cuda - renderizar - ¿Viabilidad de la GPU como CPU?
renderizar con gpu vray (8)
¿Cuál crees que es el futuro de GPU como iniciativas de CPU como CUDA? ¿Crees que van a convertirse en la corriente principal y ser la próxima moda adoptada en la industria? Apple está construyendo un nuevo marco para usar la GPU para hacer tareas de CPU y ha habido mucho éxito en el proyecto Nvidias CUDA en ciencias. ¿Sugeriría que un alumno dedique tiempo a este campo?
Creo que es la forma correcta de hacerlo.
Teniendo en cuenta que las GPU se han aprovechado para crear supercomputadores baratos , parece ser la evolución natural de las cosas. Con tanto poder de computación e I + D ya hecho para usted, ¿por qué no explotar la tecnología disponible?
Así que adelante y hazlo. Será una buena investigación, así como una razón legítima para comprar esa tarjeta gráfica de alta gama para que pueda jugar a Crysis y Assassin''s Creed con detalles gráficos completos;)
Con tanto poder sin explotar no puedo ver cómo no se usará durante demasiado tiempo. La pregunta es, sin embargo, cómo se usará la GPU para esto. CUDA parece ser una buena suposición por el momento, pero otras tecnologías están surgiendo en el horizonte, lo que podría hacer que sea más accesible para el desarrollador promedio.
Apple ha anunciado recientemente OpenCL que afirman que es mucho más que CUDA, pero bastante simple. No estoy seguro de qué hacer exactamente con eso, pero el grupo khronos (los chicos que trabajan en el estándar OpenGL) están trabajando en el estándar OpenCL, y está tratando de hacerlo altamente interoperable con OpenGL. Esto podría conducir a una tecnología que es más adecuada para el desarrollo normal de software.
Es un tema interesante y, de paso, estoy a punto de comenzar mi tesis de maestría sobre el tema de cómo hacer que la potencia de la GPU esté disponible para los desarrolladores promedio (si es posible) con CUDA como foco principal.
A largo plazo, creo que la GPU dejará de existir, a medida que los procesadores de propósito general evolucionen para hacerse cargo de esas funciones. Larrabee de Intel es el primer paso. La historia ha demostrado que apostar contra x86 es una mala idea.
El estudio de las arquitecturas masivamente paralelas y el procesamiento de vectores seguirá siendo útil.
Es una de esas cosas para las que ves 1 o 2 aplicaciones, pero pronto alguien creará una ''aplicación asesina'' que descubrirá cómo hacer algo más útil en general a velocidades superrápidas.
Pixel shaders para aplicar rutinas a grandes conjuntos de valores float, tal vez veremos algunas aplicaciones de cobertura SIG o bien, no sé. Si no le dedicas más tiempo del que tengo, tendrás el mismo nivel de conocimiento que yo, ¡es decir, poco!
Tengo la sensación de que podría ser algo muy importante, al igual que Intel y S3, tal vez solo necesite 1 pequeño ajuste para agregar al hardware, o alguien con una bombilla sobre su cabeza.
Dedique tiempo si le interesa la informática científica y paralela. No piense en CUDA y en hacer que una GPU aparezca como una CPU. Solo permite un método más directo de programación de GPU que las técnicas de programación GPGPU anteriores.
Las CPU de propósito general derivan su habilidad para trabajar bien en una amplia variedad de tareas de todo el trabajo que ha entrado en la predicción de bifurcación, canalización, superscaler, etc. Esto les permite lograr un buen rendimiento en una amplia variedad de cargas de trabajo, mientras que haciéndolos chupar en operaciones de punto flotante intensivo de memoria de alto rendimiento.
Las GPU fueron diseñadas originalmente para hacer una cosa, y hacerlo muy, muy bien. Las operaciones gráficas son intrínsecamente paralelas. Puede calcular el color de todos los píxeles en la pantalla al mismo tiempo, porque no hay dependencias de datos entre los resultados. Además, los algoritmos necesarios no tenían que ocuparse de las ramas, ya que casi cualquier rama que se requeriría se podía lograr estableciendo un coeficiente a cero o uno. El hardware podría ser muy simple. No es necesario preocuparse por la predicción de bifurcación, y en lugar de hacer un superpeso procesador, simplemente puede agregar tantas ALU como pueda en el chip.
Con la textura programable y los sombreadores de vértices, las GPU obtuvieron un camino hacia la programabilidad general, pero todavía están limitadas por el hardware, que todavía está diseñado para operaciones de punto flotante de alto rendimiento. Es probable que se agreguen algunos circuitos adicionales para permitir un cálculo más general, pero solo hasta cierto punto. Cualquier cosa que comprometa la capacidad de una GPU para hacer gráficos no lo hará. Después de todo, las compañías de GPU todavía están en el negocio de los gráficos y el mercado objetivo sigue siendo los jugadores y las personas que necesitan una visualización de alta gama.
El mercado GPGPU sigue siendo una gota en el cubo, y en cierta medida seguirá siéndolo. Después de todo, "se ve bonito" es un estándar mucho más bajo que cumplir que "resultados 100% garantizados y reproducibles, siempre".
En resumen, las GPU nunca serán factibles como CPU. Simplemente están diseñados para diferentes tipos de cargas de trabajo. Espero que las GPU ganen características que las hagan útiles para resolver rápidamente una variedad más amplia de problemas, pero siempre serán unidades de procesamiento de gráficos en primer lugar.
Siempre será importante siempre hacer coincidir el problema que tenga con la herramienta más adecuada que tenga para resolverlo.
Las GPU nunca reemplazarán a las CPU. Una CPU ejecuta un conjunto de instrucciones secuenciales, y una GPU realiza un tipo de cálculo muy específico en paralelo. Estas GPU tienen una gran utilidad en computación numérica y gráficos; sin embargo, la mayoría de los programas no pueden de ninguna manera utilizar este sabor de la computación.
Pronto comenzará a ver nuevos procesadores de Intel y AMD que incluyen cálculos vectoriales de punto flotante de tipo GPU, así como cálculos de CPU estándar.
Antes que nada, no creo que estas preguntas realmente pertenezcan a SO.
En mi opinión, la GPU es una alternativa muy interesante cuando haces matemáticas flotantes basadas en vectores. Sin embargo, esto se traduce en: No se convertirá en la corriente principal. La mayoría de las aplicaciones convencionales (de escritorio) hacen muy pocos cálculos de coma flotante.
Ya ha ganado tracción en los juegos (motores de física) y en los cálculos científicos. Si considera cualquiera de esos dos como "mainstream", entonces sí, la GPU se convertirá en mainstream.
No consideraría estos dos como la corriente principal y, por lo tanto, creo que la GPU se convertirá en la próxima moda adoptada en la industria convencional.
Si usted, como estudiante, tiene interés en los cálculos científicos basados en la física, debe dedicarle un tiempo (las GPU son piezas de hardware muy interesantes de todos modos).
Hace mucho tiempo, era realmente difícil hacer cálculos de punto flotante (miles / millones de ciclos de emulación por instrucción en CPU de rendimiento terrible (según los estándares actuales) como el 80386). Las personas que necesitaban un rendimiento en coma flotante podían obtener una FPU (por ejemplo, la 80387. La antigua FPU estaba bastante integrada en la operación de la CPU, pero eran externas. Más adelante se integraron, y la 80486 tenía una FPU incorporada.
La antigua FPU es análoga a la computación GPU. Ya podemos obtenerlo con las APU de AMD. Una APU es una CPU con una GPU integrada.
Entonces, creo que la respuesta real a su pregunta es que las GPU no se convertirán en CPU, sino que las CPU tendrán una GPU integrada.