在探讨opencl与cuda哪个更快时，我们首先需要明确的是，这两者都是为gpu通用计算（gpgpu）设计的并行计算平台和编程模型。它们的目标相似，但在设计理念、编程模型、平台支持以及性能优化等多个方面存在显著差异，这些差异也直接影响了它们的运行速度和适用场景。
cuda，由nvidia公司开发，是专为其自家gpu设计的。这意味着cuda程序只能在nvidia的gpu上运行。由于cuda是专为nvidia gpu定制的，因此它可以深度利用nvidia gpu的特定硬件特性进行优化，从而在nvidia硬件上通常能提供更高的性能。此外，cuda的编程模型相对简单直观，开发者可以使用熟悉的c/c++语言进行编程，这降低了学习曲线，并使得开发者能够更容易地利用gpu的并行计算能力。cuda还拥有一个成熟的生态系统，包括丰富的库（如cublas、cudnn）、工具（如nsight）、文档和社区支持，这些都为开发者提供了极大的便利。
相比之下，opencl是一个由khronos group维护的开放标准，它支持多种硬件平台，包括nvidia、amd、intel的gpu，以及多核cpu和fpga等。opencl的编程模型同样分为主机代码和设备代码，但它使用c99语言作为基础，并引入了特定的api和内核语言来编写设备代码。由于opencl需要支持多种硬件平台，其性能优化可能不如cuda深入，但它提供了跨平台的性能一致性。opencl的生态系统相对分散，不同厂商提供各自的opencl实现和工具，文档和支持可能不如cuda全面。然而，opencl的跨平台兼容性使其在许多需要跨平台运行的应用中具有优势。
在性能对比方面，虽然cuda在nvidia硬件上通常具有更高的性能，但opencl在某些特定情况下也可能表现出更快的速度。这主要取决于具体的硬件平台、应用程序以及开发者的优化能力。例如，在某些实验中，使用opencl版本的程序在nvidia的gtx 1080 gpu上运行得比cuda版本更快，尽管差异不大。这可能是由于opencl提供了更多的底层操作接口，使得开发者能够更灵活地优化代码。然而，这样的结果并不是绝对的，因为性能还受到许多其他因素的影响，如代码质量、算法选择、硬件特性等。
因此，要确定opencl与cuda哪个更快，并没有一个简单的答案。这取决于具体的应用场景、硬件环境和开发者的偏好。如果应用主要在nvidia硬件上运行，并且追求最高性能，cuda可能是更好的选择。然而，如果需要跨平台兼容性或在多种硬件上运行，opencl则更为合适。此外，随着硬件和软件技术的发展，两者在功能和性能上的差距可能会逐渐缩小。
综上所述，opencl与cuda各有其优势和局限性。在选择使用哪个平台时，开发者需要综合考虑多个因素，包括硬件支持、性能需求、生态系统以及跨平台兼容性等。通过合理的选择和优化，开发者可以充分利用gpu的并行计算能力，提高应用程序的性能和效率。