@TheKiwiSniper was macht ne CPU denn außer 0en und 1en berechnen? ;D
Die CPU muss halt alles können und ist dementsprechend langsam wie ein Geländewagen. Die GPU kann weniger aber dafür schneller wie ein Sportwagen. Aber mit dem Ferrari in die Wüste fahren wird niemals ne gute Idee sein auch wenn er schneller ist^^. Zumal in Servern oft keine x86-64-CPUs vorkommen sondern RISC-CPUs, die auch schon wieder ne Ecke schneller sind. Nur muss beim PC halt die Abwärtskompatibilität gewahrt bleiben.
aber ich meine es ist doch wohl möglich einige, wenn nicht alle programme auf die GPU zu verlagern, denn eine Nvidia Tesla M2090 besitzt ganze 512 CUDA-cores (wenn ich mich nicht irre), der speicherzugriff ist enorm schnell
würde man also die simplen IO-tasks der CPU überlassen und die GPU für die Berechnungen der einzelnen programme und deren videoausgabe verantwortlich machen, würde man theoretisch auf modernen Fermi GPUs ein desktop-supercomputer schaffen
@TheKiwiSniper ja wenn das mal so einfach wär^^. Man könnte sicherlich viele Programme auf die GPU auslagern und das wird in Zukunft auch noch mehr werden so warte ich schon ne Weile auf nen freien Renderer mit GPU-Unterstützung. Nur um alle Programme auslagern zu können müsste auch jeder PC ne gute GPU haben. Und die meisten neuen Laptops/Desktop-PCs setzen auf integrierte GPUs und so, die einfach nicht genug Leistung bringen. Aber die CPU/GPU-Verschmelzung wird uns wohl noch zu sowas bringen.
@TheKiwiSniper Übrigens braucht man keine Tesla für die 512 Cores. Die hat auch ne "billige" GTX580. Und von der theoretischen Rechenleistung her sind Ati/AMD-Grafikkarten seit langem stärker, wenn die bei AMD denn mal was tun würden dafür, dass deren GPUs auch entsprechend unterstützt werden :/
@48734A das ist mir bekannt ;) nun, ich arbeite an einem projekt dass eine hohe performance vorraussetzt, deswegen nehme ich hier die Tesla als Beispiel, aber meiner erfahrung nach sind Nvidia mit der technologie CUDA - ATI/AMD weit überlegen, es kann gut sein dass ich mich da nicht 100% auskenne, aber ich denke dass derartige prozesse sich nicht auf ATI karten durchführen lassen
@TheKiwiSniper wie gesagt ist die Tesla leistungsmäßig eigentlich nicht besser, höchstens wenn man sehr viel speicher braucht etwa bei CAD-Anwendungen. Aber du wirst das wohl brauchen ;)
Und das mit CUDA is eben das "Problem" bei der ganzen Sache. OpenCL, die freie Alternative zu CUDA, hackt wohl irgendwie noch, zumindest gibts dafür fast nix und CUDA is eben auf NVidia beschränkt. Und so lange nicht ein einheitlicher Standard gefunden wird, wirds wohl weiter im Schneckentempo voran gehen
@48734A allerdings, jedoch weis ich noch nicht genau ob ich CUDA / OpenCL direkt ohne weiteres in etlichen Linux-Distributionen verwenden kann, oder ob ich die in einer eigenen Distribution (oder eigenem Derivat) implementieren soll
aufjedefall weis ich dass ich diese Techniken in mein system Implementieren muss
@TheKiwiSniper OpenCl ist soweit ich weiß mit drin, es ist auch absolut plattformunabhängig (so lange die Plattform C beherrscht order irgendwie so) und CUDA ist für Linux auch verfügbar. Man muss es halt nur installieren. Auf jeden Fall viel Erfolg mit was auch immer du da treibst^^
single threaded processing vs parallel processing, of course the gpu owns the cpu
floresm08 6 months ago
its like 56k vs broadband
MouthofSaurons 7 months ago
und was bringt uns das jetzt, wenn man weiß das ein GPU schneller ist als cpu?
ReDixXx96 11 months ago
@ReDixXx96
Wenn Du es nicht erkennst oder nicht weisst, dann brauchst Du CUDA auch nicht.
LoiLoScope 11 months ago
@ReDixXx96 das heißt dass die GPU die CPU bald ablösen wird ;) (nicht komplett aber für berechnungen)
TheKiwiSniper 6 months ago
@TheKiwiSniper was macht ne CPU denn außer 0en und 1en berechnen? ;D
Die CPU muss halt alles können und ist dementsprechend langsam wie ein Geländewagen. Die GPU kann weniger aber dafür schneller wie ein Sportwagen. Aber mit dem Ferrari in die Wüste fahren wird niemals ne gute Idee sein auch wenn er schneller ist^^. Zumal in Servern oft keine x86-64-CPUs vorkommen sondern RISC-CPUs, die auch schon wieder ne Ecke schneller sind. Nur muss beim PC halt die Abwärtskompatibilität gewahrt bleiben.
48734A 6 months ago
@48734A du hast völlig recht :)
aber ich meine es ist doch wohl möglich einige, wenn nicht alle programme auf die GPU zu verlagern, denn eine Nvidia Tesla M2090 besitzt ganze 512 CUDA-cores (wenn ich mich nicht irre), der speicherzugriff ist enorm schnell
würde man also die simplen IO-tasks der CPU überlassen und die GPU für die Berechnungen der einzelnen programme und deren videoausgabe verantwortlich machen, würde man theoretisch auf modernen Fermi GPUs ein desktop-supercomputer schaffen
TheKiwiSniper 6 months ago
@TheKiwiSniper ja wenn das mal so einfach wär^^. Man könnte sicherlich viele Programme auf die GPU auslagern und das wird in Zukunft auch noch mehr werden so warte ich schon ne Weile auf nen freien Renderer mit GPU-Unterstützung. Nur um alle Programme auslagern zu können müsste auch jeder PC ne gute GPU haben. Und die meisten neuen Laptops/Desktop-PCs setzen auf integrierte GPUs und so, die einfach nicht genug Leistung bringen. Aber die CPU/GPU-Verschmelzung wird uns wohl noch zu sowas bringen.
48734A 6 months ago
@TheKiwiSniper Übrigens braucht man keine Tesla für die 512 Cores. Die hat auch ne "billige" GTX580. Und von der theoretischen Rechenleistung her sind Ati/AMD-Grafikkarten seit langem stärker, wenn die bei AMD denn mal was tun würden dafür, dass deren GPUs auch entsprechend unterstützt werden :/
48734A 6 months ago
@48734A das ist mir bekannt ;) nun, ich arbeite an einem projekt dass eine hohe performance vorraussetzt, deswegen nehme ich hier die Tesla als Beispiel, aber meiner erfahrung nach sind Nvidia mit der technologie CUDA - ATI/AMD weit überlegen, es kann gut sein dass ich mich da nicht 100% auskenne, aber ich denke dass derartige prozesse sich nicht auf ATI karten durchführen lassen
TheKiwiSniper 6 months ago
@TheKiwiSniper wie gesagt ist die Tesla leistungsmäßig eigentlich nicht besser, höchstens wenn man sehr viel speicher braucht etwa bei CAD-Anwendungen. Aber du wirst das wohl brauchen ;)
Und das mit CUDA is eben das "Problem" bei der ganzen Sache. OpenCL, die freie Alternative zu CUDA, hackt wohl irgendwie noch, zumindest gibts dafür fast nix und CUDA is eben auf NVidia beschränkt. Und so lange nicht ein einheitlicher Standard gefunden wird, wirds wohl weiter im Schneckentempo voran gehen
48734A 6 months ago
@48734A allerdings, jedoch weis ich noch nicht genau ob ich CUDA / OpenCL direkt ohne weiteres in etlichen Linux-Distributionen verwenden kann, oder ob ich die in einer eigenen Distribution (oder eigenem Derivat) implementieren soll
aufjedefall weis ich dass ich diese Techniken in mein system Implementieren muss
TheKiwiSniper 6 months ago
@TheKiwiSniper OpenCl ist soweit ich weiß mit drin, es ist auch absolut plattformunabhängig (so lange die Plattform C beherrscht order irgendwie so) und CUDA ist für Linux auch verfügbar. Man muss es halt nur installieren. Auf jeden Fall viel Erfolg mit was auch immer du da treibst^^
48734A 6 months ago
@48734A dann muss ich mir neben meiner GTX560ti noch ne ATI karte zulegen um OpenCL besser zu erforschen und vielen dank, werde ich brauchen :)
TheKiwiSniper 6 months ago