【发布时间】：2011-02-27 00:09:30
【问题描述】：
如果我想重写我的应用程序以利用 nVidia 的 CUDA SDK 的强大功能，那么不同的 SDK 产品（C++、Java、Python）之间的运行时性能是否有任何差异？
除了使用明显的语言之外，这 3 个 SDK 之间有什么区别吗？
【问题讨论】：
【发布时间】：2011-02-27 00:09:30
【问题描述】：
您的处理过程中受 CPU 限制的部分会对性能产生可衡量的影响。例如，如果您的 CUDA 数据需要在到达 GPU 之前进行预处理，那么用 Python 编写数值例程就不是最佳的了。
如果您的 CUDA 例程占主导地位（CPU 保持相对空闲），则任何绑定都是不错的选择。
最好先用 Python 等语言创建原型，如果发现性能瓶颈，则将该代码移至 C++。
【讨论】：
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在您提到的三种情况下（C++、Java、Python），CUDA 内核本身本质上是相同的，区别在于用于在 GPU 上设置和启动内核的 API 绑定。因此，正如 theatrus 所说，一旦内核实际运行，就没有区别了。