我们来看看Khronos OPENCL组织是如何组成的。我们知道，在OPENGL时期，该标准也是由Khronos这样一个协调机构来运作的。而你会发现，这次OPENCL由苹果作为代表发布，也正是苹果选择NVIDIA战略中的重要一环，与其说OPENCL是苹果发起的，还不如说是NVIDIA策划的。而事实的确如此，NVIDIA副总裁Neil Trevett正是现在Khronos OPENCL工作的主席，OPENCL的标准的创立也是NVIDIA技术为基础的，其中骨干员工也大半来自NVIDIA。其实这也不难理解，要做一个异构并行计算的系统和标准API，除了NVIDIA，你还能找谁呢？
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而下面这张图也许是在此次OPENCL发布后较为常见的一个，不过其中意义大家不一定能够完全领会，我们在这里做一个说明。这是一张能够解释大家对OPENCL与CUDA关系疑问的重要“结构”图。NVIDIA第一次明确了两个重要名词“CUDA架构”与“CUDA C语言”。在以往理解中，我们常默认CUDA就是指基于NVIDIA GPU或并行处理器的编译器、C语言、库和相关软件开发环境；而硬件方面，则是指所有支持CUDA的GPU。今天，NVIDIA明确了包括硬件支持和软件环境一起，我们称之为CUDA架构，而常用的基于C语言的开发环境则是CUDA C，或者CUDA Fortran，CUDA C++，以及今后的CUDA JAVA等等。而OPENCL，也与之并列。
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具体来说，NVIDIA将CUDA架构看作是一个异构计算中并行计算部分的核心，无论你使用怎样的高级语言或者是怎样的API的形式进行开发，在硬件上均符合CUDA架构（即NVIDIA GPU/并行处理器）。这有点类似于传统CPU领域，无论你使用何种高级语言、汇编语言、API进行软件开发，但是都为X86架构服务。
