Hirdetés

  2. Fórumok
  3. Videokártyák
  4. Az NVIDIA egyre többet árul el a Pascalról

Új hozzászólás Aktív témák

  • #15 Fiery veterán #06658560 #11
    Új Válasz #15
    Új hozzászólás
    Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra
    Privát üzenet küldése

    Fiery

    veterán

    válasz #06658560 #11 üzenetére

    "Az rendben van, viszont ez a nagy lépcső azt eredményezi, hogy potenciálisan kevésbé éri meg egy ilyet venni két egy GPU-s megoldás helyett."

    Ez legyen azoknak a problemaja, akik ezzel foglalkoznak :) Eleg jo valasztek van HPC megoldasbol (pl. FirePro S, ugyebar), nem kotelezo 2 GPU-s Teslat venni.

    A GPGPU programozas amugy is arrol szol, hogy ha lehet, egymastol fuggetlen adatokat adj a GPU-nak, feldolgozasra. Ha teljesen fuggetlen, oriasi mennyisegu adatot tudsz adni a GPU-nak, az a legjobb, minden GPU szamara. Pl. egy 1 gigapixeles foto, aminek minden pixelet le kell sotetiteni egyforman 50%-kal, na ez egy tuti melo a GPU-knak :)

    "Az egységesen kezelhető memória hiánya a problémám így."

    Arra a Knights Landing lesz az igazi megoldas ;) Viccet felreteve, egy sima 1 GPU-s videokartyan sem celszeru a memoriabol ossze-vissza olvasgatni/irni, mert agyonvagja az elerheto teljesitmenyt. A compute feladatoknal le vannak osztva a lapok, es torekedni kell arra, hogy mindenki csak a sajat portajan sepregessen. Azaz, pl. egy 64 CU-s GPU eseteben kepzeletben oszd fel a memoriat 64 szeletre, minden CU kap egy szeletet, es oda garazdalkodik (ir/olvas). Ez az idealis leosztas, minden mas lassitja a feldolgozast. Az, amit egyesek kommunikalnak egyes hirportalokon, hogy a GPU-knak csak odaadod az adatokat, es mindent megoldanak maguktol, az csupan a naiv, favago megoldas. Nyilvan van olyan feladat, aminel ez is mukodik (lasd fentebb a foto feldolgozasi pelda), de sajnos sok esetben nagyon komolyan oda kell figyelni az adott platform architekturalis jellemzoire. Ezert sem mindegy, hogy egy compute kodot milyen vason futtatsz, es ezert sem problema az, ha van egy specialis architekturalis jellemzoje egy GPU-nak. Sok esetben elobb valasztjak ki a hardvert, es utana irjak meg hozza a compute kodot, figyelembe veve az osszes hardveres jellemzot/sajatossagot. Es ezert is nehez a compute teljesitmenyt portolni, ahogy Abu is mondta mar kb. parezer alkalommal :)

Új hozzászólás Aktív témák