我有一段相对较小的代码来处理大型数据集，我已经使用 openmp 并行化了这些数据集，并且热衷于使用 GPU 进一步提高性能。 该程序C++，在VS2015下开发，仅在Windows上运行，并且需要在尽可能多的各种GPU上支持7以上的64位版本。 到目前为止，我一直在研究的技术包括AMP，OpenCL，HLSL和CUDA。 已经提出的问题，例如 Ade Miller 提供的信息丰富的答案，让我质疑 AMP 是否是要走的路，尽管它看起来是最简单的选择。 我正在解雇 CUDA，因为它在支持的硬件方面限制了我，并且在目前正在阅读下一本书的同时倾向于 OpenCL。 因此，我有以下问题;
OpenCL在这里是一个好方法吗，因为其他帖子表明它也可能在路上？
如果我在想要支持最广泛的GPU的同时选择OpenCL，那么使用1.x版本的OpenCL会更好吗？ 我问这个的原因是，使用最新版本的 CUDA SDK 下载的 OpenCL.DLL 是 1.9。 我必须下载面向 OpenCL 的英特尔 SDK 才能获得 2.x 版本。
如果我使用 OpenCL，我必须随应用程序分发什么(假设至少使用 OpenCL.DLL(，是否存在任何许可问题？ 大多数卡的默认驱动程序是否支持 OpenCL，如果是，哪些版本？
关于上述内容，我实际上是否更适合 AMP，因为它适用于具有 DirectX 11 或更好的任何东西？
(抱歉，如果以上内容有点偏离主题，如果有人认为也许他们可以指出我一个更好的论坛来问这些问题(
OpenCL在这里是一个好方法吗，因为其他帖子表明它也可能在路上？
OpenCL似乎是支持最广泛的GPU计算平台。由nVidia，AMD和Intel支持。也适用于大多数移动平台。它也是大量的库可用：ViennaCL，clBLast，clBlast，Boost-Compute等。
如果我在想要支持最广泛的GPU的同时选择OpenCL，那么使用1.x版本的OpenCL会更好吗？
是的，目前最安全的是坚持使用 1.2 - 实际上它已经足够了。
所有主要的桌面GPU供应商(Intel，AMD，nVidia(至少支持OpenCL 1.2。 实际上只有 nVidia 没有发布官方的 2.0 支持 - 它仍处于测试阶段。
另请注意，一些较旧的GPU也仅支持OpenCL 1.2。