您认为CUDA技术最终能让我们电脑发展走向GPGPU计算时代吗？[NVIDIA达人挑选赛]

Elvis

本辩论赛为第一届PCINLIFE显卡达人精英辩论赛，其目的和动机是提升PCINLIFE网站显卡玩家的整体技术水平和对产品的认知深度，与此同时发掘更多的顶级显卡高手来为我站会员服务，引导他们挑选适合自己的显卡。本辩论赛将会从中挑选优秀的5名辩手成为第一届PCINLIFE显卡达人，从而在一个季度里免费试用某著名显卡厂商提供的最新款顶级显卡。

考量标准： 语言表达要通顺，有逻辑，另外要有深度，有独特的视觉，其它大家就自然发挥吧。

补充： 什么是NVIDIA CUDA技术？

1、CUDA 引入了多层次内存、线程架构，特别是 shared memory 概念的引入，让线程可以在程序员控制下实现片上共享，显著提高 GPGPU 的性能。
2、CUDA 是一个硬件和软件架构的统称，在硬件上而言，特指提供了将 SIMD 单元 SOA 化使其达到标量化执行、片上 shared memory 的 G80+ 架构，这些概念已经被 OpenCL 和 Compute Shader 全盘接纳。
在软件上而言，则是指可以直接使用 C 语言编程编写 SPMD 程序，程序员无需有图形编程的经验。
3、NVIDIA 支持使用 CUDA C 语言扩展以及 OpenCL、Compute Shader 等 API 编写在 CUDA 硬件上执行的程序。

更多与NVIDIA CUDA技术有关的参考资料：
http://www.nvidia.com/object/cuda_home.html

ft5555

普通人买中高端显卡是打游戏用的  n卡玩家已经承担了the way的成本 没理由为再GPGPU买单

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普通人买中高端显卡是打游戏用的  n卡玩家已经承担了the way的成本 没理由为再GPGPU买单
ft5555 发表于 2009-7-4 01:43

这话说的，现在同价位A和N卡游戏性能差的很远么？

给GPGPU买单从何谈起？

weihua8206

CUDA是不可能取代CPU的计算功能的：

首先，是架构的不统一：英伟达的CUDA运算体系与X86是互不兼容的，而绝大多数的海量运算都是基于X86架构的。从事科学计算、数据库、底层开发的程序员绝大多数都不熟悉CUDA，而且，为了使用CUDA而使自己的程序不兼容于没有使用英伟达显卡的PC，这是很可笑的事情（除非英伟达CUDA的运算速度几何倍数的强于英特尔和AMD，这可能么？NO！）
其次，是商业壁垒的束缚：英伟达要依赖于IBM的架构而生存，推翻X86架构，并且与INTEL分庭抗礼，对于英伟达来说是不切实际的。那意味着一切都推倒重来，就像龙芯。。。

duwei43

通用计算是发展方向没问题，nvidia的cuda也是这个领域的领先技术，也可以说nvidia推动了通用计算的发展。但是说cuda代表着“未来显卡发展和通用计算的将来”有点言过其实。我认为当前通用计算还处在形成阶段，只能说cuda暂时是领先的，但是未来的发展方向还要看各个厂商的支持和市场的反映。

weihua8206

按照e版的定义，cuda c和cuda架构是不是一体的？讨论其前途是一起讨论还是分开来看？

我一直觉得论坛上很多xd所谓的cuda没竞争力的标准说的是cuda c部分，没有涉及cuda硬件架构部分。
westlee 发表于 2009-7-4 07:25

在一个已经非常成熟的领域中另起炉灶，闭门造车，除非技术上有着无与伦比的优势，否则是不可能成功的。就算有着很大技术优势的项目（比如网络电话），在传统产业巨头（比如移动电信运营商）的压制下，也很难发展起来。

况且，CUDA与X86-64架构比起来并没有遥遥领先的优势，英特尔和AMD有着足够的能力升级其架构以保证不落后于英伟达。由此可见，CUDA这个架构不兼容的运算处理单元只会局限于3D领域，不会有很好的发展前途。

weihua8206

1、CUDA 引入了多层次内存、线程架构，特别是 shared memory 概念的引入，让线程可以在程序员控制下实现片上共享，显著提高 GPGPU 的性能。
2、CUDA 是一个硬件和软件架构的统称，在硬件上而言，特指提供了将 SIMD 单元 SOA 化使其达到标量化执行、片上 shared memory 的 G80+ 架构，这些概念已经被 OpenCL 和 Compute Shader 全盘接纳。
在软件上而言，则是指可以直接使用 C 语言编程编写 SPMD 程序，程序员无需有图形编程的经验。
3、NVIDIA 支持使用 CUDA C 语言扩展以及 OpenCL、Compute Shader 等 API 编写在 CUDA 硬件上执行的程序。

Elvis 发表于 2009-7-4 00:56

1、多线程、内存分片、线程共享等技术早已在传统CPU架构中实现，而多层次内存将使指令集复杂化，更难于调试，程序员也更难上手、运算效率的优化极其困难。在数字运算领域RISC优于CISC、2进制优于10进制，这已经被无数事实证明！而英伟达此时弄出个“多层次内存”来使内存控制器复杂化，属于典型的逆潮流而行，故对其不看好。

2、兼容C语言是“皇帝的新装”，是一种华而不实的宣传：世界上还有不兼容C语言的处理器么？单片机都支持C语言！

关键在于：可以用C语言编程 不等于 用C语言编的程序都能运行！不能改变它不能运行X86指令集的硬伤！原先任何基于X86的程序（包括WINDOWS）都不能被其运行
3、为什么程序员要使用英伟达提供的API编写通用程序？？这将会造成程序在任何没有安装英伟达硬件的电脑上都运行出错！对于一个新架构来说，不兼容老架构是绝对没有前途的：君不见即使是先进的i7，也不敢抛弃386时代的X86指令集么？所以，相对来说，我更看好拥有x86使用权的AMD的“一体化CPU ”构想，英伟达的CUDA即使再成功，也只是在遥远的将来有可能和POWER MAC一样成为另类罢了。

NX-1701

GPU应该和显示器整合啊

iverlin

我认为CUDA技术能引领PC进入GPGPU计算时代，CUDA应用已经进入了很多领域，
比如多媒体编码领域有BADABOOM、TMPGENC,图形编辑领域有PHOTOSHOP CS4，图形渲染领域有GELATO，游戏领域有PHYSX物理加速，等等。。。这些都曾是CPU计算所力不从心的领域，在CUDA的加入后效率得到了质的飞跃。
CUDA支持的范围很全很广，见http://www.nvidia.com/object/cuda_home.html

而INTEL和AMD方面却迟迟不能拿出通用计算助力产品，一直停留在落后的架构，在这段时间里CUDA已经发展壮大，支持度越加广泛，就比如我从事的设计领域，CUDA对效果图渲染和后期图像编辑的助力就很有意义。
我所关注INTEL的LARRABEE声称可以实现光线追踪级的通用渲染，但是雷声大雨点小，而且INTEL自己也曾证实过目前研究中，要渲染 320X240这个级别不带AA的光线追踪，游戏速度也仅仅达到30FPS，可以看到LARRABEE真正到达使用阶段离现在还很遥远。
看到光栅化架构的CRYSIS能实现如此好的效果，让我相信随着光栅化渲染的发展，日后将会非常接近光线追踪的效果。。。并且能达到更好的效能。所以LARRABEE我不是很看好，而CUDA却是实实在在摆在眼前的好东西。

iverlin

1、多线程、内存分片、线程共享等技术早已在传统CPU架构中实现，而多层次内存将使指令集复杂化，更难于调试，程序员也更难上手、运算效率的优化极其困难。在数字运算领域RISC优于CISC、2进制优于10进制，这已经被 ...
weihua8206 发表于 2009-7-4 14:20

1，不管是什么机制，CUDA的效能已摆在面前，优秀与否，事实胜于理论。
另外，难以上手不说明什么，PS3比XBOX360编写游戏难的多，还不是一样成功的站在XBOX360同样的高度。再说，一切成熟起来后，难度也就会降低。就拿左数学题来说，做的多了，会做就不难，不会做的人就觉得难。

2，现在一大堆支持CUDA软件，比如PHOTOSHOP CS4， 没N卡的电脑就不能运行了吗？比如支持PHYSX的游戏，没N卡就出错了吗？显然这个论点不成立，CUDA只是助力性的，而不是替代性的存在。

3.MAC不能喝CUDA混为一谈，属于偷换概念，CUDA是软体，MAC是硬体，CUDA可以支持A卡，而且不脱离CPU，但能做CPU能做的事，而且更高效，本质上属于加速型技术，适用性广。如果AMD愿意接受CUDA，那CUDA就会成为绝对主流。
    当然，你说AMD不肯，别忘记现在不是谈市场，而是CUDA技术本身，CUDA本身是具有这个能力，引领GPGPU时代。如果要谈市场，AMD自然比不过NV，而INTEL的LARRABEE市场定位并不是PC，所谓CUDA市场优势很明显。

腰花

我认为CUDA技术能引领PC进入GPGPU计算时代，CUDA应用已经进入了很多领域，
比如多媒体编码领域有BADABOOM、TMPGENC,图形编辑领域有PHOTOSHOP CS4，图形渲染领域有GELATO，游戏领域有PHYSX物理加速，等等。。。这些都 ...
iverlin 发表于 2009-7-4 20:38

恩，说得非常好；
既然你支持CUDA能走向GPGPU时代；
那请你详细辩证如何让CUDA替代INTEL+AMD的运算技术？

312459588

从发展的眼光看,我支持反方,不过从现实的实用价值来说,我支持正方.

iverlin

恩，说得非常好；
既然你支持CUDA能走向GPGPU时代；
那请你详细辩证如何让CUDA替代INTEL+AMD的运算技术？
腰花 发表于 2009-7-4 20:55

首先，要清楚CUDA是加速性技术，是在CPU力不从心的领域加以助力。
比如，为CPU独立难支而且效果欠佳的游戏物理效果上，提供更好的效能和效果。又比如，在PHOTOSHOP处理大幅图片时，CPU要花很长的时间，而支持CUDA的显卡能在很短的时间内完成。

而INTEL的LARRABEE是CPU+GPU的集合体，好比是基于X86架构的显卡，虽然能实现X86完整的通用计算，但是八字还没有一撇，效能低下。愿望是美好的，但是现实是残酷的，INTEL想一家独大，一颗LARRABEE想取消显卡的存在，垄断CPU和GPU市场，其实不切实际。

而NV的CUDA是显卡加速通用计算，并不是吞噬CPU的存在，开放性强，适用性广。

所以，CUDA不取代INTEL和AMD的CPU，而是让计算能力更上一层楼。而INTEL和AMD的GPGPU技术还远远没有成熟，在技术架构方面，也不具有压倒性的优势。



而且从市场定位上来说，“Larrabee从定义之初，就一直瞄着PC架构的大变革：CPU将不再作为全功能的处理器，而逐渐偏重于商用和事务处理，要求高计算能力的浮点计算工作则由Larrabee通用处理器负责。对于普通家用和商用的PC而言，Larrabee并非是必需品，但在图形工作站、超级计算机等要求强劲效能的设备中，Larrabee将逐渐成为必需品。”

从另外一个角度来看，CPU+GPU的LARRABEE，功耗巨大，按照现在的制程发展速度，很不乐观。而且由于强制整合了GPU，成本高决定价格高，不是所有消费者都需要如此强大的处理器，所以决定了LARRABEE不会走向大众化，因此也不会由它产生一个GPGPU时代。

tomsmith123

目前的情况看，CUDA 在GPGPU 领域是暂时领先的，但是问题是，GPGPU 是否需要这样的领先，特别是CUDA 的发展方向是否正确。从nVidia 的规划看，CUDA 在HPC 领域推广最不惜血本，对于某些用户，白送一套理论峰值128T 的S1070，如此的大手笔，今年实在罕见，不过从HPC 这个领域看，很不看好。
CUDA 面临几个方面的问题：
首先是算法适应性，大部分HPC 算法，数据吞吐量大，对于CUDA 架构来说，当数据大量通过PCIE 传送，整体效能会非常低，这不仅仅是CUDA 的问题，任何GPGPU 的结构，都无法解决；
其次是计算精度，多数的HPC 算法，要求双精度，甚至四倍精度，而CUDA 仅仅提供单精度非标浮点，在若干次迭代后，结果误差累计会比较大，无法满足计算要求。在我们做的一些理论化学计算中，CUDA 的误差高达7％极限情况达到15％，远远超过0.3%的误差许可。
第三是移植复杂度，目前的CUDA 程序，以一个3000行的MPI 程序为例，移植到CUDA 上，需要2个熟练的CUDA 程序员，三个月时间，而针对不同的CUDA 设备，优化工作还需要从做，这对于CUDA 软件的开发和维护成本是不可想象的。即使在国内，维护一套CUDA 软件，也是多数单位无法承担的。
Intel 在年底会发布CT 的beta 版，我们已经拿到并测试，同时通过Intel 方面，拿到了一些Larrabee 在我们用到算法的实测数据，基本结论如下：
1. CT 的开发维护复杂度，大致是CUDA 的1/5 甚至更小，后期升级系统维护的成本，基本上是0。比较显著的例子是CT 一段15行的程序，CUDA 大致需要90行来完成。
2. Larrabee 的性能效率最高可以到57％，平均42％，CUDA 则最高45％，平均19％，二者完全不是一个量级的产品；
3. Larrabee 的单精度累计误差较CUDA 低一些，最高3％，极端情况下可能到5％。
就上述的数据，我们和ARSC 的朋友交流，他们也确认了类似的结论，我们共同对明年Larrabee 上市表示了期待，他们有希望在明年年初拿到测试板，比预计晚了四个月。
除了HPC 外，CUDA 在桌面个人程序上也有一定进展，包括CODEC，这方面由于nVidia 的持续投入，已经有很明显的效益，如我之前所说，CUDA 软件的维护升级可能会消耗一些人力，很难说nVidia 是否会持续投入下去，软件开发商是否有意愿维护这部分代码。
CUDA-PHYSX 是nVidia 自己的产品，理论上不会受到影响。
目前，我们还在维护用到的CUDA 相关代码，但是已经基本暂停进一步的开发，主要精力转移到CT 上，如果Intel 愿意，CT 的支持面会非常广泛，这对于从事计算密集型研究的人来说，都是好事。

weihua8206

首先，要清楚CUDA是加速性技术，是在CPU力不从心的领域加以助力。
比如，为CPU独立难支而且效果欠佳的游戏物理效果上，提供更好的效能和效果。又比如，在PHOTOSHOP处理大幅图片时，CPU要花很长的时间，而支持CU ...
iverlin 发表于 2009-7-4 21:25

对方辩友请注意：辩论的主题是“CUDA能否引领GPGPU运算时代”，而不是“CUDA是否比LARRABEE优秀”！！

举个例子：“你百米跑比我跑得快，所以你是百米跑世界冠军”，这句话成立么？笑话，比我跑得快的人地球上有10亿以上，比我跑得快就冠军，那全世界的金子都用来铸金牌算了。

同样的：LARRABEE有着严重缺陷，并不证明CUDA就能引领未来，英特尔私心很重，想独占市场，但其缺乏硬件浮点运算的技术。LARRABEE事实上是在用软件强行捆绑自己的硬件。…………跑题了


对方辩友论证了LARRABEE不行，而世界上并非只有LARRABEE和CUDA两种GPGPU结构体系! 应该说：CUDA不行，LARRABEE也不行！！

weihua8206

1，不管是什么机制，CUDA的效能已摆在面前，优秀与否，事实胜于理论。
另外，难以上手不说明什么，PS3比XBOX360编写游戏难的多，还不是一样成功的站在XBOX360同样的高度。再说，一切成熟起来后，难度也就会降低。就拿左数学题来说，做的多了，会做就不难，不会做的人就觉得难。

2，现在一大堆支持CUDA软件，比如PHOTOSHOP CS4， 没N卡的电脑就不能运行了吗？比如支持PHYSX的游戏，没N卡就出错了吗？显然这个论点不成立，CUDA只是助力性的，而不是替代性的存在。

3.MAC不能喝CUDA混为一谈，属于偷换概念，CUDA是软体，MAC是硬体，CUDA可以支持A卡，而且不脱离CPU，但能做CPU能做的事，而且更高效，本质上属于加速型技术，适用性广。如果AMD愿意接受CUDA，那CUDA就会成为绝对主流。
    当然，你说AMD不肯，别忘记现在不是谈市场，而是CUDA技术本身，CUDA本身是具有这个能力，引领GPGPU时代。
iverlin 发表于 2009-7-4 20:40

对方辩友在理论方面十分专业，在下佩服，但是有以下事实是对方不能忽视的：

1、首先，CUDA的软件体系走在错误的发展轨道上：基于CUDA的软件编写困难、维护复杂、指令集晦涩。作为一种开放的加速技术接口，既然英伟达不在自己的GPU硬件上捆绑CUDA，开发商就完全有理由抛弃这种接口，转而使用更简便的指令集来实现GPGPU。

2、借用对方辩友的例子：支持PHYSX的游戏，没N卡就出错了吗?是的，假如一个游戏只使用PHYSX，而放弃对传统的3D架构支持，那么没有N卡必然运行出错！看过PHYSX的宣传DEMO吗?在A卡平台上运行时是什么样子?画面破碎、物体移动规律全都不对，重力缺失，帧数惨不忍睹！如果这还不算运行错误，我想不出什么才能算错误了！
英伟达用硬件绑定了PHYSX，PHYSX不能被AMD的GPU所支援，这是PHYSX存活的一大优势。而CUDA不具有这种优势，我们完全可以用更友善的指令集来实现GPGPU，从而淘汰CUDA。那么，请问对方辩友，一个编写得不很成功的软体指令集何以引领GPGPU的未来呢?

3、对方辩友避而不谈市场，说CUDA单从技术上有能力引领GPGPU时代。这是形而上学的片面观点，是在用静止、孤立的观点来看问题：没有市场的技术是引领不了任何时代的，它只能走向消亡！当年的RAMBUS总线规格要比DDR266先进很多，按您的观点，"RAMBUS技术本身是可以引领高速内存时代"咯?事实如何呢?现在DDR已经发展到第5代，而RAMBUS早已被世人遗忘！如果当初英特尔还死抱着RAMBUS，现在他们将和RAMBUS一起被PC市场遗忘！没有市场、何谈时代！RAMBUS引领过什么时代么?没有！同样的，CUDA也同样不会有未来！况且，CUDA并不先进，从软件架构上来讲，CUDA的设计思想是落后的：
(1)CUDA目前只有在linux下提供了64bit支持，windows还是32bit，而且只支持单精度
(2)CUDA的开发界面很不友好，廉价高速计算方面，一般大家公认为开发难度的难易顺序是CUDA、SPU CLE然后是Ct。
由此可见，CT、CLE等指令集均优于CUDA，CUDA即使单从技术上讲也不能引领什么潮流！

(管理员害苦我了，这么多字差点白打了 )

weihua8206

汗，nv的显卡在cuda运算的时候根本就不需要运行x86指令，显卡是通过驱动把x86指令编译，解释成显卡可以直接执行的二进制代码运行的，难道现在的游戏，是因为显卡可以执行x86指令才可以运行的吗？

如果程序本身 ...
westlee 发表于 2009-7-4 20:23

CUDA的开发界面很不友好，廉价高速计算方面，一般大家公认为开发难度的难易顺序是CUDA、SPU CLE然后是Ct。

CT、CLE等指令集均优于CUDA，那么，既没有野心吞并X86，又不捆绑英伟达的GPU硬件来强行推广，请对方辩友告诉我，这样一种相对落后的软件架构如何才能不被淘汰？