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什么是银行冲突？ （做Cuda / OpenCL编程）

我一直在阅读CUDA和OpenCL的编程指南，我无法弄清楚银行冲突是什么。 他们只是潜心钻研如何解决问题，而没有详细阐述这个问题。 有人能帮我理解吗？ 如果帮助是在CUDA / OpenCL的环境下，或者只是在计算机科学中的银行冲突，我没有任何偏好。

Java中GPGPU / CUDA / OpenCL的最佳方法？

graphics处理单元（ GPGPU ）上的通用计算是利用GPU的function进行任何计算的一个非常有吸引力的概念。 我很乐意使用GPGPU进行image processing，粒子和快速几何操作。 现在看来，这个领域的两位竞争者是CUDA和OpenCL。 我想知道： Windows / Mac上的OpenCL是否可用于Java？ 什么是与OpenCL / CUDA接口的库方法？ 是直接使用JNA的一个选项？ 我忘了什么吗？ 任何现实世界的经验/例子/战争故事，赞赏。

NVIDIA与AMD：GPGPU性能

我想听听有两种编码经验的人。 我自己，我只有NVIDIA的经验。 NVIDIA CUDA似乎比竞争对手更受欢迎。 （只要在这个论坛上统计问题标签，'cuda'胜过'opencl'3：1，'nvidia'胜过'ati'15：1，根本没有'ati-stream'的标签）。 另一方面，根据维基百科，ATI / AMD卡应该有更多的潜力，特别是每美元。 目前市场上最快的NVIDIA显卡，GeForce 580（500美元），被评为1.6单精度TFlops。 AMD Radeon 6970可以有370美元，它的额定2.7 TFlops。 580在772 MHz有512个执行单元。 6970在880 MHz有1536个执行单元。 AMD对于NVIDIA的纸张优势有多逼真，而且在大多数GPGPU任务中都可能实现？ 整数任务会发生什么？