Adept (15.10.2016 22:37 - 22:53, просмотров: 146) ответил Ксения на Не хочу с вами спорить, поскольку в CUDA и OpenCL я не вникала, но причина, по которой я сделала ставку на процессор, такова - сама элементарная операция умножения с накоплением занимает всего один такт процессорного времени, тогда как остальноездрасте-приехали. Насколько мне известно, для GPGPU вычислений используется локальная память видеокарты (весьма быстрая, кстати). т.е. в общих чертах - загружаем в видеопамять задачу(данные), запускаем на видеокарте счётный алгоритм. А через некоторое время - забираем результат
Кстати по-моему минимальный объём локальной видеопамяти должен быть от 2 Гиг.
Прошу прощения если всё очень примитивно обрисовал, но это не со зла, а по незнанию :))
Т.е. о каких PCI-транзакциях Вы толкуете?? их там не должно быть! - только на операциях загрузки-выгрузки массивов данных
Разве не так??
И, в частности есть убедительные бенчмарки (например считающие кватернионы, многомерные фракталы и т.п.) в реальном времени, работающие быстрее CPU в разы
Например вот мой CoreI7 3.1ГГц, в 4 раза уступает довольно скромненькой nVidia Quadro 1000m
И потом, вот Вы говорите:
...делать нужно так, как нужно. А как ненужно - делать не нужно (С) Винни-Пух :)
...сама элементарная операция умножения с накоплением занимает всего один такт процессорного времени...но забываете, что говорите об одном ядре, хоть и быстром, а в GPU таких "ядер" десятки-сотни, хоть и работающих на в три раза меньше частоте. И всю это "свору" можно натравить на несчастную матрицу одновременно :) Какие там ваши CPU/МегаГерцы супротив параллельных вычислений. Уж на матрицах-то сам Бог велел. Да, вероятно посложнее подготовить данные и вообще распараллелить/запрограммировать задачу, но результат по-моему того стоит. Тем паче, что автоматом получаете код оптимизимрованный под многоядерные архитектуры сейчас и в будущем (да тот же CPU-OpenCL, если уж Вам видеокарты так претят :)) Ну и OpenCL как-то пока на "кладбище" не торопится :)) З.Ы. спорить со мной действительно ни к чему, ибо большего, чем я дилетанта в этих вопросах ещё поискать :))
-
- Когда данные хранятся в памяти видеокарты, то тогда и компилятор нужен для видеопроцессора, чтобы писать для него программу, выполняемую ТАМ. Ксения(1177 знак., 16.10.2016 10:47)
- анализ матрицы нельзя свести к параллельному алгоритму? - Mahagam(16.10.2016 11:36)
- Это не важно, а важным является вопрос о том, кто оценивает результаты предыдущего шага и решает, что делать на следующем шаге. Если это решает видеокарта, то и сам программный алгоритм должен быть в нее вложен, и тогда задача выливается в Ксения(533 знак., 16.10.2016 12:13)
- то что вы называете "программированием видеокарты" - по большей части сводится к написанию слэдующих вещей: Mahagam(961 знак., 16.10.2016 13:28)
- Это не важно, а важным является вопрос о том, кто оценивает результаты предыдущего шага и решает, что делать на следующем шаге. Если это решает видеокарта, то и сам программный алгоритм должен быть в нее вложен, и тогда задача выливается в Ксения(533 знак., 16.10.2016 12:13)
- анализ матрицы нельзя свести к параллельному алгоритму? - Mahagam(16.10.2016 11:36)
- Когда данные хранятся в памяти видеокарты, то тогда и компилятор нужен для видеопроцессора, чтобы писать для него программу, выполняемую ТАМ. Ксения(1177 знак., 16.10.2016 10:47)