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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。
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?
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?
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。
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。
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
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
もちろんパフォーマンス向上のためのIOMMUですv(^^)
えっ
おやおや、ぐうの音のでなくなってしまいましたかv(^^)
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普通のやつらの下を行け -- バッドノウハウ専門家
多重スクロール復権 (スコア:0)
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…
ハイパフォーマンス・コンピューティング (スコア:1)
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。
Re:ハイパフォーマンス・コンピューティング (スコア:1)
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?
Re: (スコア:0)
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?
Re: (スコア:0)
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。
Re: (スコア:0)
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。
Re: (スコア:0)
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
Re: (スコア:0)
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
Re: (スコア:0)
もちろんパフォーマンス向上のためのIOMMUですv(^^)
Re: (スコア:0)
えっ
Re: (スコア:0)
おやおや、ぐうの音のでなくなってしまいましたかv(^^)