GPU Опции

[Librarian]

В последнее время скорость графических процессоров в несколько сотен раз превысила скорость обычных процессоров. На сколько язнаю пакет математика предоставил возможность проведения расчетов на графических процессорах. Кто еще создает программы для использования GPU? Или опять все самому писать?

[Const]

В последнее время скорость графических процессоров в несколько сотен раз превысила скорость обычных процессоров. На сколько язнаю пакет математика предоставил возможность проведения расчетов на графических процессорах. Кто еще создает программы для использования GPU? Или опять все самому писать?

Matlab имеет функции для задействования GPU
Но, положа руку на сердце, — хотите полноценно использовать GPU как числодробилку, — пишите сами.
Только, к сожалению, у nVidia для Фортрана плохо поддержка сделана.

Сообщение отредактировал Const - 19.06.2011, 9:40

[Nils]

В последнее время скорость графических процессоров в несколько сотен раз превысила скорость обычных процессоров. На сколько язнаю пакет математика предоставил возможность проведения расчетов на графических процессорах. Кто еще создает программы для использования GPU? Или опять все самому писать?

Maple 15 поддерживает технологию CUDA (тут). Вроде, еще есть какая то штука для Microsoft Visual Studio.

Про CUDA на русском (официальная страница)

MATLAB, Mathematica, Jacket и LabView дарят пользователям невероятные преимущества благодаря GPU с поддержкой CUDA.

Про мат пакеты на официальной странице CUDA

Тут очень интересно по разным направлениям

[Librarian]

По независимым оценкам компьютер наполненный видеокарточками под завязку считает в 1100 раз быстрее чем i7 пентиум. Но только под юниксом.

[Nils]

По независимым оценкам компьютер наполненный видеокарточками под завязку считает в 1100 раз быстрее чем i7 пентиум. Но только под юниксом.

На всех типах задач?

[Librarian]

На всех типах задач?

На сколько я понимаю на целочисленных задачах.
постараюсь скоро расписать проблемы в построении такой мощной системы

[Wild Bill]

Как-то в это не очень верится, иначе бы собирали супер компы только из видеокарт... (IMG:style_emoticons/default/smile.gif)

[Elena]

Мне как-то тоже не верится. Но вот приезжал к нам в лабораторию как-то коллега из США (он наш, просто там уже давно живет и работает) и рассказывал, что они купили к компу какую-то зверско дорогую видеокарту, которая на какой-то там местной расчетной программе в 10 (кажется) раз ускоряет все вычисления...

[Librarian]

У меня есть программа, которая что считает, по не очень сложному алгоритму. При этом она скомпилированна под всевозможные типы процессоров. И еще она выдает некий бенчмарк. Так вот усли верить этой программе, мой пентиум выдает 3000 циклов в секунду, а графический процессор выдает 4млн циклов в секунду. А учитывая количество таких графических процессоров, которые можно впихнуть в один компьютер - потучаем очень большую разницу.

Почему не делают на таких системах суперкомпьютеры?
во первых потому что это цклочисленные вычисления, а для многих разделить 3 на 2 с помощью интов - задача неразпешимая.
во вторых я недавно консультировал одну компанию в методике охлаждения такого типа систем мощностью 0,1 МВт (это мощность потребляемая компьютером)

[Nils]

На сколько я понимаю на целочисленных задачах.
постараюсь скоро расписать проблемы в построении такой мощной системы

Вот и я подумал, что что-то связанное с большим количеством простых действия, так и оказалось - целочисленные. Еще думаю с векторными штуками очень быстро, а в остальном...

Вот пример из механики деформируемого тела

Последние тесты производительности, проведенные инженерами Hewlett-Packard совместно с ANSYS, показали, что при помощи Tesla M2050 c Intel Xeon 5650 (Westmere с 2 ядрами) расчеты производятся в три раза быстрее, чем без использования GPU-ускорителей.

Тут

Стоят такие видеокарты/вычислительные модули от 40 000 - 300 000 и до не знаю сколько (IMG:style_emoticons/default/smile.gif) . Вот и встает вопрос, есть ведь материнки для 4-х CPU (достаточно дешевые в сравнении со стоимостью этих модулей), а не дешевле будет собрать комп на 4-6 CPU с использованием топовых моделей? И не будет ли он быстрее в широком круге задач?

Просто те сравнения, что до сих пор видел сделаны по типу - без карты медленнее, с картой быстрее - это неправильно, нужно рассматривать варианты с равной стоимостью и смотреть на производительность или варианты с равной производительностью и смотреть на стоимость.

[Wild Bill]

Посмотрел статью... действительно, стоимость такой системы просто запредельная, проще купить несколько компов с 4-ядерными (6-ядерные пока тоже дороги) процессорами, хорошую сетевую карту с соответствующими прибамбасами, и сделать миникластер.

[Librarian]

Самый большой недостаток использования GPU - необходимость переписывать существующие программы.
Целочисленные же вычисления не являются помехой для решения большинства задач, т.к. реальное количество знаков точности обычно не очень высоко. Если же требуется очень высокая точность вычислений, то очень часто (не всегда но часто) это говорит о ошибках в алгоритмах вычислений.

В качестве примера приведу гипотетический пример который нам давали на лекциях:
10^10 + 10^-10 - 10^10 при неправильном порядке вычисления может дать сильно некорректный результат из-за нехватки точности плавающей точки, хотя по большому счету решается в целочисленных данных.

[chernyuk]

Для вычисления нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных у меня есть отлаженные программы на языке C, в основе которых лежит метод Рунге-Кутта.
Можно ли распараллелить вычисления, использую видеокарту nVidia с подддержкой CUDA?
Есть ли готовые рецепты, как транслировать готовые программы для многопоточных вычислений?