l***h
发帖数: 392 | 1 想想支持C／C＋＋，以后也能支持Fortran，单双精度，带L1，L2，ECC的GPU 是多么强
大。
比如现在最快的cluster也才几P，一个Telsa就差不多1TGFLOPS。
intel最快的cpu也才几个G，还超贵。买一个16核的box，都得7k左右，还不是共享所有
内存。
parallel起来也才几个GFLOPS。对computing来说带L1，L2，单双精度，编程友好得
massive
cores GPU绝对是个milestone。以后就该叫General process unit了。NV把宝都压在
HPC上，贡献还是很大，intel太黑了。估计如果这一代的产品在HPC上挣了钱，下一
代NV就要退出Game market了。
至于对游戏得影响，我不是很了解，但结构变了，对现在结构得游戏能有多大提高很难
说，但以后得游戏如果相应得改变方式，会不会有很大提高呢。当然可能ATI得以后就
真得是Game process unit了。 |
d*****0
发帖数: 68029 | 2 你是站在程序员的角度说的，大家是站在玩家的角度说的 |
l***h
发帖数: 392 | 3 是呀，其实nv的方向已经改变了。但大家还是希望他继续做game而已。
NV已经不是游戏公司了。
【在 d*****0 的大作中提到】
: 你是站在程序员的角度说的，大家是站在玩家的角度说的
|
c****7
发帖数: 1245 | 4 n卡比a卡牛的时候也有好多黑a卡的呀, 难道只许黑a卡?
其实我觉得骂NV是应该的, 当年它不让玩游戏的随便搞sli就很不厚道.
现在就算它是自己主动改变方向, 结果把游戏市场留给a卡称霸, 对消费
者也很不厚道.
想想有多少人买显卡是来玩游戏的, 又才有几个人是买显卡搞计算用的 |
l***h
发帖数: 392 | 5 我对游戏不了解，我的意思是他对hpc有贡献。比intel好多了，至少价格上
没办法啊，hpc的利润太高了。
其实就是一般的cpu的利润也太高了，才几个g的cpu为什么要卖那么贵？
随便一个一般的GPU都有好几个百个G。个人的体会是在4核的CPU核9800GT上算1024＊
1024
矩阵的对角化，差别很大的。
所以如果能直接在GPU上写系统。cpu就回退出历史舞台了。多核特别是massive cores
才是未来。
按硬件能来来说，ati的不错，但不友好啊。直接在ati上写操作系统还很远，但基于
cuda和fermi结构的软件和系统应该不远了。GPGPU 还是不够，cGPU才是王道。当然
还得几年。intel现在啥都集成到cpu里就是纯粹的垄断。打击对手而已。
在科学计算上来说，单个的cpu再强也没有意义了，大体系必须并行，并行就必须通讯。
所以想fermi这种结构肯定是必须的。不然intel也不会搞那么多x86的GPU了。如果编程
环境一样的化，谁会化几千刀才买十几个核呢。
至于AMD的推土机其实很鸡肋，质不行，量也不够，估计以后会被淘汰。很希望AMD能把
stream做好，但现在还
【在 c****7 的大作中提到】
: n卡比a卡牛的时候也有好多黑a卡的呀, 难道只许黑a卡?
: 其实我觉得骂NV是应该的, 当年它不让玩游戏的随便搞sli就很不厚道.
: 现在就算它是自己主动改变方向, 结果把游戏市场留给a卡称霸, 对消费
: 者也很不厚道.
: 想想有多少人买显卡是来玩游戏的, 又才有几个人是买显卡搞计算用的
|
l*******m
发帖数: 1096 | 6 nv supports 用gpu搞计算的公司可以收利润很高的service fee。其实nv想走ibm的路
，提供
services solutions，赚企业的钱比个人的钱利润更高
【在 c****7 的大作中提到】
: n卡比a卡牛的时候也有好多黑a卡的呀, 难道只许黑a卡?
: 其实我觉得骂NV是应该的, 当年它不让玩游戏的随便搞sli就很不厚道.
: 现在就算它是自己主动改变方向, 结果把游戏市场留给a卡称霸, 对消费
: 者也很不厚道.
: 想想有多少人买显卡是来玩游戏的, 又才有几个人是买显卡搞计算用的
|
k***i
发帖数: 462 | 7 谁说CPU推出舞台了，并行应用还是少数。
cores
【在 l***h 的大作中提到】
: 我对游戏不了解，我的意思是他对hpc有贡献。比intel好多了，至少价格上
: 没办法啊，hpc的利润太高了。
: 其实就是一般的cpu的利润也太高了，才几个g的cpu为什么要卖那么贵？
: 随便一个一般的GPU都有好几个百个G。个人的体会是在4核的CPU核9800GT上算1024＊
: 1024
: 矩阵的对角化，差别很大的。
: 所以如果能直接在GPU上写系统。cpu就回退出历史舞台了。多核特别是massive cores
: 才是未来。
: 按硬件能来来说，ati的不错，但不友好啊。直接在ati上写操作系统还很远，但基于
: cuda和fermi结构的软件和系统应该不远了。GPGPU 还是不够，cGPU才是王道。当然
|
o******w
发帖数: 842 | 8 GPU计算还是有些局限性，关于gpu上的操作系统，难道费米已经有整数运算单元了？
cores
【在 l***h 的大作中提到】
: 我对游戏不了解，我的意思是他对hpc有贡献。比intel好多了，至少价格上
: 没办法啊，hpc的利润太高了。
: 其实就是一般的cpu的利润也太高了，才几个g的cpu为什么要卖那么贵？
: 随便一个一般的GPU都有好几个百个G。个人的体会是在4核的CPU核9800GT上算1024＊
: 1024
: 矩阵的对角化，差别很大的。
: 所以如果能直接在GPU上写系统。cpu就回退出历史舞台了。多核特别是massive cores
: 才是未来。
: 按硬件能来来说，ati的不错，但不友好啊。直接在ati上写操作系统还很远，但基于
: cuda和fermi结构的软件和系统应该不远了。GPGPU 还是不够，cGPU才是王道。当然
|
l***h
发帖数: 392 | 9 那时理想状态，至少会便宜多。
cpu现在卖得太贵了，特别是计算得cpu。
【在 k***i 的大作中提到】
: 谁说CPU推出舞台了，并行应用还是少数。
:
: cores
|
l***h
发帖数: 392 | 10 才起步，不是说一定要用GPU做计算，是说massive cores的并行一定是趋势。
现在的cpu框架比较难搞到几百个cores集成。但GPU本来就有几百个cores。
intel，AMD是把核越做越多，NV是把核越做越来象cpu。个人认为至少从价格上来说
NV的方式比较好。
【在 o******w 的大作中提到】
: GPU计算还是有些局限性，关于gpu上的操作系统，难道费米已经有整数运算单元了？
:
: cores
|
|
|
p****t
发帖数: 11416 | 11 屁股决定脑袋
这儿没几个人care N社对GPU计算有多大贡献，GPU计算有多大前途
大家只知道对于游戏显卡，N社不作为，A社就不降价
所以对于在这儿骂N社的人，你说得再多也没有任何说服力
【在 l***h 的大作中提到】
: 想想支持C／C＋＋，以后也能支持Fortran，单双精度，带L1，L2，ECC的GPU 是多么强
: 大。
: 比如现在最快的cluster也才几P，一个Telsa就差不多1TGFLOPS。
: intel最快的cpu也才几个G，还超贵。买一个16核的box，都得7k左右，还不是共享所有
: 内存。
: parallel起来也才几个GFLOPS。对computing来说带L1，L2，单双精度，编程友好得
: massive
: cores GPU绝对是个milestone。以后就该叫General process unit了。NV把宝都压在
: HPC上，贡献还是很大，intel太黑了。估计如果这一代的产品在HPC上挣了钱，下一
: 代NV就要退出Game market了。
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p****t
发帖数: 11416 | 12 怎么总有人跳出来鼓吹GPU能代替CPU呢？
皮卡搬家比sedan好用一万倍，大家还是没有说只买皮卡
cores
【在 l***h 的大作中提到】
: 才起步，不是说一定要用GPU做计算，是说massive cores的并行一定是趋势。
: 现在的cpu框架比较难搞到几百个cores集成。但GPU本来就有几百个cores。
: intel，AMD是把核越做越多，NV是把核越做越来象cpu。个人认为至少从价格上来说
: NV的方式比较好。
|
l***h
发帖数: 392 | 13 呵呵。 便宜才是王道。大游戏当然还是a卡好。
【在 p****t 的大作中提到】
: 屁股决定脑袋
: 这儿没几个人care N社对GPU计算有多大贡献，GPU计算有多大前途
: 大家只知道对于游戏显卡，N社不作为，A社就不降价
: 所以对于在这儿骂N社的人，你说得再多也没有任何说服力
|
l***h
发帖数: 392 | 14 不是替代，是intel太黑了，特别是在hpc上，出个GPU啥的，可以省好多money。
一般用用i7都不需要啊。
【在 p****t 的大作中提到】
: 怎么总有人跳出来鼓吹GPU能代替CPU呢？
: 皮卡搬家比sedan好用一万倍，大家还是没有说只买皮卡
:
: cores
|
p****t
发帖数: 11416 | 15 we don't care
【在 l***h 的大作中提到】
: 不是替代，是intel太黑了，特别是在hpc上，出个GPU啥的，可以省好多money。
: 一般用用i7都不需要啊。
|
l***h
发帖数: 392 | 16 ok, you got the point. my two cents.
【在 p****t 的大作中提到】
: we don't care
|
n**y
发帖数: 11447 | 17 大家用显卡都是玩游戏
NV出个显卡不中用，搞不过A卡，价格就下不来 |
c*******2
发帖数: 66 | 18 Hardware 被 gamers taken over 了？
Actually, GP-GPU will be big deal.
【在 p****t 的大作中提到】
: we don't care
|
p****t
发帖数: 11416 | 19 至少我敢说在本版出没的ID，关心游戏性能的远多于关心GPU计算的，不信
你可以让版主开个投票
N卡如果在保证游戏性能和低功耗的前提下发展GPU计算，当然没人说不可以
要以牺牲游戏性能，提高功耗为代价，当然会被骂
当年乔丹不打篮球跑去打棒球，除了崇拜偶像胜过喜欢篮球本身的人，有几
个会支持？
【在 c*******2 的大作中提到】
: Hardware 被 gamers taken over 了？
: Actually, GP-GPU will be big deal.
|
n*******0
发帖数: 2002 | 20 哥，NV主流是民用显卡，gpgpu那个相当于玩票。NV又贵有大又费电，你说这玩意儿怎
么能让人不黑阿？
【在 l***h 的大作中提到】
: 想想支持C／C＋＋，以后也能支持Fortran，单双精度，带L1，L2，ECC的GPU 是多么强
: 大。
: 比如现在最快的cluster也才几P，一个Telsa就差不多1TGFLOPS。
: intel最快的cpu也才几个G，还超贵。买一个16核的box，都得7k左右，还不是共享所有
: 内存。
: parallel起来也才几个GFLOPS。对computing来说带L1，L2，单双精度，编程友好得
: massive
: cores GPU绝对是个milestone。以后就该叫General process unit了。NV把宝都压在
: HPC上，贡献还是很大，intel太黑了。估计如果这一代的产品在HPC上挣了钱，下一
: 代NV就要退出Game market了。
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|
w***n
发帖数: 1137 | 21 你先搞清楚cuda的编程在发吧。gpu通用计算听起来很好，但是你自己编个程序就知道
了。
cores
【在 l***h 的大作中提到】
: ok, you got the point. my two cents.
|
l***h
发帖数: 392 | 22 本来不想回的，GPU能不能用，看个人。
但不是听起来就好听吧。我自己就在ubuntu下写matrix 相关的程序。
对角化，和sparse matrix multi的东西很成熟了。
我自己家得电脑测试 9800GT比我的Q9400快不是一点两点。价格是 75 vs 170。
至于MD的东西，GPU就更比CPU好得多了，相关得paper你去google一下就有好多。
（GPU，Folding@HOME，openMM）
这个双精度提高了8倍，还是很不错得。
当然不是这个现在就多么牛B了，只是说这个是个趋势，门槛会越来越低。到是
compiler
先进了，就可以按x86一样直接写东西了，不是很好么。
技术总是要进步的。这一步NV对不对不好说，不过对HPC来说觉得是limestone。
等技术成熟了，用GPU powerhouse 替代 纯cpu得cluster是必然得。
【在 w***n 的大作中提到】
: 你先搞清楚cuda的编程在发吧。gpu通用计算听起来很好，但是你自己编个程序就知道
: 了。
:
: cores
|
l****g
发帖数: 761 | 23 我之前写过一个简单的cuda程序, 在我们系的Quadro FX 5600上跑的
能提高一些 matrix 的运算到几百倍(对比 i7 CPU )
但是， 太难优化了， 一个语句不对， 性能就跌几十倍
( 一般都是 memory bank conflict )
问了一些专门做cuda 的同学， 感觉没有2，3年经验的人根本无法上手
而且同样一个程序， 不同的 NV 显卡可能得到的优化结果还完全不一样
看过一个 berkeley 的人的cuda paper, 搞了几年就搞出十几行代码
然后拿了一个nvidia fellowship还是什么的 |
a*****s
发帖数: 2663 | 24 为什么是limestone不是milestone? 石灰很NB吗? |
r******y
发帖数: 3838 | 25 我就占在3年或5年后玩家的角度说，NV这样的显卡在游戏业（尤其是网游）也将会大有
做为的。
NV也在大力发展游戏相关的物理引擎。
【在 d*****0 的大作中提到】
: 你是站在程序员的角度说的，大家是站在玩家的角度说的
|
r******y
发帖数: 3838 | 26 不说别的，游戏中除了图形本身，其他很多的运算比如AI，物理也适合gpu并行运算，
只是现在相关引擎还在开发中。
【在 o******w 的大作中提到】
: GPU计算还是有些局限性，关于gpu上的操作系统，难道费米已经有整数运算单元了？
:
: cores
|
r******y
发帖数: 3838 | 27 试过简单的openCL程序，不算太难。当然，也许优化不容易。但在它之上专门的引擎出
来后，就不用搞这么底层了。
【在 w***n 的大作中提到】
: 你先搞清楚cuda的编程在发吧。gpu通用计算听起来很好，但是你自己编个程序就知道
: 了。
:
: cores
|
l***h
发帖数: 392 | 28 不好意思，写错了，呵呵
【在 a*****s 的大作中提到】
: 为什么是limestone不是milestone? 石灰很NB吗?
|
w***n
发帖数: 1137 | 29 matrix operations等linear algorithm的东西都是非常简单的而且比较容易parrelle。
所以这些都是basic的东西。如果你要写一个真正的application多余绝大多数的progra
mmer来说，是非常难的。folding是stanford的一个实验室在写，写了也很多年了。为了
这个project，他们还有专门的一个gpu的programing language叫brook,你也可想而知难
度了。opencl是一个方向，但是如果你不了解gpu的architecture，就算你能编出来程序
，performance也不会太好。
不要忘了，intel和amd都有fusion（AMD name）的计划。nv也有类似的计划，但是做cp
u对nv来说可不是一个easy job。
另外，hpc的利润率高，可是市场不是很大而且竞争极其激烈。sgi专攻hpc不也倒了吗？
完全压在这个市场上必死无疑,更何况并不是所有的apps都可以用gpu来加速的。
【在 l***h 的大作中提到】
: 不好意思，写错了，呵呵
|
r******y
发帖数: 3838 | 30 云计算兴起后，hpc市场就大多了。
parrelle。
progra
为了
知难
程序
cp
吗？
【在 w***n 的大作中提到】
: matrix operations等linear algorithm的东西都是非常简单的而且比较容易parrelle。
: 所以这些都是basic的东西。如果你要写一个真正的application多余绝大多数的progra
: mmer来说，是非常难的。folding是stanford的一个实验室在写，写了也很多年了。为了
: 这个project，他们还有专门的一个gpu的programing language叫brook,你也可想而知难
: 度了。opencl是一个方向，但是如果你不了解gpu的architecture，就算你能编出来程序
: ，performance也不会太好。
: 不要忘了，intel和amd都有fusion（AMD name）的计划。nv也有类似的计划，但是做cp
: u对nv来说可不是一个easy job。
: 另外，hpc的利润率高，可是市场不是很大而且竞争极其激烈。sgi专攻hpc不也倒了吗？
: 完全压在这个市场上必死无疑,更何况并不是所有的apps都可以用gpu来加速的。
|
|
|
l******d
发帖数: 1633 | 31 同意这个．不能老拿gpgpu的最牛x的地方和cpu比．cuda上手太费劲了．
现在我都是cpu上写完了直接扔云里去算．根本话不了几个钱，省了无数时间
【在 l****g 的大作中提到】
: 我之前写过一个简单的cuda程序, 在我们系的Quadro FX 5600上跑的
: 能提高一些 matrix 的运算到几百倍(对比 i7 CPU )
: 但是， 太难优化了， 一个语句不对， 性能就跌几十倍
: ( 一般都是 memory bank conflict )
: 问了一些专门做cuda 的同学， 感觉没有2，3年经验的人根本无法上手
: 而且同样一个程序， 不同的 NV 显卡可能得到的优化结果还完全不一样
: 看过一个 berkeley 的人的cuda paper, 搞了几年就搞出十几行代码
: 然后拿了一个nvidia fellowship还是什么的
|
r******y
发帖数: 3838 | 32 写程序自己用也许不值，但对写引擎库的人来说，费点劲也值，用引擎的人就不用搞这
些底层了。
【在 l******d 的大作中提到】
: 同意这个．不能老拿gpgpu的最牛x的地方和cpu比．cuda上手太费劲了．
: 现在我都是cpu上写完了直接扔云里去算．根本话不了几个钱，省了无数时间
|
t**t
发帖数: 27760 | 33 嗯
NV牛的时候，自己也不怎么厚道。
【在 c****7 的大作中提到】
: n卡比a卡牛的时候也有好多黑a卡的呀, 难道只许黑a卡?
: 其实我觉得骂NV是应该的, 当年它不让玩游戏的随便搞sli就很不厚道.
: 现在就算它是自己主动改变方向, 结果把游戏市场留给a卡称霸, 对消费
: 者也很不厚道.
: 想想有多少人买显卡是来玩游戏的, 又才有几个人是买显卡搞计算用的
|
t**t
发帖数: 27760 | 34 谁没事自己掏钱买hpc。
都是公家的钱，管它贵不贵。
家里，游戏，好得自己掏钱买。
【在 l***h 的大作中提到】
: 不好意思，写错了，呵呵
|
w******s
发帖数: 16209 | 35 这么难? 没应用推广不起来呀.
【在 l****g 的大作中提到】
: 我之前写过一个简单的cuda程序, 在我们系的Quadro FX 5600上跑的
: 能提高一些 matrix 的运算到几百倍(对比 i7 CPU )
: 但是， 太难优化了， 一个语句不对， 性能就跌几十倍
: ( 一般都是 memory bank conflict )
: 问了一些专门做cuda 的同学， 感觉没有2，3年经验的人根本无法上手
: 而且同样一个程序， 不同的 NV 显卡可能得到的优化结果还完全不一样
: 看过一个 berkeley 的人的cuda paper, 搞了几年就搞出十几行代码
: 然后拿了一个nvidia fellowship还是什么的
|
r******y
发帖数: 3838 | 36 不一定比普通编程难很多，就是一般做程序的不习惯这种编程方式。其实，就是普通C
语言，用2年也不见得人人能用好。
【在 w******s 的大作中提到】
: 这么难? 没应用推广不起来呀.
|
v****e
发帖数: 10715 | |
u**d
发帖数: 211 | 38 gpu 作为通用性的平台，有很大的局限性
比如 cuda 里对于 thread 的概念
cuda 里的 thread 严格来说并不是像 cpu 一样一个独立的运算单位
它的 scheduling 是基于 warp 为单位的 (1 warp = 32 threads)
32 threads 必须执行相同的 instruction，彼此之间不能 concurrency，否则就是死锁
基本上，通用型的 concurrency 很难实现，而多数 application 偏偏用的很多
总的来说，gpu 所谓的 gflops，都是在平台上做了牺牲才换来的
(限制同步，并行效率当然高啦)
这些对于图形计算来说是合理的(比如像素之间很少需要同步)
但是对于其他的应用，能不能比 cpu 快还很难说呢
而且 gpu 和内存(进而磁盘)之间的带宽也是瓶颈
如果需要大规模的数据访问，还是很慢，又限制其应用范围。
要说 hpc，这个东西算算微分方程还行。一般应用实在不容易
根本还是并行算法不容易设计。很多即使写出来，同步太多，还是达不到效果。
一个简单的例子，写个并行排序的算法到不大困难，
可是要是并行最大流-
【在 l***h 的大作中提到】
: 想想支持C／C＋＋，以后也能支持Fortran，单双精度，带L1，L2，ECC的GPU 是多么强
: 大。
: 比如现在最快的cluster也才几P，一个Telsa就差不多1TGFLOPS。
: intel最快的cpu也才几个G，还超贵。买一个16核的box，都得7k左右，还不是共享所有
: 内存。
: parallel起来也才几个GFLOPS。对computing来说带L1，L2，单双精度，编程友好得
: massive
: cores GPU绝对是个milestone。以后就该叫General process unit了。NV把宝都压在
: HPC上，贡献还是很大，intel太黑了。估计如果这一代的产品在HPC上挣了钱，下一
: 代NV就要退出Game market了。
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r******y
发帖数: 3838 | 39 好象Fermi支持多指令并行，单元也有栈？
当然，这个平台更适合计算密集型应用，不适合需要大存储的海量数据型应用。
死锁
【在 u**d 的大作中提到】
: gpu 作为通用性的平台，有很大的局限性
: 比如 cuda 里对于 thread 的概念
: cuda 里的 thread 严格来说并不是像 cpu 一样一个独立的运算单位
: 它的 scheduling 是基于 warp 为单位的 (1 warp = 32 threads)
: 32 threads 必须执行相同的 instruction，彼此之间不能 concurrency，否则就是死锁
: 基本上，通用型的 concurrency 很难实现，而多数 application 偏偏用的很多
: 总的来说，gpu 所谓的 gflops，都是在平台上做了牺牲才换来的
: (限制同步，并行效率当然高啦)
: 这些对于图形计算来说是合理的(比如像素之间很少需要同步)
: 但是对于其他的应用，能不能比 cpu 快还很难说呢
|
s****c
发帖数: 11300 | 40 这个最大的问题在于软件方面的匮乏
你说的那个早就有名字了 叫做GPGPU
这个的问题就是理论峰值计算能力和实际能得到的相差太远 更不要说适用的范围也有
限了
至于支持C的效率如何 这个还要进一步实验验证 而且就算在游戏的物理特效上来看 如
果不用nv自家的physicX 只有几个GFlops的cpu甚至比显卡的效果还好
nv的问题跟当初3dfx很像，由于市场面比较窄很想开拓一片独占市场 结果往往不难么
动人
这次新的gpu核心太大 功耗太大 性能并不达到很多人的预期 已经可以说是接近失败的
一款产品了
【在 l***h 的大作中提到】
: 想想支持C／C＋＋，以后也能支持Fortran，单双精度，带L1，L2，ECC的GPU 是多么强
: 大。
: 比如现在最快的cluster也才几P，一个Telsa就差不多1TGFLOPS。
: intel最快的cpu也才几个G，还超贵。买一个16核的box，都得7k左右，还不是共享所有
: 内存。
: parallel起来也才几个GFLOPS。对computing来说带L1，L2，单双精度，编程友好得
: massive
: cores GPU绝对是个milestone。以后就该叫General process unit了。NV把宝都压在
: HPC上，贡献还是很大，intel太黑了。估计如果这一代的产品在HPC上挣了钱，下一
: 代NV就要退出Game market了。
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s****c
发帖数: 11300 | 41 就是在科学计算领域 也不是所有的计算都是矩阵啊
遇到分支比较多的线性流程gpgpu就有点傻眼 这方面还是传统冯诺体系的cpu强一点
cores
【在 l***h 的大作中提到】
: 不好意思，写错了，呵呵
|
s****c
发帖数: 11300 | 42 同意这个 gpgpu的计算能力 其实并不想大家想象的那么强 主要是应用领域受限制比较
大
死锁
【在 u**d 的大作中提到】
: gpu 作为通用性的平台，有很大的局限性
: 比如 cuda 里对于 thread 的概念
: cuda 里的 thread 严格来说并不是像 cpu 一样一个独立的运算单位
: 它的 scheduling 是基于 warp 为单位的 (1 warp = 32 threads)
: 32 threads 必须执行相同的 instruction，彼此之间不能 concurrency，否则就是死锁
: 基本上，通用型的 concurrency 很难实现，而多数 application 偏偏用的很多
: 总的来说，gpu 所谓的 gflops，都是在平台上做了牺牲才换来的
: (限制同步，并行效率当然高啦)
: 这些对于图形计算来说是合理的(比如像素之间很少需要同步)
: 但是对于其他的应用，能不能比 cpu 快还很难说呢
|
l***h
发帖数: 392 | 43 可能你没有明白我的意思，我的意思是说massive cores computing
（不是说几十个核）会越来越好。
象intel，amd的fusion如果能把500个cores连在一起，那当然厉害。
当然如果这样的化，那肯定超贵。
但是我说了，intel，amd是把cpu的核越做越多，但nv是把GPU的core越做越象
CPU（它叫cuda core）。就是说大家的目的都是集成n多个核，提高计算能力。
个人认为NV的这个现在来说比较容易些。价格也便宜多了。
不是说cuda core要一定变成x86核，是要完成特定的计算能力就行。
这也是为什么cuda core现在加入L1，L2，ECC，scheduler这些元素的原因。
特别是双精度的提高，cuda core变成了一个完整的 computing core。
当然如果要完全取代cpu还是要很长很长的时间，而且也没有必要啊。如果GPU的
核可以参与计算了，cpu的中心地位就降低了，那是一个一般的cpu负责总指挥就行了
general process unit ＋ command process unit
其实问题是多核 和 使用（编程）的
【在 w***n 的大作中提到】
: matrix operations等linear algorithm的东西都是非常简单的而且比较容易parrelle。
: 所以这些都是basic的东西。如果你要写一个真正的application多余绝大多数的progra
: mmer来说，是非常难的。folding是stanford的一个实验室在写，写了也很多年了。为了
: 这个project，他们还有专门的一个gpu的programing language叫brook,你也可想而知难
: 度了。opencl是一个方向，但是如果你不了解gpu的architecture，就算你能编出来程序
: ，performance也不会太好。
: 不要忘了，intel和amd都有fusion（AMD name）的计划。nv也有类似的计划，但是做cp
: u对nv来说可不是一个easy job。
: 另外，hpc的利润率高，可是市场不是很大而且竞争极其激烈。sgi专攻hpc不也倒了吗？
: 完全压在这个市场上必死无疑,更何况并不是所有的apps都可以用gpu来加速的。
|
l***h
发帖数: 392 | 44 那是，呵呵，自己打游戏当然买ati了
【在 t**t 的大作中提到】
: 谁没事自己掏钱买hpc。
: 都是公家的钱，管它贵不贵。
: 家里，游戏，好得自己掏钱买。
|
l***h
发帖数: 392 | 45 有道理，不过，没有要gpu什么都比cpu强啊
对于能够并行的，GPU比CPU强，对于不能并行的，只要不差太多就行了啊。
现在很少有intensive的单核应用把。有的化，intel，amd的方式也解决不了问题啊。
提高不了几倍，还超贵。
我觉得主要是cpu的中心地位削弱了，以后cpu会降价了。
死锁
【在 u**d 的大作中提到】
: gpu 作为通用性的平台，有很大的局限性
: 比如 cuda 里对于 thread 的概念
: cuda 里的 thread 严格来说并不是像 cpu 一样一个独立的运算单位
: 它的 scheduling 是基于 warp 为单位的 (1 warp = 32 threads)
: 32 threads 必须执行相同的 instruction，彼此之间不能 concurrency，否则就是死锁
: 基本上，通用型的 concurrency 很难实现，而多数 application 偏偏用的很多
: 总的来说，gpu 所谓的 gflops，都是在平台上做了牺牲才换来的
: (限制同步，并行效率当然高啦)
: 这些对于图形计算来说是合理的(比如像素之间很少需要同步)
: 但是对于其他的应用，能不能比 cpu 快还很难说呢
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l***h
发帖数: 392 | 46 不是GPGPU，是cGPU，呵呵。
fermi算是个完整的计算单元，不是以前的辅助单元。
【在 s****c 的大作中提到】
: 这个最大的问题在于软件方面的匮乏
: 你说的那个早就有名字了 叫做GPGPU
: 这个的问题就是理论峰值计算能力和实际能得到的相差太远 更不要说适用的范围也有
: 限了
: 至于支持C的效率如何 这个还要进一步实验验证 而且就算在游戏的物理特效上来看 如
: 果不用nv自家的physicX 只有几个GFlops的cpu甚至比显卡的效果还好
: nv的问题跟当初3dfx很像，由于市场面比较窄很想开拓一片独占市场 结果往往不难么
: 动人
: 这次新的gpu核心太大 功耗太大 性能并不达到很多人的预期 已经可以说是接近失败的
: 一款产品了
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l***h
发帖数: 392 | 47 现在cpu的提高不也是focus在多核么，单核的东西，i7核duo core能有多大区别呢？
2倍估计都没有吧
【在 s****c 的大作中提到】
: 就是在科学计算领域 也不是所有的计算都是矩阵啊
: 遇到分支比较多的线性流程gpgpu就有点傻眼 这方面还是传统冯诺体系的cpu强一点
:
: cores
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w***t
发帖数: 428 | 48 cpu的多核是独立的多个内核，cuda core的所谓“并行计算”不能真的像多核cpu那么
并行的。可以说是数据并行，但是指令无法并行
以前看过nv的白皮书，大概说cpu还会在一般程序的效率上提高，gpu在一些特殊的
应用上更有优势，而不会取代cpu。没有说到底多少应用能有这个优势，百分比什么的，
似乎一直在回避这个问题。。
最大的问题是，越高效率的算法，就包含越多的精巧结构，就越无法在gpu上实现。跟
指令集什么的无关，根本架构就限制住了
【在 l***h 的大作中提到】
: 现在cpu的提高不也是focus在多核么，单核的东西，i7核duo core能有多大区别呢？
: 2倍估计都没有吧
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p****t
发帖数: 11416 | 49 你说了那么多，有个关键的问题从来没有给出令人信服的答案
你坚持说 GPU通用计算能力提高 －> CPU地位下降
其实这并没有必然成立的逻辑关系，因为除非特殊的project，否则一个计算
任务肯定是混合了大量可以并行计算和不可以并行计算的成分。即使你把可以
并行计算的部分都让GPU完成，为了不让不可并行部分成为瓶颈，对CPU性能的
要求也只会不断提高。这就是我一直坚持说GPU永远不可能取代CPU的原因。我
看即使是N社最wild的daydream里面也不敢说这种瞎话，你这论调和果轮说iPhone
取代PSP/NDSL一统掌上游戏世界一样滑稽
还举汽车的例子，pickup比sedan能装货，那么pickup出来了之后，sedan的
地位下降了么？sedan降价了么？
又，CPU的核越做越多其实也根本不能证明并行计算才是未来的趋势。之所以
出现这样的结果，完全是因为单核性能的提高hit thermal wall。假如CPU不
发热的话，我们可能永远不会在普通PC上面看到多核的CPU，因为家用/Office
的应用大多数要么是不适合并行计算的，要么就是采用并行计算在程序员一端
的代价太高
一
【在 l***h 的大作中提到】
: 现在cpu的提高不也是focus在多核么，单核的东西，i7核duo core能有多大区别呢？
: 2倍估计都没有吧
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r******y
发帖数: 3838 | 50 最新GPU应该可以指令并行和分支结构。
包含很多的精巧结构算法，就目前多数应用来说，计算量一般不很大，不像媒体游戏明
显计算速度不够用。
的，
【在 w***t 的大作中提到】
: cpu的多核是独立的多个内核，cuda core的所谓“并行计算”不能真的像多核cpu那么
: 并行的。可以说是数据并行，但是指令无法并行
: 以前看过nv的白皮书，大概说cpu还会在一般程序的效率上提高，gpu在一些特殊的
: 应用上更有优势，而不会取代cpu。没有说到底多少应用能有这个优势，百分比什么的，
: 似乎一直在回避这个问题。。
: 最大的问题是，越高效率的算法，就包含越多的精巧结构，就越无法在gpu上实现。跟
: 指令集什么的无关，根本架构就限制住了
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w***t
发帖数: 428 | 51 新的fermi是每16个cuda core共享一套指令机构，所以号称480核，也就能同时跑30个
独立线程。当然是跑的很慢的。。
很多需要并行算法的应用在gpu上都不比cpu快，甚至天然并行的monte carlo
simulation，我们也见过别人在gpu上做了效率损失很大的。
如果要增加指令机构，计算内核的数量就会少，那么图形加速就更差了。。总之就是个
tradeoff。这个东西前途怎样，可能就看媒体应用的市场了
【在 r******y 的大作中提到】
: 最新GPU应该可以指令并行和分支结构。
: 包含很多的精巧结构算法，就目前多数应用来说，计算量一般不很大，不像媒体游戏明
: 显计算速度不够用。
:
: 的，
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r******y
发帖数: 3838 | 52 关于多核仅为散热好象不太对。有人为了降温把多余的核屏蔽掉。
【在 p****t 的大作中提到】
: 你说了那么多，有个关键的问题从来没有给出令人信服的答案
: 你坚持说 GPU通用计算能力提高 －> CPU地位下降
: 其实这并没有必然成立的逻辑关系，因为除非特殊的project，否则一个计算
: 任务肯定是混合了大量可以并行计算和不可以并行计算的成分。即使你把可以
: 并行计算的部分都让GPU完成，为了不让不可并行部分成为瓶颈，对CPU性能的
: 要求也只会不断提高。这就是我一直坚持说GPU永远不可能取代CPU的原因。我
: 看即使是N社最wild的daydream里面也不敢说这种瞎话，你这论调和果轮说iPhone
: 取代PSP/NDSL一统掌上游戏世界一样滑稽
: 还举汽车的例子，pickup比sedan能装货，那么pickup出来了之后，sedan的
: 地位下降了么？sedan降价了么？
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w***t
发帖数: 428 | 53 应该是在设计上，做更大的核会有散热问题，所以不再增加内核规模而是增加数量
还有一个原因就是instruction level parallism已经做到极限，更大更复杂的内核对
性能提高也有限了
【在 r******y 的大作中提到】
: 关于多核仅为散热好象不太对。有人为了降温把多余的核屏蔽掉。
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b**e
发帖数: 492 | 54 因为现在NV太挫了，连ATI都干不过...我觉得黑的还不够！
【在 l***h 的大作中提到】
: 想想支持C／C＋＋，以后也能支持Fortran，单双精度，带L1，L2，ECC的GPU 是多么强
: 大。
: 比如现在最快的cluster也才几P，一个Telsa就差不多1TGFLOPS。
: intel最快的cpu也才几个G，还超贵。买一个16核的box，都得7k左右，还不是共享所有
: 内存。
: parallel起来也才几个GFLOPS。对computing来说带L1，L2，单双精度，编程友好得
: massive
: cores GPU绝对是个milestone。以后就该叫General process unit了。NV把宝都压在
: HPC上，贡献还是很大，intel太黑了。估计如果这一代的产品在HPC上挣了钱，下一
: 代NV就要退出Game market了。
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s****c
发帖数: 11300 | 55 这样的计算通用性不高 某些特定场合当然可以
【在 l***h 的大作中提到】
: 现在cpu的提高不也是focus在多核么，单核的东西，i7核duo core能有多大区别呢？
: 2倍估计都没有吧
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s****c
发帖数: 11300 | 56 不能并行的差很多
【在 l***h 的大作中提到】
: 现在cpu的提高不也是focus在多核么，单核的东西，i7核duo core能有多大区别呢？
: 2倍估计都没有吧
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s****c
发帖数: 11300 | 57 你先看看x86体系 学习一些基本的计算知识 不难理解的
【在 l***h 的大作中提到】
: 现在cpu的提高不也是focus在多核么，单核的东西，i7核duo core能有多大区别呢？
: 2倍估计都没有吧
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s****c
发帖数: 11300 | 58 其实我印象深刻的还是gpu的矩阵运算 其他的 soso吧
nv现在危险 3dfx的杯具要重新上演了
【在 w***t 的大作中提到】
: 新的fermi是每16个cuda core共享一套指令机构，所以号称480核，也就能同时跑30个
: 独立线程。当然是跑的很慢的。。
: 很多需要并行算法的应用在gpu上都不比cpu快，甚至天然并行的monte carlo
: simulation，我们也见过别人在gpu上做了效率损失很大的。
: 如果要增加指令机构，计算内核的数量就会少，那么图形加速就更差了。。总之就是个
: tradeoff。这个东西前途怎样，可能就看媒体应用的市场了
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T*******i
发帖数: 4992 | 59 看来这个话题要成月经了
gpgpu的hype得过头了
【在 l***h 的大作中提到】
: 想想支持C／C＋＋，以后也能支持Fortran，单双精度，带L1，L2，ECC的GPU 是多么强
: 大。
: 比如现在最快的cluster也才几P，一个Telsa就差不多1TGFLOPS。
: intel最快的cpu也才几个G，还超贵。买一个16核的box，都得7k左右，还不是共享所有
: 内存。
: parallel起来也才几个GFLOPS。对computing来说带L1，L2，单双精度，编程友好得
: massive
: cores GPU绝对是个milestone。以后就该叫General process unit了。NV把宝都压在
: HPC上，贡献还是很大，intel太黑了。估计如果这一代的产品在HPC上挣了钱，下一
: 代NV就要退出Game market了。
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a***e
发帖数: 27968 | 60 你的这个太一厢情愿了
GPU并行的要求很高，可能就是和矩阵一类的东西
你要真地实现通用化，得有很NB的调度算法
这样的结果，你会发现一个普通的CPU会忙不过来
管理500个core的准通用进程要求很高
当你把每个core做的越来越复杂，自然而然一个chip上
能装下的core就越来越少，这个trade-off没有办法的
没有免费午餐，指望cuda core变成一个独立的computing core
还不如鼓吹apple把256 ARM core搞在一起
其实最近一个NB的东西是intel的die间飞线
这个东西搞定了才能实现超大核的生产成本问题
【在 l***h 的大作中提到】
: 现在cpu的提高不也是focus在多核么，单核的东西，i7核duo core能有多大区别呢？
: 2倍估计都没有吧
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k********e
发帖数: 702 | 61 哥，GPU可以大量并行单元搞点简单的重复运算，不等于它可以运行windows，
怎么给联想到代替CPU了？ |
r******y
发帖数: 3838 | 62 还好吧。现在网络比当年发达，这个东西用在网络服务端，不会像个人机那样把很多比
较特殊的计算资源闲置。
【在 s****c 的大作中提到】
: 其实我印象深刻的还是gpu的矩阵运算 其他的 soso吧
: nv现在危险 3dfx的杯具要重新上演了
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S*******E
发帖数: 2498 | 63 哈哈,老黄会被这句话吓死的
n就是个gpu研发公司,就研究这么一个东西,现在已经6000员工了,巨额的研究费用,全靠
消费市场来填坑呢, 如果退出普通消费市场, 立马就杯具了, 要么大规模裁员, 研发能
力下降, 要么gpu天价,比intel还黑
所以, n要选择退出一个市场,也肯定是退出科学计算市场, 不会退出娱乐消费市场的
【在 l***h 的大作中提到】
: 现在cpu的提高不也是focus在多核么，单核的东西，i7核duo core能有多大区别呢？
: 2倍估计都没有吧
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r******y
发帖数: 3838 | 64 NV快成游戏引擎软件公司了。
【在 S*******E 的大作中提到】
: 哈哈,老黄会被这句话吓死的
: n就是个gpu研发公司,就研究这么一个东西,现在已经6000员工了,巨额的研究费用,全靠
: 消费市场来填坑呢, 如果退出普通消费市场, 立马就杯具了, 要么大规模裁员, 研发能
: 力下降, 要么gpu天价,比intel还黑
: 所以, n要选择退出一个市场,也肯定是退出科学计算市场, 不会退出娱乐消费市场的
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k**0
发帖数: 19737 | 65 这样其实很好,不然现在提起PC GAME, 别人马上就想到NV. 可怜的ATI,以前被DINMOND
压,现在被NV压.
【在 r******y 的大作中提到】
: NV快成游戏引擎软件公司了。
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S*******E
发帖数: 2498 | 66 还真不知道，n出过什么成名的游戏引擎？
【在 r******y 的大作中提到】
: NV快成游戏引擎软件公司了。
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r******y
发帖数: 3838 | 67 physX物理引擎是用的最多的，效果似乎比Intel买的Hovok好一点。
【在 S*******E 的大作中提到】
: 还真不知道，n出过什么成名的游戏引擎？
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r******y
发帖数: 3838 | 68 AMD想支持open source 物理引擎bullet，排在physx，hovok后居第三。搞笑的是bullet开发用NV的卡，而不是ATI。
DINMOND
【在 k**0 的大作中提到】
: 这样其实很好,不然现在提起PC GAME, 别人马上就想到NV. 可怜的ATI,以前被DINMOND
: 压,现在被NV压.
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S*******E
发帖数: 2498 | 69 physx是阿三开发的吧，n买的现成货
【在 r******y 的大作中提到】
: physX物理引擎是用的最多的，效果似乎比Intel买的Hovok好一点。
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l******n
发帖数: 1683 | 70 我拿我自己的程序测试过, amd方面, 04年的754针的sempron和去年的x4同频率性能几乎
完全一样, intel方面的情况也基本类似. 不过工艺方面和编译器发展还是蛮快的.
【在 l***h 的大作中提到】
: 现在cpu的提高不也是focus在多核么，单核的东西，i7核duo core能有多大区别呢？
: 2倍估计都没有吧
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i****a
发帖数: 36252 | 71 其實上 nvidia 只是想報復 CPU 製造商造 graphics into CPU |
r******y
发帖数: 3838 | 72 收购以前以硬件物理卡为主。现在与NV的GPGPU结合在一起。
【在 S*******E 的大作中提到】
: physx是阿三开发的吧，n买的现成货
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