Sunumda Princeton'dan birisi 384 CPU ile 5 saatte süren hesabın 24 GPU ünitesi ile 2 saatte bittiğini gösteren bir grafik gösteriverdi. Yani ya Cuda kodunu daha özenerek bilinçli yazmışlar ya da cidden şimdiden kodları port etmek için çalışmaya başlamalıyız.
CUDA konusunda sorun kodları port etmek, sonuçta programcılık değil işimiz; onu yapana kadar CPU'yu beklerim diyorsun.
Hangi cpu yada hangi gpu detay var mi?
Bakacağım ben de bilmiyorum. Princeton’un kümeleri nette yazar. GPU Kepler serisinden sonuçta.
bu bilgilerle, gpu nun cpu dan 40 kat performansli olmasi gerekiyor. Detaylarini merakla bekliyorum 🙂
CUDA cross-platform değil . Dahası dünya OpenCL'in (GL değil) peşine takıldı gibi görünüyor. Ben Nvidia CUDA veya AMD Stream gibi marka bağımlısı altyapıların yalnızca özel ve nispeten büyük projelerde öne çıkabileceğini düşünüyorum. Herkesin kullanacağı bir kodunuz varsa OpenCL'den başlamak, daha sonra küçük performans artışları için markaya özel platformlar için özelleştirmek daha akıllıca gibime geliyor.