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AMD、CPUとGPUが同じメモリ空間を共有可能になる新技術「hUMA」を発表」記事へのコメント

  • ゲームの画像メモリをちまちまと書き換える作業が始まるお…

    • Graphics Processing Unitとは言うものの、グラフィック/ゲーム用とは限らない。
      今回のは処理の高速化、ひらたくいえばスパコン的な用途を想定しているのでは?

      もしそうなら、
      「大量データ(全メモリ+仮想記憶)を使った高速演算が、今までより楽になりますよ」
      が売りになるのはアリだと思う。

      親コメント
      • GPGPUすると、計算元のCPUのDRAMと大量計算するためのデータを置くGPUのVRAMが遠くて性能を上げにくいボトルネックになり易いのでその辺に効くのでしょうね。
        統合だとそれこそ同じデータをあっちこっちにコピーしなおしてる訳で無駄な処理ですしねぇ
        ディスクリートだとPCI-E経由しないといけないから統合GPUで出来る裏技かしらね。
        将来的に本気で速度出すなら統合側で下処理して、ディスクリートで本処理みたいな役割分担とかにもなるのかな?

        親コメント
        • by Anonymous Coward

          ディスクリートだとPCI-E経由しないといけないから統合GPUで出来る裏技かしらね。

          ディスクリートはHTXの帯域を増大してCPUのHTバスと直結させるとかでは?

      • by Anonymous Coward

        本文でも「煩雑さの軽減」とあるように、
        設計やコーディングを簡単にするのが目的に見えんこともない。

        いまだと
        ・gpuが処理しやすい形式にデータを前処理したり、
        ・いったんcpu側に戻したり、
        ・あるいは戻さなくて良いようなトリッキーな手法を考案したり
        なんてことをしないと本来の性能が出せなかったりするわけですが、
        しかしこういったところへ注力すると、どんどんコードが汚れて
        エンバグしたり他用途への再利用がしにくくなったりするからねえ。

        でもコンパイラとランタイムが賢くないとありがたみがイマイチか。
        並列可能なところを自動or半自動で見つけて、
        かつ実行時の環境に合わせてcpu/gpuに処理を分散してくれるとか。

      • by Anonymous Coward

        科学技術計算としてはそこまでインパクトはなさそうだね。
        利便性はあがるかもしれないけど、処理性能を上げるのは難しい。

        メモリ空間を共有するとはいってもソフトウェア的とのことなので
        裏ではCPU側のメモリからGPU側のメモリへデータ転送が行われる。
        GPGPUにおける最大のボトルネックであるこのデータ転送がなくなるわけじゃない。

        科学技術計算としてはハードウェア的にメモリを共有できれば間違いなく注目される。

        • by Anonymous Coward

          ハード的にキャッシュコヒーレントにしましたという話で、実際にたいへん注目されているのですけども

          • by Anonymous Coward

            そんな他に解決策がいくらでもある部分をパフォーマンスと引換にできるかよ

            • by Anonymous Coward

              もちろんパフォーマンス向上のためのIOMMUですv(^^)

              • by Anonymous Coward

                えっ

              • by Anonymous Coward

                おやおや、ぐうの音のでなくなってしまいましたかv(^^)

普通のやつらの下を行け -- バッドノウハウ専門家

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