On Saturday, January 24, 2015 at 12:17:19 AM UTC+1, firr wrote:
> W dniu piątek, 23 stycznia 2015 23:35:27 UTC+1 użytkownik M.M. napisał:
> > On Friday, January 23, 2015 at 10:57:27 PM UTC+1, firr wrote:
> > > W dniu piątek, 23 stycznia 2015 16:50:43 UTC+1 użytkownik M.M. napisał:
> > > > On Friday, January 23, 2015 at 1:08:03 AM UTC+1, firr wrote:
> > > > > W dniu piątek, 23 stycznia 2015 00:38:59 UTC+1 użytkownik Wojciech Muła
napisał:
> > > > > > On Thursday, January 22, 2015 at 9:47:08 PM UTC+1, M.M. wrote:
> > > > > > > On Thursday, January 22, 2015 at 12:40:00 PM UTC+1, firr wrote:
> > > > > > > > tak naprawde chyba jesli dzis chce sie mowic o wydajnosci to nalezy
> > > > > > > > pisac pod gpu opencl/cuda, cos takiego
> > > > > > > W większości przypadków chyba masz rację. Obliczeniówka powinna być
> > > > > > > na gpu.
> > > > > >
> > > > > > Model obliczeniowy GPU zakłada równoległość danych, co się sprawdza
> > > > > > we względnie niewielu zastosowaniach.
> > > > Zapomniałem, że ja ciągle trafiam na niestatystyczne przypadki :D
> > > > Nie wiem jak często Wam się trafiają zadania trudne obliczeniowe, które
> > > > można optymalizować przez zrównoleglenie.
> > > >
> > > > > > Do tego pamięci GPU i CPU są
> > > > > > rozłączne, więc zachodzi konieczność transferu danych, co obniża
> > > > > > całkowite przyspieszenie.
> > > > Niestety, narzut na transfery to pewnie problem.
> > > >
> > > > > >
> > > > > mozna poszukac nawet zwykle konsumerskie testy, np
> > > > >
> > > > > http://www.dobreprogramy.pl/Komputer-okazal-sie-nie-
dosc-szybki-OpenCL-moze-postawic-kwestie-wydajnosci-
na-glowie,News,58947.html
> > > > >
> > > > > jesli sa jako tako dobrze zrobione
> > > > > (o tym to nigdy nie wiadomo ale
> > > > > pewnie z grubsza ok) to pokazuje ze
> > > > > mozliwe jest "mw" kilkukrotne przyspieszenie a wiec wydaje sie
> > > > Słyszałem że jak coś da się wrzucić do pamięci karty i potem w
> > > > pętli mielić przez całe godziny, to uzyskuje się przyspieszenie
> > > > 100-200 razy. Obawiam się jednak, że to jest możliwe tylko pod
> > > > warunkiem optymalizacji na jedną konkretną kartę - ale nie wiem
> > > > na pewno. Może ogólnie to jest tylko kilkukrotne przyspieszenie.
> > > >
> > >
> > > 200-300 to mz bajki gpu nie jest
> > > az tyle mocniejsze, mysle ze dobre gpu jest najwyzej kilkanascie razy
mocniejsze niz dobre cpu przy tym
> > > jest tez o wiele badziej podoatne na
> > > spowolnienia
> > >
> > > kilkukrotnie to jednak nie jest malo, (!) - jest to calkiem sporo
> > > chyab tez te trudnosci w kodowaniu
> > > opencl sa przesadzone, chyba nie jest az tak zle
> > > - byc moze nidlugo wykonam jakies testy
> >
> > Mnie chodziło m/w o takie porównanie. Bierzemy z 5 algorytmów w miarę
> > podatnych na zrównoleglanie. Robimy wyżyłowaną implementację w asemblerze
> > na cpu i na gpu. Oczywiście też na cpu równolegle. No i mierzymy czasy.
> > Nie wyjdzie 100 razy szybciej na najnowszych teslach czy odpowiednikach
> > z konkurencji?
> >
> nie wydaje mi sie.. tak jak mowilem mz raczej to jest zakres kilka-kilkanascie
razy, (przynajmniej co do ogolnej przepustowosci, moze czytsa arytmetyka bylaby
szybsza (?) ale czysta arytmetyka jest raczej mniej przydatna -- pewnie mozna
poszukac info w necie, i moze sam zrobie testy, na razie odpoczywam

Widziałem kiedyś takie benchmarki. Niestety do szczegółów się nie dokopałem,
ani nie mam pewności, że były zrobione uczciwie, bo robił producent gpu.
Niemniej jednak wydajność była rzędu 100-200 razy większa, a konfiguracja
sprzętowa to 2cpu vs 4gpu.
Pozdrawiam