On Thursday, September 19, 2019 at 4:55:42 AM UTC+2, k...@g...com wrote:
> W dniu wtorek, 17 września 2019 21:15:49 UTC+2 użytkownik M.M. napisał:
> > Ciekawe jak w praktyce wygląda przyspieszenie obliczeń na Tesli
> > względem Xenon Phi. I ciekawe czy w ogole warto inwestować w te drogie
> > rozwiązania, jak za 150usd można kupić: GeForce GTX 1650 - tania,
> > wydajna, a 10 takich kart z lekkim underclockingiem na niektórych
> > obliczeniach pobiera tylko 500 wat mocy. No ale na GPU trzeba się
> > nauczyć jakiegoś OpenCL albo CUDA.
> Jak ktoś umie napisać sensownie równoległy kod to OpenCL/CUDA nie są
> żadnym problemem. Owszem, to nie są jakieś przepiękne API, ale
> praktycznie każdy ostro sprzętowy kod w C wygląda równie źle;)
> Do tego można się tego uczyć bezproblemowo na dowolnym komputerze
> z jakąś sensowną kartą graficzną, odpalenie Hello World na CUDA
> (domyślny program to bodajże jakieś równoległe dodawanie wektorów
> czy tam sortowanie) zajmuje jakieś 15 minut, z czego 10 to rejestracja
> na stronie nvidii żeby ściągnać toolchain. To jest wręcz przerażająco
> łatwe w porównaniu do dawnego oprogramowywania "grubych" platform
> obliczeniowych gdzie potrzeba było komercyjnego kompilatora za grubą
> kasę na uczelnianym klastrze i wczytywania się w dokumentację żeby
> coś się w ogóle uruchomiło.
>
> Pozdrawiam,
> --
> Karol Piotrowski

Możesz polecić jakiś praktyczny tutorial od podstaw OpenCLa dla kogoś, kto wie
co to C++ i programowanie rownoległe na CPU, ale z GPU nie miał nigdy
do czynienia?

Pozdrawiam