Цитата:от: Gregory S. Linschitz
Давайте по порядку.
2. Обычный код распараллелить на сотне процессоров, эмуляторы .Net/Java от NVIDIA ?
В задачах которые особо эффективно могут быть переложены на GPU, код весьма не обычен, а как бы это сказать - специфичен.
Скажем какое нибудь быстрое преобразование Фурье, используемое в некоторых фильтрах или т.п.
А использовать его для значительной части кода - нецелесообразно.
Цитата:от:Gregory S. Linschitz
3. Вы вообще представляете как это работает, 2 функции это в 3-4 раза дороже чем 1. Это в 3 раза больше работы программистам (код+интеграция) в 4 раза больше работы тем кто проверяет ( 2*(код+интеграция) ), кстати стадию архитекта я опустил....
Подробнее
Посему никто и не занимался массово этими вещам до тех пор пока преимущество GPU стало существенным.
ElcomSoft:
"
Современный двухъядерный процессор выполняет работу по подбору восьмизначного пароля со скоростью 10 млн. вариантов в секунду, для подбора пароля входа в Windows Vista ему требуется примерно два месяца. Используя объединённые силы процессора и видеокарты, аналогичную работу можно выполнить за три-пять дней. ElcomSoft планирует использовать данную технологию во всех своих продуктах, ориентированных на восстановление паролей.
"
Цитата:от: Gregory S. Linschitz
4. В среднем добваление второго ядра дает 25-30% производительности, третьего это + еще 10% и так далее....
Что такое скалярные и векторые вычисления почитайте....
Цитата:от: Gregory S. Linschitz
5. У ФШ даже конкурентов нет на ближайшие 3-4 года, так что пункты 3 и 4 просто нереально, им это не надо. Как эксперимент да но не как рабочая версия
Они конкуренты сами себе.
Люди сидят на CS2, CS3 - и довольны.
Цитата:от: Gregory S. Linschitz
6. Попробуйте отниситься более критично к тому что читаете, в обзорах популярной фантастики.
http://www.ixbt.com/video3/g92-11-part1.shtml
"
Важно, что программы с использованием CUDA, предназначенные для обычных пользователей, начали мало-помалу появляться. Одним из первых подобных приложений, использующих CUDA, является программа для перекодирования видео от компании Elemental, со странным названием Badaboom. Но не бадабумом единым... Сейчас можно упомянуть уже и другие полезные (имеется в виду видимая польза здесь и сейчас, поэтому Folding@Home и SETI@Home пропускаем) приложения с поддержкой CUDA: Pegasys TMPGEnc 4 — GPU-ускоренная постобработка видеоданных, ArcSoft TotalMedia Theatre — GPU-ускоренное масштабирование видеопотока до HD разрешений.
Pegasys TMPGEnc 4 (ранее известна как Tsunami MPEG Encoder) — это утилита для кодирования видео в разные форматы, также предлагающая и некоторые возможности по редактированию потока и применению к изображению специальных фильтров постобработки. С недавних пор TMPGEnc использует технологию CUDA для ускорения декодирования видеоданных (ускорение кодирования видео при помощи GPU пока что не поддерживается), а также для увеличения производительности таких фильтров, как цветокоррекция, удаление шума и увеличение резкости (smart sharpen).
Перечисленные задачи весьма требовательны к вычислительной мощности, и обработка видеопотока при их использовании занимает значительно больше времени. При использовании видеокарт NVIDIA, поддерживающих технологию CUDA, фильтры могут быть ускорены до 4-5 раз, по сравнению с аналогичной обработкой на CPU. Может быть, пока что это не так уж сильно впечатляет, но работу для некоторых пользователей облегчить всё же в состоянии.
ArcSoft TotalMedia Theatre — это приложение для просмотра видео различных форматов на компьютере, поддерживающее технологию NVIDIA CUDA для очень качественного масштабирования видеопотока с DVD и других форматов низкого разрешения до HD разрешений (1280х720, 1920х1080). Технология повышения разрешения (upscaling) ArcSoft SimHD в своём алгоритме качественного повышения разрешения перекладывает часть расчётов на GPU при помощи CUDA, что обеспечивает возможность такой обработки в режиме реального времени, на скорости 30 кадров в секунду. Для сравнения, без CUDA-ускорения обычные центральные процессоры обеспечивают производительность в этой же задаче лишь в единицы FPS.
"
Или еще
http://www.ixbt.com/divideo/cpd-cuda-stream.shtml
Там замеры есть.
А вот еще
http://www.ixbt.com/video3/cuda-2.shtml
Куча примеров из самых РАЗНЫХ областей.
Цитата:от:Gregory S. Linschitz
7. Сейчас говорил с народом который пишет игры ( серьезно пишет ) если надо очень быстро рисовать 3Д для игр то FPU одтыхает, даже с 2-3-4 ядрами, но если надо просто 2+2 складывать с нелинейной коррекцией, то дополнительное ядро современного FPU уделает любой и даже спаренный GPU.
8. Я готов поверить, что матричные фильтры можно перенести в GPU, все понятно как оно работает, но самое главное это интерективные инструменты и отрисовка при сложении 10-100 слоев + маштабирование. А это сомнительно, потому как там все не так линейно и тривиально как в GPU привыкли.Подробнее
NVidia и ATI/AMD на месте не стоят. Делают все более удобным программирование и производительным GPU.
Так что будущее уже пришло.
Если изначально, на момент появления этой технологии все было как Вы пишете, то на сегодня, особенно если ее к месту применять, ситуация не столь однозначна.
