До наступления истинной эры расчетов общего назначения на GPU пройдёт ещё немало времени. И причиной тому станет не лень программистов, а царящая на рынке неразбериха. AMD и NVIDIA пропагандируют собственные API для GPGPU – Stream и CUDA соответственно. Ситуация усугубляется ещё и тем, что оба производителя продвигают собственные физические движки – Havok и PhysX, которые базируются на вышеозначенных API для расчётов общего назначения на GPU. Поэтому вполне логичной выглядит неторопливость программистов, которых этот бардак определённо не устраивает, т.к. поддержка двух API будет стоить дополнительного времени и средств, а ограничившись одним придётся смириться с потерей части рынка. Таким образом, приведение API для вычислений к общему знаменателю в интересах самих компаний. На роль такого знаменателя претендует OpenCL – открытый язык для вычислений, разработаный консорциумом Khronos Group, в который входит множество компаний: AMD, NVIDIA, Intel, Sun Microsystems, Apple, Sony Computer Entertainment и другие.

На днях NVIDIA официально заявила о готовности драйвера с поддержкой OpenCL. Пока, к сожалению, только для участников программы OpenCL Early Access, войти в число которых можно, заполнив анкету на сайте NVIDIA. Что примечательно, API OpenCL базируется на собственном API NVIDIA для вычислений общего назначения на GPU – CUDA. Впрочем, первые звоночек по этому поводу прозвенел ещё в декабре прошлого года. С одной стороны, такой подход вполне оправдан, т.к. CUDA поддерживают уже более 100 миллионов видеокарт по всему миру. С другой стороны, добавление лишнего этажа между видеокартой и OpenCL вряд ли положительно скажется на быстродействии. Впрочем, разница в производительности может оказаться весьма несущественной, а подход NVIDIA позволит обеспечить поддержку нового API в более сжатые сроки, что на первом этапе внедрения немаловажно. Нам же остаётся только надеяться, что появление общего стандарта на рынке подстегнёт интерес разработчиков к написанию программного обеспечения, в полной мере использующего колоссальные вычислительные возможности современных GPU.