作为NVIDIA这方来说CUDA从推广到实际运用都得到了从无到有的蜕变，目前也取得了不错的成绩。那么此时对于大多数读者来说会产生一个疑问，开放式的OpenCL 1.0标准出台，AMD与NVIDIA有了相同的GPU计算标准，此时NVIDIA的CUDA是否不再成为竞争优势呢？而CUDA与OpenCL又是否有关
CUDA和OpenCL之间的关系
NVIDIA的CUDA在架构上和OpenCL其实并不冲突，而CUDA架构只是OpenCL的运行平台之一，因此他们之间并不存在谁取代谁的关系。OpenCL仅仅是为CUDA架构提供了一个可编程的API而已。我们举个简单的例子：“CPU的X86架构，而各种编程语言，例如汇编语言、C语言、Fortran语言有Python语言、或者是其他的像Java或者以前的Pascal语言等等，你用不同的语言进行开发，最后你的执行还是在X86的架构上执行，而他们也仅仅是建立在X86运算架构之上的一种编程环境。所以，CUDA与OpenCL正是这样一种关系。
从CUDA的图片中我们可以了解到，CUDA也是一样，有CUDA这一套指令集，有这样的硬件，也就是说有不同的途径来进行开发，可以用OpenCL或者DirectX这样的API来进行计算的开发，也可以用C语言或者Fortran或者Java开发，这个道理是一模一样的。通过CUDA架构来处理并行计算工作。那么CUDA C语言和OpenCL是否存在冲突呢?答案仍然是否定的。
对于编程人员来说他可以选择不同的东西来进行编程，就像我们说的可以选择OpenCL编程也可以选择CUDA上面的C语言来编程，或者API的语言来编程。API和C语言进行开发是有一些不同的，API是一个编程接口，它的核心是函数库和应用程序开发的一个硬件接口，对于API来编程的话，它有一个好处，那就是可以访问比较低层次的硬件，但是他也有一点，就是很多的东西特别是像内存的管理，这个是需要程序员自己来进行管理的。而C语言相对来说我们在利用CUDA C语言来编程的时候，很多东西是由我们的开发环境来进行管理的，比如内存他是用runtime进行管理的，runtime实际上就是运行时的一些支持程序来进行这方面的管理。不管OpenCL或者CUDA C语言来编程，最终它都是需要通过一个驱动程序来变成一个PTX的代码，PTX相当于我们CUDA的指令集来进行执行，然后交给图形处理其或者交给硬件来进行执行。这两个最终达到都是使用PTX或者在我们GPU上进行执行。基本上大家可以理解为如果你想获得更多的对硬件上的控制权的话，你可以使用API来进行编程，比如我是一个科学家我对API不是太了解，你也可以用CUDA C语言来编程，这是两种不同编程的方式，他们有他们相同点和不同点。但是有一点OpenCL和CUDA C语言进行开发的时候，在并行计算这块，他们的概念是差不多的，这两种程序在程序上是有很大的相似度，所以程序之间的相互移植相对来说也是比较容易。
所以，作为OpenCL标准的制定者之一，CUDA和OpenCL原理是一样的，都是基于C语言编程，CUDA只能用于NVIDIA GPU（半封闭式），而OpenCL是完全开放的，可以支持任何GPU（DX9以上级别），但两者的关系并非对立的，而是互补的。CUDA包含编译器、软件工具以及应用程序接口（API），对于NVIDIA的显卡而言，OpenCL是进入CUDA并行编程架构的另一个应用程序接口。针对OpenCL以及CUDA，编程人员可以使用相同的理念体系以及并行编程策略。这两者在句法上非常相似，但是OpenCL更适用于OS X，而CUDA则基于标准的C语言，可适用于各种平台。针对NVIDIA的产品，OpenCL以及CUDA代码看上去是一样的。
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