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Intel svela i piani per la propria soluzione GPU Computing, Knights Ferry, nata dalle ceneri di Larrabee


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Occhio ai 64k di "cacche L1" :D

Si parla sempre di questi ambiti in cui il GPU computing risulta superiore rispetto al CPU computing. Mi piacerebbe sapere concretamente quali sono questi utilizzi specifici che farebbero preferire una piattaforma rispetto ad un'altra. Da poco che ho capito finora il GPU computing sarebbe teoricamente molto piu' performante e molto piu' modulabile, ma ovviamente sia i sistemi operativi che i sw sono tutti concepiti per CPU Intel X86

Io so solo di volere una di queste schede da dedicare alla ricerca con BOINC.

Spero che questo passo in più nelle schede dedicate permetta un giorno ad intel di poter realizzare qualcosa anche in ambito gaming, come aveva intenzione di fare originariamente con larrabee... un terzo concorrente nel mercato delle schede video sarebbe manna dal cielo !

Alla fine Intel capirà che, se vuole compertere con Nvidia e AMD nei chip grafici di fascia medio - alta e nel GPU computing dovrà acquistare la prima ed imitare la seconda.

Se tale penuria gli farà perdere, come fanno sembrare le indiscrezioni che circolano in rete, le forniture ad Apple che stà pensando di passare ad AMD per avere CPU con grafica integrata di qualità, allora la volontà di acquisire Nvidia diventerà sempre più grande.

Si parla sempre di questi ambiti in cui il GPU computing risulta superiore rispetto al CPU computing. Mi piacerebbe sapere concretamente quali sono questi utilizzi specifici che farebbero preferire una piattaforma rispetto ad un'altra. Da poco che ho capito finora il GPU computing sarebbe teoricamente molto piu' performante e molto piu' modulabile, ma ovviamente sia i sistemi operativi che i sw sono tutti concepiti per CPU Intel X86

sulla GPU girano bene i software altamente parallelizzabili dove pero il singolo thread non ha una grande necessita di accedere alle risorse hardware o a quelle degli altri thread, in questo caso vanno meglio le CPU che hanno unita di esecuzione molto piu performanti su codici complessi

Il GPU computing non è piu performance a prescindere perche dipende appunto da cosa deve fare per esempio puoi avere incrementi di prestazioni di 10x come anche decrementi altrettanto sensibili

Inoltre devi considerare i consumi perche se ottengo prestazioni 100 con una cpu e con un consumo di 50W e con una gpu ottengo 200 ma con un consumo di 150W capirai che ho un aumento di prestazioni ma un rapporto potenze/watt inferiore

cosa intendi per " molto piu' modulabile" ?

il gpu computing prenderà il volo solo quando ci sarà un unico tipo di programmazione possibilmente free, non come adesso che nvidia ha cuda, ati cal, poi quasi nessuno usa le opencl... ci manca solo che intel si inventi il suo set di istruzioni diverso da tutti :muro:

Si parla sempre di questi ambiti in cui il GPU computing risulta superiore rispetto al CPU computing. Mi piacerebbe sapere concretamente quali sono questi utilizzi specifici che farebbero preferire una piattaforma rispetto ad un'altra. Da poco che ho capito finora il GPU computing sarebbe teoricamente molto piu' performante e molto piu' modulabile, ma ovviamente sia i sistemi operativi che i sw sono tutti concepiti per CPU Intel X86

non p che il sw è pensato per girare su x86 e quindi su gpu non gira.
succede la stessa cosa se il software è per arm o power.

cosa hanno le gpu di diverso dalla cpu? un'infinità di piccoli moduli(stream processor) molto veloci e specializzati nell' esecuzione di poche operazioni.

quindi tutto il sw che usa matrici ad esempio o ha molti dati elaborabili in parallaelo se ne avvantaggia.
quindi un sistema operativo non sarà mai così tanato parallelizzabile da poter trarre beneficio da un architettura come la gpu.

anche sta cosa di intel pur avendo core x86, e quindi perfettamente in grado di eseguire tutto il codice, a differenza delle gpu non porterebbe vantaggi nell' uso normale, sarebbe come avere una cpu 32 core e sai benissimo che spesso passare da 2 a 4 6 8 core su un pc home non porta miglioramenti.

gli ambiti di utilizzo sono perciò al momento ristretti a operazioni di calcolo matematico, elaborazioni di flussi di dati(audio video per esempio nei normali pc) accelerazione di conentuti video come html5 e flash.

qualcosa si legge su antivirus via gpu , di sicuro non usarei mai ubna gpu per scrivere una mail.

Si parla sempre di questi ambiti in cui il GPU computing risulta superiore rispetto al CPU computing. Mi piacerebbe sapere concretamente quali sono questi utilizzi specifici che farebbero preferire una piattaforma rispetto ad un'altra.

Tanto per dare un'idea...
http://wcl.cs.rpi.edu/papers/ppam2009.pdf
"17 times speedupwas achieved for double-precision calculations on a Nvidia GeForce GTX 285 card, and a 109 times speedup for double-precision calculations on an ATI HD5870 card, compared to the CPU version running on one core of a 3.0GHz AMD Phenom(tm)II X4 940."

ci manca solo che intel si inventi il suo set di istruzioni diverso da tutti :muro:

Proprio qualche giorno fa pure Intel ha pubblicato il suo tool di compilazione per OpenCl.....

Io so solo di volere una di queste schede da dedicare alla ricerca con BOINC.

Effettivamente...... :eek:

In questo campo intel a già promesso e poi smentito di tutto.
Per ora l'unica realtà e Nvidia Cuda.
Disponibile sia per le mega infrastrutture che per l'utente comune.

Si parla sempre di questi ambiti in cui il GPU computing risulta superiore rispetto al CPU computing. Mi piacerebbe sapere concretamente quali sono questi utilizzi specifici che farebbero preferire una piattaforma rispetto ad un'altra. Da poco che ho capito finora il GPU computing sarebbe teoricamente molto piu' performante e molto piu' modulabile, ma ovviamente sia i sistemi operativi che i sw sono tutti concepiti per CPU Intel X86

attualmente pochi ambiti, una gpu è enormemente meno efficiente ed efficace nel gestire codice generico rispetto ad una cpu,

il vantaggio di una gpu è il fatto di avere centinaia di moduli che eseguono calcoli in virgola mobile rispetto ad una cpu che ne ha meno di una decina :)

si evince che la gpu riesce a dare vantaggi dove il software è altamente parallelizzabile e basato principalmente sul calcolo fp quindi rendering raytracing fem cfd compressione video e poco altro