出于工作需求，申请了这两家的高级语言综合工具，对典型算法进行了实现和评估（数据暂时保密）。
简要谈谈使用体验。
1. Altera OpenCL SDK
首先需要安装Quartus（13.1版本以上）和配套的SoC EDS，分别申请两个license，一个用于OpenCL SDK，一个用于SoCEDS，缺一不可。
然后需要有实现平台，我用的是DE1-SoC开发板。该平台提供了Open CL BSP，用给出的examples改改就能实现自己的算法。
SoCEDS用来编译Host代码，这里是ARM；
Open CLSDK用来编译device代码，生成.aocx二进制文件，运行时需要借助ARM对FPGA进行配置。
开发周期较长的是编译Open CL工程，在我的笔记本（CPU 酷睿i5-4300，8GB内存）上大约需要40min。
优化Open CL可以通过编译选项、编译指导语句#pragma进行。
Open CL BSP自带的硬件工程可以用Quartus打开查看，但里面的Open CL相关逻辑是加密的，无法修改。
Open CL SDK不带图形界面，只能在命令行下运行，自动调用quartus_map, quartus_fit, quartus_sta等工具。
2. Xilinx SDAccel
前面文章介绍过Xilinx Vivado和Vivado HLS工具。按照我的猜想，SDAccel只是一层包装，里面内容还是HLS。果然如此。
软件安装比较省事，只申请SDAccel license就能使用所有Xilinx软件功能。这点比Altera做得人性化。
用过HLS工具的童鞋都知道，这玩意开发起来飞快，但其实只完成了10%进度，麻烦事在后头呢，系统集成会花掉剩下90%的时间。
SDAccel就是这样一个用于开发完整项目的工具。
利用Open CL编写的代码会先转化为HLS工程，其优化策略也都一一映射为HLS的优化，所以前面学过HLS的童鞋可以很容易转到SDAccel上来。
最重要的步骤都有工具自动完成。只需build_system, package_system，等上几十分钟就能得到一个可直接运行的安装包。
SDAccel不需要你真的有一块开发板，它可以直接用CPU仿真，便于调试。
SDAccel既能使用图形界面开发（类似HLS），又能在命令行执行。上传一张谍照。
小结
使用OpenCL的一大优势就是，只需将原来CPU、GPU上的C、C++、CUDA代码做些许改动就能运行在FPGA上。
两种工具都带来了一定开发上的便利，但真想用好这些工具，仍然需要对计算架构、算法本身有深入的理解。
Altera OpenCL SDK与Xilinx SDAccel的使用对比
原文地址：http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/45075587
