随着Windows 7可能会在明年10月进入RTM（以及带有它的DirectX 11），是否值得等待DirectX 11的显式GPGPU功能，这意味着它将是跨平台的（ATI / Nvidia，而不是Windows / Linux / Mac） /随你）;或者我现在应该创建一个CUDA应用程序吗？
答案 0 :(得分：3)
根据我的经验，从通用处理器编程到GPGPU编程的重大突破是概念上的飞跃。这里的关键是数据并行代码。
即使在CPU上的多线程环境中，每个线程都在低级别上执行自己的操作，并且线程之间的同步是相对罕见的。要使用GPGPU的强大功能，您需要在不同的数据上运行数千个逻辑运行相同指令的线程，几乎完全同步。
与了解数据并行范例相比，学习CUDA语法相对较快，因此如果您打算自行编写GPGPU编程，那么从CUDA开始现在是一个非常值得的行动。
答案 1 :(得分：2)
从学习的角度来看，我认为你现在可以从CUDA开始受益，因为它可以帮助你思考数据并行性，这是GPU擅长的。然后当/如果你转向DirectX 11，你有一个很好的基础来使用它，但这取决于你有可用的时间（即如果你有时间尝试只是为了学习经验）。
或者，mac人们正在推动OpenCL（开放计算语言）成为一般解决方案，尽管此时并不多。这是您可以等待和结账的另一种技术。
微软PDC会议将在本月晚些时候举行，也许他们会在DX11上公布一些有用的信息，以帮助你下定决心。
我的一般建议是，我认为现在有很多东西需要学习，以后可以使用（使用DX11或OpenCL），但是你必须问自己是否愿意学习一些可能不会从长远来看。无论如何，这些只是我的想法，我还没有大量的CUDA经验。
在一个高度投机的说明中，我的直觉是，像CUDA这样的API将无法存活很长时间，并且DirectX和/或OpenCL是唯一具有未来的解决方案（除非他们真的破坏了他们的实现，我怀疑）。
答案 2 :(得分：1)
如果你想要学习经验，那就去吧！
另一个替代方案是AMD / ATI的流SDK，您可以在此处下载：http://ati.amd.com/technology/streamcomputing/sdkdwnld.html
nVidia的Cuda和ATI的CAL在功能上大致相同。 Cuda仅适用于nVidia gpus，CAL仅适用于ATI gpus。
最终，将有很好的跨平台开发工具，但现在这是一个巨大的空白。 DirectX 11计算着色器和OpenCL将争先恐后地作为首选工具，但它们都还没有。
如果你想构建一些“真正的”应用程序，而不仅仅是一次性的学习体验，和你想让它跨平台工作，还有一些选择：例如Brook。此外，人们多年来一直在使用DirectX和OpenGL（不是OpenCL）进行gpgpu工作，而无需等待明确的GPGPU功能。转到gpgpu.org获取指示
答案 3 :(得分：1)
DirectX 11计算着色器和OpenCL主要基于CUDA，所以现在开始使用CUDA绝对值得。基本上，它们都使用相同的内存模型，并且具有类似的语法，它更接近CUDA而不是Brook +（您将使用Stream SDK）。
但是，如果您需要DX11，则无需等待，只需从Microsoft获取带有DX11预览的November 2008 SDK，您可以使用它来编写（至少）简单的计算着色器应用程序。