2008-09-23 15 views
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मुझे आश्चर्य है कि महत्वपूर्ण बात क्या है जो आपको जीपीजीपीयू विकास में मदद करती है और निश्चित रूप से बाधाओं को आप अस्वीकार्य पाते हैं।जीपीजीपीयू (सामान्य उद्देश्य जीपीयू) विकास के फायदे और नुकसान क्या हैं?

  • कुंजी लाभ:

    मेरे लिए मन में आता है इन बातों

  • कुंजी बाधा के कच्चे शक्ति: स्मृति मॉडल

क्या आपके विचार है?

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http://codeflow.org/read-the-faq/#subjective –

उत्तर

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मुझे यह आलेख दिलचस्प लगता है कि जीपीयू की सीपीयू की गति और # कोर की गति के साथ आवश्यक नहीं होगा।

देखते हैं - - http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA

लेकिन

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

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मैं बहुत ज्यादा टिम के विचारों से सहमत हैं। जब आप लैराबी के आगमन को ध्यान में रखते हैं तो और भी अधिक। –

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उनके समानांतर आर्किटेक्चर और अतिरिक्त सिलिकॉन कि ज्यादातर बेकार है और इसलिए सामान्य purpos प्रोग्रामिंग कार्यों के लिए पक्ष पर इस्तेमाल किया जा सकता था के लिए दिलचस्प हो करने के लिए प्रयुक्त यह ऊपर लू के जवाब के चेहरे में बहुत प्रासंगिक नहीं हो सकता है।

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आपको एआरएस साक्षात्कार में टिम स्वीनी के बयान की व्याख्या करने के तरीके से सावधान रहना होगा। वह कह रहा है कि दो अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म (सीपीयू और जीपीयू) होने के कारण, एकल-थ्रेडेड प्रदर्शन के लिए उपयुक्त और थ्रुपुट-ओरिएंटेड कंप्यूटिंग के लिए उपयुक्त एक, जल्द ही अतीत की बात होगी, क्योंकि हमारे एप्लिकेशन और हार्डवेयर एक-दूसरे की ओर बढ़ते हैं।

जीपीयू सीपीयू के साथ प्रौद्योगिकी सीमाओं से बाहर निकला, जिसने तर्कसंगत रूप से अधिक प्राकृतिक एल्गोरिदम बनाये जैसे रे-ट्रेसिंग और फोटॉन मैपिंग उचित संकल्पों और फ्रेमरेट्स पर निकट-पूर्ववत करने योग्य। जीपीयू में, जंगली रूप से अलग और प्रतिबंधित प्रोग्रामिंग मॉडल के साथ आया, लेकिन शायद उस मॉडल के लिए कोडिंग के लिए अनुप्रयोगों के लिए बेहतर थ्रूपुट के 2 या 3 ऑर्डर। दो मशीन मॉडल (और अभी भी) अनिवार्य रूप से अलग कोडिंग शैलियों, भाषाओं (ओपनजीएल, डायरेक्टएक्स, शेडर भाषा बनाम पारंपरिक डेस्कटॉप भाषाओं), और वर्कफ़्लोज़ थे। यह कोड पुन: उपयोग करता है, और यहां तक ​​कि एल्गोरिदम/प्रोग्रामिंग कौशल पुन: उपयोग, बेहद मुश्किल है, और हैमरस्ट्रिंग किसी भी डेवलपर जो इस प्रतिबंधित प्रोग्रामिंग मॉडल में घने समांतर गणना सब्सट्रेट का उपयोग करना चाहता है।

अंत में, हम उस बिंदु पर आ रहे हैं जहां यह घना गणना सब्सट्रेट समान रूप से एक सीपीयू के लिए प्रोग्राम करने योग्य है। यद्यपि अभी भी इन बड़े पैमाने पर समानांतर त्वरक के "कोर" के बीच एक बड़ा प्रदर्शन डेल्टा है (हालांकि निष्पादन के धागे, उदाहरण के लिए, जी 80 पर एक एसएम, पारंपरिक अर्थ में बिल्कुल कोर नहीं हैं) और एक आधुनिक x86 डेस्कटॉप कोर, दो कारकों ड्राइव इन दो प्लेटफार्मों के अभिसरण:

  • इंटेल और एएमडी, अधिक, 86 चिप्स पर सरल कोर की ओर बढ़ रहे GPU, जहां इकाइयों अधिक मोटे सुक्ष्म और समय के साथ प्रोग्राम होते जा रहे हैं के साथ हार्डवेयर converging)।
  • यह और अन्य सेनाएं कई नए अनुप्रयोगों को जन्म दे रही हैं जो इस प्रकार के सब्सट्रेट का प्रभावी ढंग से उपयोग करने वाले डेटा- या थ्रेड-लेवल समांतरता (डीएलपी/टीएलपी) का लाभ उठा सकती हैं।

तो, टिम क्या कह रहा था कि उदाहरण के लिए, OpenCl, उदाहरण के लिए, 2 अलग-अलग प्लेटफॉर्म एक और अधिक हद तक एकत्रित हो जाएंगे।साक्षात्कार से एक मुख्य उद्धरण:

टीएस: नहीं, मैं बिल्कुल देखता हूं कि आप शीर्षक कहां हैं। अगले कंसोल पीढ़ी में आप कंसोल में एक गैर-कमोडिटी चिप शामिल कर सकते हैं। यह एक सामान्य प्रोसेसर हो सकता है, कि क्या यह एक अतीत सीपीयू वास्तुकला या GPU वास्तुकला से विकसित किया है, और यह संभावित सब कुछ-ग्राफिक्स, ऐ, ध्वनि, और एक पूरी तरह से सजातीय तरीके से इन सभी प्रणालियों चला सकते हैं। यह बहुत रोचक संभावना है, क्योंकि यह टूलसेट और सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए प्रक्रियाओं को नाटकीय रूप से सरल बना सकता है।

अभी शिपिंग अवास्तविक 3 के दौरान, हमें एकाधिक प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करना होगा। हम पिक्सेल शेडर्स लिखने के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करते हैं, दूसरा गेमप्ले कोड लिखने के लिए, और फिर प्लेस्टेशन 3 पर हम का उपयोग करते हैं, फिर भी एक और कंपाइलर सेल प्रोसेसर पर पर कोड लिखने के लिए। तो प्लेस्टेशन 3 क्योंकि वहाँ आप तीन पूरी तरह से अलग विभिन्न निर्देश सेट और अलग संकलनकर्ता और विभिन्न प्रदर्शन तकनीकों के साथ भिन्न विक्रेताओं से प्रोसेसर एक विशेष चुनौती किया जा रहा समाप्त होता है। इसलिए, की जटिलता अनावश्यक है और लोड-संतुलन को और अधिक कठिन बनाता है।

जब आप है, उदाहरण के लिए, विभिन्न प्रोग्रामिंग क्षमताओं के साथ तीन विभिन्न चिप्स, आप अक्सर उन चिप्स के दो बैठे निष्क्रिय काफी समय के लिए है, जबकि अन्य बाहर maxed है। लेकिन यदि आर्किटेक्चर पूरी तरह से वर्दी है, तो आप किसी भी समय चिप के किसी भी हिस्से पर किसी भी कार्य को चला सकते हैं, और इस तरह से सर्वोत्तम प्रदर्शन ट्रेडऑफ़ प्राप्त करें।

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मुख्य लाभ gigaflops - कच्ची शक्ति है। नुकसान में सीमित, गैर ऑर्थोगोनल निर्देश सेट और प्रोग्रामिंग मॉडल शामिल हैं।

यहाँ एक सर्वेक्षण कागज है: http://graphics.idav.ucdavis.edu/publications/print_pub?pub_id=907

विकिपीडिया लेख एक बहुत अच्छी शुरुआत है।

लो फ्रैंको टिम स्वीनी के साथ एक साक्षात्कार को इंगित करता है; यहाँ एक बात उसने दिया है, जो और अधिक विस्तार किया है की स्लाइड है: http://www.scribd.com/doc/5687/The-Next-Mainstream-Programming-Language-A-Game-Developers-Perspective-by-Tim-Sweeney

भी चारों ओर नाक हो सकता है: http://gpgpu.org

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