（1）CUDA与opencl:
虽然两者抱着相同的目标：通用并行计算。但是CUDA仅仅能够在NVIDIA的GPU硬件上运行，而OpenCL的目标是面向任何一种Massively Parallel Processor，期望能够对不同种类的硬件给出一个相同的编程模型。由于这一根本区别，二者在很多方面都存在不同。跨平台性和通用性，这一点上OpenCL占有很大优势（这也是很多National Laboratory使用OpenCL进行科学计算的最主要原因）。OpenCL支持包括ATI,NVIDIA,Intel,ARM在内的多类处理器，并能支持运行在CPU的并行代码，同时还独有Task-Parallel Execution Mode，能够更好的支持异构计算（Heterogeneous Computing）。这一点是仅仅支持数据级并行并仅能在NVIDIA众核处理器上运行的CUDA无法做到的。虽然两者抱着相同的目标：通用并行计算。但是CUDA
