k****f
发帖数: 3794 | 1 看了一下手册，感觉就是拼处理器个数的
按照单个指令速度，比intel的cpu差多了
cuda里面说，一个加法用4个周期，乘法要多一些，除法就更多了
那些峰值速度，哪些程序能接近呢？？ | w***g
发帖数: 5958 | 2 CUDA这东西最大的问题就是memory bandwidth. GPU跟main memory之间的带宽是一个瓶
颈. 对于那些用迭代法解方程之类的问题, 如果所有的数据都能放进GPU, 那自然很好
, 但是对大规模数据集其实GPU帮助并不大. 还有就是GPU的散热问题是很严重的, 这也
是GPGPU目前还不能被应用在服务器领域的一个原因.
CUDA目前发展还很不成熟, 编个正确的程序不难, 但是要手工优化内存地址的依赖关系
还是很难的.
【在 k****f 的大作中提到】
: 看了一下手册，感觉就是拼处理器个数的
: 按照单个指令速度，比intel的cpu差多了
: cuda里面说，一个加法用4个周期，乘法要多一些，除法就更多了
: 那些峰值速度，哪些程序能接近呢？？
| r*********r
发帖数: 3195 | 3 用 Tesla, 内存还是不小的. 一块C1060 就有4GB | k****f
发帖数: 3794 | 4 tesla太变态了，那么大内存的。
不过下一代GT300马上要出来的，据说有480个核心，速度应该在2G左右
算下来，有1T的速度了
【在 r*********r 的大作中提到】
: 用 Tesla, 内存还是不小的. 一块C1060 就有4GB
| r*********r
发帖数: 3195 | 5 图形卡的供电散热确实有问题, 虽然峰值很高, 但是不能持续.
如果做 server side 计算, 还是要用 tesla.
现在做 machine learning, data mining 的, cuda 很热门.
跟 cluster 比起来, 感觉编程还是要简单一点. | p****f
发帖数: 251 | 6 不用学了，DUDA一定会被Larrabee淘汰。
【在 k****f 的大作中提到】
: 看了一下手册，感觉就是拼处理器个数的
: 按照单个指令速度，比intel的cpu差多了
: cuda里面说，一个加法用4个周期，乘法要多一些，除法就更多了
: 那些峰值速度，哪些程序能接近呢？？
| r******y
发帖数: 3838 | |
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