Некоторые альтернативы CUDA для разработки графических приложений:

• OpenCL. 12 Фреймворк для написания компьютерных программ, связанных с параллельными вычислениями на различных графических и центральных процессорах. 2
• Vulkan. 1 Кроссплатформенный графический API, который считается инструментом для начинающих разработчиков. 1 Предлагает возможность нацеливать и оптимизировать широкий спектр устройств, а также обеспечивает точный контроль над планированием, синхронизацией и выделением памяти. 1
• Triton. 3 Язык программирования, разработанный компанией OpenAI, который позволяет создавать сложные модели для запуска на видеокартах. 3
• ILGPU. 4 Компилятор для реализации GPU-вычислений на .NET-языках. 4 Написан на C# и сочетает в себе возможности C++ AMP и CUDA. 4
• ComputeSharp. 4 Библиотека .NET для работы с графикой, разработанная Microsoft. 4 Программные интерфейсы позволяют получать доступ к GPU-устройствам, перемещать данные между GPU-буферами и оперативной памятью, а также писать шейдеры на C#. 4

Выбор альтернативы CUDA зависит от конкретных задач и предпочтений разработчика.