GPU对通用计算加速很有限

北大青鸟大学城校区logo 北大青鸟大学城校区
招生简章校园环境师资力量就业明星招生问答软件工程师北京大学学历学员项目联系我们 报名通道

免费在线咨询通道>>

免费在线报名通道>>

北大青鸟报名电话
当前位置:北大青鸟 > 新闻动态 > 行业新闻 >

GPU对通用计算加速很有限

标签:   分类:行业新闻

Intel、NVIDIA有关CPU、GPU孰优孰劣的争执已经来来回回了很长时间,最新的争论焦点是GPU通用计算加速的效率到底有多高。

在法国圣马洛举行的计算机架构国际研讨会上,Intel的十二位研究人员联合提交了一份论文,通过对比处理器、显卡的实际效率,指出GPU通用计算加速并没有宣传得那么神乎其神。

Intel在论文中表示,他们对一系列重要的吞吐计算内核进行分析后发现,其中很多都支持并行运算,非常适合多核心CPU或者GPU,但是过去几年来,有很多研究声称GPU运行这些内核的速度可以达到多核心CPU的十倍乃至上百倍,因此Intel找来了十四款并行计算内核,使用 Core i7-960、GeForce GTX 280进行对比测试,操作系统为SUSE Enterprise Server 11,搭配CUDA 2.3开发套件,结果发现GPU的效率只比多核心CPU高出平均2.5倍,最多的也只有14.9倍。

 

北大青鸟新闻
 

Intel、NVIDIA争执GPU通用计算效率

NVIDIA公司发言人Andy Keane随即回应说,这并不是Intel第一次提出这种测试和论调,但是Intel测试使用的内核很可能并没有针对上一代GeForce GTX 280显卡进行任何优化,他们还有更新、更高效的GeForce GTX 400系列,而且Intel并未公布他们到底运行的是什么代码。

他还强调说,确实并非所有应用程序都能从GPU身上获得巨大加速,有些只有略微提升,但一百倍乃至更高的效率提升是数百开发人员都见识过的,事实上 CUDA并行计算架构诞生才不过三年,已经有了数百种消费级、专业级和科学应用可以借助NVIDIA GPU获得数十倍乃至上百倍的性能提升。

Intel公司的一位发言人也迅速出面,声称NVIDIA只看到了论文的一小部分,并未理解整个测试的过程和意义,GPU内核性能也确实经常被夸大其词。

他声称,Core i7、Xeon这样的通用处理器才是绝大多数应用的最佳选择,不管是消费客户端、一般服务器还是高性能计算,因为Intel架构编程模型人所共知,还有成熟的配套开发工具,而且在大范围的工作环境中都有很好的性能表现,而不是仅限特定的应用内核。

若有疑问请拨打北大青鸟咨询热线:010-80146691或点击免费在线咨询!
  • xml地图 网站地图 招生简章 合作企业 学员项目 联系我们
  • 关闭窗口