫程式，充分發揮NVIDIA GPU所具有的龐大平行運算能力，進而打造出無與倫比的運算應用程式。

自從開始投入，並在2009年6月針對Windows和Linux推出全球首個實際運用於GPU的OpenCL標準軟體，NVIDIA始終主導著產業工作小組定義OpenCL標準的任務

NVIDIA熱衷於支援所有能讓開發人員發揮GPU平行處理能力的程式語言和應用程式介面語言。NVIDIA長期擁護及支援各種標準，這是因為更廣泛的程式語言選擇，將能讓更多數量及種類的應用可以利用GPU上的平行運算。藉由C/C++和Fortran程式語言的支援，以及API語言，例如OpenCL和目前已可使用的DirectCompute，GPU運算已成為現今的主流。針對GPU提供如此廣泛的開放和標準程式語言解決方案，NVIDIA為全球唯一的處理器業者。

NVIDIA針對 OPenCL 提供領先業界的支援:

2010
十一月 – NVIDIA發表更新的Visual Profiler和針對OpenCL應用程式的cuda-memcheck支援。

七月 – Khronos Group 認證NVIDIA的OpenCL 1.1為業界首個符合標準的軟體。

六月 – NVIDIA發表更新的Visual Profiler和針對OpenCL開發人員的全新軟體開發套件程式範例。

六月 – NVIDIA針對數千名開發人員發表符合標準的開發工具R256 OpenCL 1.1

三月 – NVIDIA發表Visual Profiler 3.0，針對在Fermi架構GPU上運作的OpenCL和CUDA C/C++應用程式提供整合支援。

三月 – NVIDIA發表具有Khronos認證ICD的R195驅動程式，能讓應用程式同時在NVIDIA和其他供應商的處理器上使用OpenCL。

一月 - NVIDIA發佈R195驅動程式更新版本，針對Direct3D9/10/11緩衝分享(buffer sharing)和迴路展開(loop unrolling)提供開發人員所需的OpenCL衍生指令集。

一月 – Khronos Group批准NVIDIA提供的ICD規格，讓應用可同步使用多個OpenCL實作。

2009

十一月 – NVIDIA發佈R195驅動程式，支援OpenCL v1.0規格的特性選項，例如雙精密度數學運作及OpenGL緩衝分享。

十月 – NVIDIA主辦GPU技術大會，為更多的500餘名開發人員提供OpenCL訓練。

九月 – 透過網路研討會，NVIDIA完成1千餘名開發人員的OpenCL訓練。

九月 – NVIDIA開始在所有Windows和Linux的終端使用者(公共)驅動程式套件中，提供符合OpenCL 1.0的支援。

九月 – NVIDIA開始在所有Windows和Linux的終端使用者(公共)驅動程式套件中，提供符合OpenCL 1.0的支援。

七月 – NVIDIA針對開發人員舉辦首次「GPU運算和OpenCL介紹」和「OpenCL程式設計最佳實作進階」網路研討會。

七月 – NVIDIA發佈 NVIDIA OpenCL 最佳實作指南，提供最佳化技術和指導，讓OpenCL可以達到快速、精確的成果。

七月 – NVIDIA將可安裝客戶端驅動程式(Installable Client Driver)的來源碼和規格提供予Khronos OpenCL工作小組，希望讓應用能同步使用GPU上的多個OpenCL實作。

六月 – NVIDIA發表業界首個符合OpenCL標準的驅動程式和開發人員軟體開發套件。

四月- NVIDIA發佈業界首個針對Windows和Linux的OpenCL 1.0驅動程式，伴隨此一發佈，NVIDIA提供多達一百多頁的NVIDIA OpenCL程式設計指南；告訴開發人員如何將現有程式碼由CUDA C移植至OpenCL的OpenCL JunpStart指南，並舉行開發人員論壇。

2008
十二月 –於SIGGRAPH Asia舉行期間，NVIDIA進行全球首個OpenCL GPU展示，此展示運作於NVIDIA筆記型電腦GPU上。

六月 – Apple將OpenCL協定提交予Khronos Group；主持此OpenCL工作小組的NVIDIA志願者出線。

2007
十二月 – NVIDIA Tesla產品奪得「PC Magazine傑出技術大獎」

六月 – NVIDIA首度發表Tesla C870，此為史上第一個針對高效能運算而設計的GPU。

五月 – NVIDIA發表首個能在筆記型電腦和工作上運作OpenCL的CUDA架構GPU。

2006
十一月 – NVIDIA發表首個能運作OpenCL的CUDA架構GPU。

如果單單指考慮 3DMark06 等的遊戲分數體驗效果, 或許 nVidia Geforce 410M 針對和 Intel GMA HD3000 差距並不是很大 (就差一個 Geforce 410M 可以 Support DirectX 11, 而 Intel GMA HD3000 只能到 DirectX 10.1); 但若考慮到 nVidia Cuda 架構所帶來的繪圖效能上的 Support , 這就是 Intel GMA HD3000 沒辦法支援到的部份了.

這裡提供參考.