LightElf (13.09.2016 16:17, просмотров: 109) ответил Ксения на Это не те расчеты, результаты которых можно ждать дни или годы, а такие, где результат должен быть получен оперативно в самые ближайшие сроки.Не надо делать мне как лучше, оставьте мне как хорошо
-
- Вы правы, действительно видеокарты часто используются для таких задач (CUDA), но, хотелось бы, чтобы это процессор делал. А то, что за дела, когда центральный процессор пасует перед своей видеокартой в производительности вычислений? Вот и Intel Ксения(238 знак., 13.09.2016 21:29)
- Если видеокарта пасует перед процессором в производительности вычислений, то вам впарили пи-пи-пи, а не видеокарту. - SciFi(13.09.2016 21:37)
- Я сказала, что "процессор пасует перед видеокартой", и считаю, что это непорядок. - Ксения(13.09.2016 22:15)
- Почему? Всегда спецвычислитель быстрее универсального процессора, именно потому что он не универсальный. - LightElf(13.09.2016 23:19)
- Однако видеокарта тоже не является спецвычислителем для умножения матриц большого размера. Т.е. используя видеокарту, скажем, для квантовомеханических вычислений, мы тоже используем ее не по прямому назначению. Ксения(694 знак., 15.09.2016 04:33)
- Ну как бы да, в графике матрицы 4x4 всего. Зато там оных процессоров эпичное количество - LightElf(15.09.2016 12:46)
- Именно так! Для преобразования координат (именно их!) достаточно умножать вектор на матрицу 4x4. К сожалению, люди близкие к электронике, но далекие от математики, не понимают, что умножение больших матриц не может быть сведено к умножению малых, Ксения(1829 знак., 15.09.2016 13:34 - 13:38)
- Ваше упрямство достойно лучшего применения. Именно на GPU (CUDA, OpenCL) и именно матричные операции и делают нынче все кому это надо. Прежде чем растекаться мысью по древу вам следовало бы поучить матчасть в этом вопросе. - =AlexD=(16.09.2016 08:05)
- К сожалению, люди, близкие к Сахаре, не понимают, что перемножение больших матриц замечательно сводится к перемножению матриц маленьких (скажем 4х4), что лежит в основе некоторых алгоритмов "быстрого" перемножения матриц. - Крок(15.09.2016 15:56)
- Это на 8ми битах ускорение будет, а на 64 наоборот замедление имхо. - Yft(15.09.2016 17:38)
- Теории матриц не интересна разрядность процессора. - Крок(15.09.2016 20:13)
- Не скажите. Теория матриц очень быстро мигрирует от чисто математических (аналитических) методов к численным. И в настоящее время последние превалируют. Причина этого явления в том, что большинство матричных алгоритмов сводится к поэтапным Ксения(630 знак., 15.09.2016 21:03)
- Под матрицы 4х4 ничего затачивать не надо - тут только вопрос скорости, но не точности. Проблемы возникают с большими матрицами (порядка 100 и выше). По грубой оценке число обусловленности (отношение максимального соб.значения в минимальному) Ксения(454 знак., 15.09.2016 22:05)
- Так и в задницу их! - Крок(15.09.2016 23:46)
- Вооот! Цитирую: сводится к поэтапным операциям с отдельными столбцами/строками... Поэтапными. Если ваш процик заточен на работу с матрицами 4х4, нормальная работа рук заточит его на хорошую работу с матрицами бОльшего размера. - Крок(15.09.2016 21:10)
- Под матрицы 4х4 ничего затачивать не надо - тут только вопрос скорости, но не точности. Проблемы возникают с большими матрицами (порядка 100 и выше). По грубой оценке число обусловленности (отношение максимального соб.значения в минимальному) Ксения(454 знак., 15.09.2016 22:05)
- Не скажите. Теория матриц очень быстро мигрирует от чисто математических (аналитических) методов к численным. И в настоящее время последние превалируют. Причина этого явления в том, что большинство матричных алгоритмов сводится к поэтапным Ксения(630 знак., 15.09.2016 21:03)
- Теории матриц не интересна разрядность процессора. - Крок(15.09.2016 20:13)
- Это на 8ми битах ускорение будет, а на 64 наоборот замедление имхо. - Yft(15.09.2016 17:38)
- Насчет "память на видеокарте чаще всего адресуется 32-битными блоками" вы неправы. Там наоборот обычно шины эпической ширины - 512 или 768 бит как здрасьте. Но писать надо близко к железу, учитывая кэши, предвыборку, тайлы и все такое. Матрицы, LightElf(275 знак., 15.09.2016 15:44)
- ох сколько ошибок! Mahagam(1288 знак., 15.09.2016 15:43)
- Именно так! Для преобразования координат (именно их!) достаточно умножать вектор на матрицу 4x4. К сожалению, люди близкие к электронике, но далекие от математики, не понимают, что умножение больших матриц не может быть сведено к умножению малых, Ксения(1829 знак., 15.09.2016 13:34 - 13:38)
- Потому что CPU уже давно заточены не под матрицы, а под "ютуб с музычкой". Для матриц блоки OoO совершенно бесполезный балласт, а он отнимает больше половины площади CPU и жрёт электричество как не в себя. Кеши опять же. =AlexD=(245 знак., 15.09.2016 06:37)
- начиная с geForce256 видюшки работают с матрицами вида, мира и проекции, которые ни разу не пиксельные. - Mahagam(15.09.2016 11:34)
- Тем более. - =AlexD=(15.09.2016 12:21)
- начиная с geForce256 видюшки работают с матрицами вида, мира и проекции, которые ни разу не пиксельные. - Mahagam(15.09.2016 11:34)
- Ну как бы да, в графике матрицы 4x4 всего. Зато там оных процессоров эпичное количество - LightElf(15.09.2016 12:46)
- Однако видеокарта тоже не является спецвычислителем для умножения матриц большого размера. Т.е. используя видеокарту, скажем, для квантовомеханических вычислений, мы тоже используем ее не по прямому назначению. Ксения(694 знак., 15.09.2016 04:33)
- Почему? Всегда спецвычислитель быстрее универсального процессора, именно потому что он не универсальный. - LightElf(13.09.2016 23:19)
- Я сказала, что "процессор пасует перед видеокартой", и считаю, что это непорядок. - Ксения(13.09.2016 22:15)
- Если видеокарта пасует перед процессором в производительности вычислений, то вам впарили пи-пи-пи, а не видеокарту. - SciFi(13.09.2016 21:37)
- Вы правы, действительно видеокарты часто используются для таких задач (CUDA), но, хотелось бы, чтобы это процессор делал. А то, что за дела, когда центральный процессор пасует перед своей видеокартой в производительности вычислений? Вот и Intel Ксения(238 знак., 13.09.2016 21:29)