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GPU编程，CUDA或OpenCL？: 我是GPU编程的新手。我有一台配备NVIDIA GeForce GT 640显卡的笔记本电脑。我面临着两难困境，build议最受欢迎。如果我去CUDA – Ubuntu或Windows显然，CUDA更适合Windows，而在Ubuntu上安装则是一个严重的问题。我已经看到一些博客宣称在Ubuntu 11.10和Ubuntu 12.04上安装了CUDA 5。但是，我一直无法让他们工作。此外，标准的CUDA教科书更喜欢在Windows域中工作，在安装和使用Unix / Ubuntu时或多或less都是沉默的。 CUDA或OpenCL – 现在这可能比我的第一个问题更棘手！我大部分使用CUDA / Nvidia都遇到过GPGPU项目，但OpenCL可能是开源的下一个最佳select，在Ubuntu中安装可能不会成为问题，尽pipe这里的一些build议将是最有用的。如果我使用OpenCL而不是CUDA，我会牺牲任何function吗？任何帮助或build议？

CUDA内存如何pipe理？: 当我运行只分配less量全局内存（低于20 M）的CUDA程序时，出现“内存不足”错误。（从别人的post来看，我觉得这个问题跟内存碎片有关）我试着去理解这个问题，并且意识到我有一些与CUDA内存pipe理有关的问题。 CUDA中是否有虚拟内存的概念？如果只允许一个内核在CUDA上同时运行，那么在其终止之后，它所使用或分配的所有内存是否会释放？如果没有，当这些内存得到释放？如果允许多个内核在CUDA上运行，他们如何确保它们使用的内存不重叠？任何人都可以帮我回答这些问题吗？谢谢编辑1：操作系统：x86_64 GNU / Linux CUDA版本：4.0设备：Geforce 200，它是连接到机器的GPUS之一，我不认为它是一个显示设备。编辑2：以下是我做了一些研究后得到的。随时纠正我。 CUDA将为每个主机线程创build一个上下文。这个上下文将保留信息，比如为这个应用程序保留了哪部分内存（预分配的内存或dynamic分配的内存），以便其他应用程序不能写入。当这个应用程序终止（而不是内核）时，这部分内存将被释放。 CUDA内存由链接列表维护。当应用程序需要分配内存时，它将通过此链接列表查看是否有连续内存块可用于分配。如果找不到这样的块，即使总可用内存大于请求的内存，“内存不足”错误也会向用户报告。这就是与内存碎片相关的问题。 cuMemGetInfo会告诉你有多less内存是空闲的，但是由于内存碎片，不一定能在最大分配中分配多less内存。在Vista平台（WDDM）上，GPU内存虚拟化是可能的。也就是说，多个应用程序可以分配几乎整个GPU内存，WDDM将pipe理数据交换回主内存。新问题：1.如果上下文中保留的内存将在应用程序终止后完全释放，则内存碎片不应存在。内存中必须有某种数据。 2.是否有任何方法来重构GPU内存？

使用Java与Nvidia GPU（cuda）: 我正在做一个用java完成的业务项目，需要计算机业务市场的巨大计算能力。简单的math，但数据量巨大。我们订购了一些cuda GPU来试用它，因为Java不支持cuda，我想知道从哪里开始。我应该build立一个JNI接口？我应该使用JQUDA还是有其他方法可以使用？我没有在这个领域的经验，我想如果有人指示我的东西，那么我就可以开始研究和学习。