intel 惨了(2)GT200＋CUDA：超乎想象的视频转码速度

ITANIUM2

原帖由 66666 于 2008-5-29 07:26 发表
CUDA和intel的Larrabee简直太适合数据库了，超高带宽和超多线程，个人很看好GPGPU的未来

orz
适合媒体流，数据库是弱项吧？

AMD11

原帖由 ITANIUM2 于 2008-5-29 12:24 发表



orz
适合媒体流，数据库是弱项吧？

CUDA真要做数据库的话，呵呵，比P4都差。:mad:

Edison

原帖由 AMD11 于 2008-5-29 12:56 发表
CUDA真要做数据库的话，呵呵，比P4都差。:mad:

这取决于你要跑什么，如果是data mine或者是人像识别，P4挽鞋都没资格 :p

scowl

原帖由 Edison 于 2008-5-28 23:14 发表

super pi本身是singel thread的程序，如果修改为multi-threaded的话，其计算结果就不能直接和singel thread的结果做对比。

大家都跑多线程不就一样了？

都拿多线程版本的数据来比啊

2核就该杀单核    4核就该杀2核   这样才比较符合定位和部分真实性能

Edison

原帖由 scowl 于 2008-5-29 14:09 发表
大家都跑多线程不就一样了？
都拿多线程版本的数据来比啊
2核就该杀单核    4核就该杀2核   这样才比较符合定位和部分真实性能

如果是multi-threaed的话，那就不是superpi，而应该是另一个名字了。

itany

原帖由 Edison 于 2008-5-29 13:40 发表

这取决于你要跑什么，如果是data mine或者是人像识别，P4挽鞋都没资格 :p

这种数据挖掘和模式识别至少不是传统的数据库应用……

Edison

原帖由 itany 于 2008-5-29 14:23 发表
这种数据挖掘和模式识别至少不是传统的数据库应用……

那这些又如何：

http://www.cse.ust.hk/gpuqp/


http://www.cse.ust.hk/catalac/papers/gpujoin_sigmod08.pdf

2.2 Query Processing on GPUs
Recently, GPUs have been used to accelerate scientific, geometric, database and imaging applications. For an overview on the state-of-the-art GPGPU techniques, we refer the reader to the recent survey by Owens et al. [30]. We now briefly survey the techniques that use GPUs to improve the performance of database operations.

Edison

现在很多人的电脑都有GPU，新系统中具备CUDA能力或者相应能力的显卡装机量是相当可观的数字，包括Intel的Larrabee都是将GPGPU作为重要的目标，如果这个目标不重要，那为啥 Larrabee需要引入 cache coherence protocol ，而且还是 dictionary 的，谁相信这不是做大规模集群？

真的是停留在18世纪？

GPGPU或者说异质运算体系从一开始就是要做协助CPU进行加速，我在这里也没有提到什么取代CPU执行"控制"的角色。

laoli06

是不是可能这样：
CPU不是控制器和运算器的组合吗，以后运算器就由GPU来代替，CPU变成CCU（Central Control Unit），而且这个东西直接整合进北桥，芯片组的北桥负责全面控制；而CPU插槽就留给GPU用了，机器的运算速度由GPU决定。
NV跟VIA合作，VIA搞个CCU就行了，NV提供GPU，珠联璧合，插在CPU槽上的是NV，北桥是VIA。

[以上纯属YY][ninja>

itany

原帖由 Edison 于 2008-5-29 14:49 发表

那这些又如何：

http://www.cse.ust.hk/gpuqp/


http://www.cse.ust.hk/catalac/papers/gpujoin_sigmod08.pdf

2.2 Query Processing on GPUs
Recently, GPUs have been used to accelerate scientific, ...

大概看了一下，部分没看懂，水平太差 :mad:
看Speed up确实是很令人激动
不过discussion 列举了 4 opportunities & 5 limitations……

有空争取能把他看懂，谢谢

[ 本帖最后由 itany 于 2008-5-29 15:37 编辑 ]

julian110

这么强？如果换个286的CPU去跑T200的驱动，T200跑π能跑多少呢？是GPU抽CPU鞭子还是CPU抽GPU鞭子还未知呢" src="./images/smilies/PCinlife2009/w00t.gif" border=0 smilieid="128">
什么时候GPU能跑自己的驱动了，再来谈CPU无用论吧[glare>

[ 本帖最后由 julian110 于 2008-5-29 15:37 编辑 ]

fenwuding

原帖由 julian110 于 2008-5-29 15:35 发表
这么强？如果换个286的CPU去跑T200的驱动，T200跑π能跑多少呢？是GPU抽CPU鞭子还是CPU抽GPU鞭子还未知呢" src="./images/smilies/PCinlife2009/w00t.gif" border=0 smilieid="128">
什么时候GPU能跑自己的驱动了， ...

super pi已经开始移植了，真的要让GT200去跑的话，估计104万的话不会超过2秒

66666

不需要CPU或者CPU性能不重要这个论点都是错误的，NV自己也说高性能CPU＋高性能GPU才是王道，很多人都不清楚GPGPU的意义所在

Prescott

真是无聊啊，三年前吹Cell，有多快有多快，现在Cell破产了，又开始吹CUDA，结果必然还是一样的

rorojiao

吵死了~~

Edison

原帖由 GZboy 于 2008-5-29 16:07 发表
正因为现在是21世纪，所以未来高度集成将会取代一切，GPU MC NB S_B 都会被集成进去CPU
GPCPU 将会取代现在 CPU+GPU的组合。
NVIDIA CUDA编程的难度决定了它会败给INTEL 的Larrabee。

小CPU+大GPU将会是主流，这是包括Intel自己都承认的，集成到CPU内的前提是你提供的性能足以完成相应的任务，而图形计算在可见的很长一段时间里都是难以达到极限的，这涉及到内存带宽、渲染分辨率、渲染的复杂度等等问题，我不认为独立的GPU会很快（例如5年或者更长的一段时间）消失。

以后如果像microsoft这样的厂商提出一个明确大家都必循提供的Data-Parallel Primitives，它们的编程难度差别就会大为缩减，当然CUDA现在也都有一些诸如cuDPP这样的第三方并行化的"Primitives"。

Cell现在在游戏机、家电、超级计算机等领域都有斩获，这样的结果在当初的文章中以及有预见，不知道Prescott是根据啥认为Cell破产了亚？Larrabee真正的核心价值是它的cache一致性协议，而不是那个破x86，虽然提高了kernel的大小或者说基本不需要考虑这个问题，但是这样的设计到底能有怎样的架构延伸性还是很大的疑问。

fasmot

相信不久的将来，现有PC模式将彻底沦为游戏机，新的专业计算机构架诞生:loveliness:

候鸟

你说科比厉害他说美国农民更强，没有农民科比还不饿死。他说科比是废物，有本事自己种地养牛治布采矿........

这个比喻太好了！ :loveliness: