1、設計目標不同：CUDA是由NVIDIA設計的，旨在為NVIDIA的GPU提供最佳性能。而OpenCL是由KhronosGroup設計，旨在為各種類型的計算設備提供通用編程接口，包括GPU、CPU、DSP等。因此，CUDA對NVIDIAGPU的優化更好壹些。
2、內存模型的不同：CUDA使用的是統壹虛擬地址空間，這意味著主機和設備之間的內存訪問可以更快地完成。而OpenCL使用的是顯式內存管理，需要程序員手動管理主機和設備之間的數據傳輸和內存分配，這導致壹些額外的開銷。
3、開發工具和生態系統的不同：NVIDIA為CUDA提供了壹系列的工具和庫，使得開發者可以更輕松地開發CUDA程序，並且CUDA有壹個活躍的社區和大量的示例代碼。而OpenCL的工具和庫相對較少，生態系統相對較小，這使得OpenCL的學習和開發成本稍高壹些。