GPGPU#5

[1 デフォルトの名無しさん 2010/08/15(日) 21:47:50]

GPGPUについて語りましょう

前スレ
GPGPU#4
http://hibari.2ch.net/test/read.cgi/tech/1255256230/l50

関連スレ
OpenCLプログラミング#1
http://hibari.2ch.net/test/read.cgi/tech/1228891105/l50
【GPGPU】くだすれCUDAスレ pert3【NVIDIA】
http://hibari.2ch.net/test/read.cgi/tech/1271587710/l50

参考リンク
総本山? gpgpu.org
http://www.gpgpu.org/
OpenCL
http://www.khronos.org/opencl/
NVIDIA CUDA
http://developer.nvidia.com/object/cuda.html
ATI Stream
http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/Pages/default.aspx
GPUをCPU的に活用するGPGPUの可能性
http://pcweb.mycom.co.jp/articles/2005/09/06/siggraph2/

[2 デフォルトの名無しさん 2010/08/15(日) 21:55:10]

＞998 ：デフォルトの名無しさん [↓] ：2010/08/15(日) 21:51:01
＞と言いつつAgeiaの中の人も今じゃAMDにいるからなぁ
＞とんだ詐欺師なのかねあの人

金です。

nvにとっちゃすでに用済みで、要らない子

[3 デフォルトの名無しさん 2010/08/15(日) 21:56:26]

専用設計とはいえPPUは58gflopsしかないんだが

[4 デフォルトの名無しさん 2010/08/15(日) 23:08:03]

基本的には、GPGPUが得意な処理を "適切なサイズ" に並列分割して
その分割された小包の集団をどかっとCUDAに押し込んでやると、分割が上手ければ
それなりに速く結果が出る。ただ、GPGPUで効率が出る並列化は簡単ではない。Larrabeeがこけたのもここ。

しかもC++のCUDA方言は不思議挙動だったりで、技術者がCUDAに習熟して十分な速度が
出せるようになるまでの時間を考えると、結構経費がかかる。だから、相当大きな話、というか
CUDAのX86@Intel CPUに対するワットパフォーマンス優位性が技術者の勉強代をカバーできる規模で無いと
わざわざわけわからん方言を勉強したくない。しかも、この方言は、いつまで有効かも怪しい。

だから、ほとんどの用途では、Nehalem-Ex とか、速いCPU乗せたマシンを増やした方が良い。
他のプログラムが、"全部" 速くなりますからねｗ