私は最初に、CUDAを介して（現在は老朽化した）NVIDIA9800GT512MBでGPGPUに参入しました。最近、私のGPUはそれをカットしていないようです。
私はCUDAやStreamSDKではなくOpenCLに特に興味がありますが、これらのいずれかがまだ追求する価値があるかどうかについての情報があればいいのですが。
私の予算は約150ポンドプラス/マイナス50ポンドです。私は、GPUが科学計算（特に流体シミュレーションと3D医用画像処理）に最適であるというループから少し外れています。
ATIとNVIDIAの比較も、実際に非常に異なる場合は役立つ可能性があります。
[GPGPU機能を利用するゲームに関する提案も聞きたいのですが、それは科学計算の可能性に次ぐ小さな問題です。]
また、メモリ速度、クロック速度、メモリ容量などの長所/短所を評価する際にも少し迷っています。したがって、これらのより技術的な側面に関する情報をいただければ幸いです。
乾杯。
純粋にOpenCLを要件から外す場合は、OpenCL 1.1ドライバーのリリースバージョンがあり、nVidiaには仕様が公開されたときにほぼ瞬時にベータドライバーがありましたが、それ以降は更新されていないため、ATIを使用すると思います。私がnVidiaオープンOpenCLフォーラムで読んだものからいくつかのバグがあります。
個人的には、すべてのオプションが提供されるnVidiaを選択しました。あなたは本当にCUDAをチェックするべきです。これは、共通の言語を使用してGPUとCPUを活用するためのはるかに生産的なアプローチです。将来的には、MicrosoftのC ++用AMP言語拡張機能は、プラットフォームに依存しない方法でCUDAと同じ種類のアプローチを提供する予定であり、その時点でCUDAよりも広くコミュニティに採用されると確信しています。
nVidiaを選択するもう1つの理由は、AMD / ATIの支援が少ないため、nVidiaがGPGPUコンピューティングを大幅に推進して以来、HPCシステムビルダーがシステムを構築してきたためです。そのキャンプからのテスラのラインナップに対する答えは本当にありません。Amazon EC2でさえ、Teslaに基づくGPUコンピューティングクラスターを提供しています。したがって、デスクトップを超えたリーチと拡張性を探しているのであれば、nVidiaの方が適していると思います。