Каковы преимущества и недостатки GPGPU (GPU общего назначения) разработка? [закрытый]

Я нашел, что эта статья была интересна о том, как GPU не будет по мере необходимости со скоростью ЦП и # ядер, никогда увеличивающихся.

http://arstechnica.com/articles/paedia/gpu-sweeney-interview.ars

Главным преимуществом являются гигафлопы - грубая сила. Недостатки включают ограниченный, не ортогональная система команд и модель программирования.

Вот статья обзора: http://graphics.idav.ucdavis.edu/publications/print_pub?pub_id=907

Статья Википедии довольно хорошее начало.

Lou Franco указывает на интервью с Tim Sweeney; вот слайды доклада, который он сделал, который имеет больше детали: http://www.scribd.com/doc/5687/The-Next-Mainstream-Programming-Language-A-Game-Developers-Perspective-by-Tim-Sweeney

Мог бы также разнюхать: http://gpgpu.org

Используемый, чтобы быть интересным для их параллельной архитектуры и дополнительного кремния, который был главным образом неактивен и следовательно мог использоваться на стороне для общего purpos программирование задач -

посмотрите - http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA

но это не могло бы быть слишком релевантно перед лицом ответа Lou выше.

Необходимо быть осторожными с тем, как Вы интерпретируете операторы Tim Sweeney в том интервью Ars. Он говорит, что наличие двух отдельных платформ (ЦП и GPU), одна подходящая для однопоточной производительности и одна подходящая для ориентированных на пропускную способность вычислений, скоро будет вещью прошлого, когда наши приложения и аппаратные средства растут друг к другу.

GPU вырос из технологических ограничений с ЦП, который сделал возможно более естественные алгоритмы как трассировка лучей и фотон, отображающийся почти невозможный в разумных разрешениях и framerates. В прибыл GPU, с дико другой и строгой моделью программирования, но возможно 2 или 3 порядками величины лучшая пропускная способность для приложений, кропотливо кодированных к той модели. Две модели машины имели (и все еще имейте), чрезвычайно различные стили кодирования, языки (OpenGL, DirectX, языки программы построения теней по сравнению с традиционными настольными языками), и рабочие процессы. Это делает повторное использование кода и даже повторное использование навыка алгоритма/программирования, чрезвычайно трудное, и зажимает в тиски любого разработчика, который хочет использовать плотную параллель, вычисляют подложку в эту строгую модель программирования.

Наконец, мы приезжаем в точку, где это плотное вычисляет подложку, столь же программируемо к ЦП. Хотя существует все еще большая дельта производительности между одним "ядром" этих акселераторов с массовым параллелизмом (хотя потоки выполнения в, например, СМ на G80, не являются точно ядрами в традиционном смысле), и современное x86 настольное ядро, два фактора управляют сходимостью этих двух платформ:

• Intel и AMD двигают больше, более простые ядра на x86 микросхемах, сходясь аппаратные средства с GPU, где единицы становятся более крупномодульными и программируемыми со временем).
• Это и другие силы порождают много новых приложений, которые могут использовать в своих интересах Данные - или Параллелизм на уровне потоков (DLP/TLP), эффективно использовав этот вид подложки.

Так, что говорил Tim, то, что 2 отличных платформы будут сходиться, до еще большей степени, чем, например, OpenCl, предоставляет. Существенная кавычка из интервью:

TS: Нет, я вижу точно, куда Вы направляетесь. В следующем консольном поколении у Вас могли быть консоли, состоят из единственной нетоварной микросхемы. Это мог быть главный процессор, развилось ли это из прошлой архитектуры ЦП или архитектуры GPU, и это могло бы потенциально выполнить все — графика, AI, звук и все эти системы совершенно гомогенным способом. Это - очень интересная перспектива, потому что она могла существенно упростить набор инструментов и процессы для создания программного обеспечения.

Прямо сейчас, в ходе поставки Нереальных 3, мы должны использовать языки параллельного программирования. Мы используем один язык программирования для записи пиксельных шейдеров, другого для написания кода геймплея, и затем на PlayStation 3 мы используем еще один компилятор для написания кода для работы процессора Cell. Таким образом, PlayStation 3 заканчивает тем, что был особой проблемой, потому что там у Вас есть три совершенно других процессора от различных поставщиков с различными системами команд и различными компиляторами и различными методами производительности. Так, большая сложность является ненужной и делает выравнивание нагрузки более трудным.

Когда у Вас есть, например, три различных микросхем с различными возможностями программирования, у Вас часто есть два из тех микросхем, простаивающих в течение большой части времени, в то время как другой истрачен. Но если архитектура абсолютно унифицирована, то можно выполнить любую задачу на любой части микросхемы в любое время и получить лучший компромисс производительности тот путь.