Nvidia'nın geliştiriciler 100x hız artışı görürken, yalnızca Intel ® CUDA ™ kullanarak bazı çekirdekler ile 14x görür.
Intel tarafından yazılmış ve Fransa'da Bilgisayar Mimarisi Uluslararası Sempozyumu sunulan ZoomA son kağıt Nvidia GeForce GTX 280 GPU Core i7 960 işlemci daha sadece 14x daha hızlı olduğunu iddia ediyor. Kağıt bir CPU üzerinde bunları çalıştıran göre CUDA kullanıldığı bazı uygulama çekirdekleri bir 100x performans artışı gördüm Nvidia geliştiricileri tarafından yapılan iddiaları çürütüyor çalışır.
Fakat bu herhangi bir sürpriz mi? GPU'lar Nvidia GTX 280 gibi sahip 240 işlem çekirdeği-ortalama CPU sadece altı çekirdeğe sahip. Bulgular bile kağıt belirtilen olmadığını işaret bilinmeyen kriterler-Nvidia bir dizi başvurmak gibi Ancak, Intel, "14x" sonucuna vardı nasıl belirsiz bulunuyor.
"[Fakat] aslında kesin değil ... onlar GPU ve CPU arasında karşılaştırıldı ne kodları çalıştırmak edildi ve nasıl," Nvidia sözcüsü Andy Keane dedi. "[Yine], sanayi kriterler ile iddiaları bu tür kullanan Intel gördü ilk defa olmaz."
Kağıdın üzerinde oynamak başlığı-Debunking 100x GPU vs CPU Mit Keane gerçek mit multi-core işlemciler performans iyileştirmeleri kullanmak ve görmek için herhangi bir geliştirici için kolay olduğunu söyledi. "Buna karşılık, [bizim] CUDA paralel işlem mimarisi tüketici zaten 3 yaşında ve yüzlerce biraz üzerinde olduğunu, mesleki ve bilimsel uygulamaları 10 100x Nvidia GPU'ları kullanarak değişen kat hızlanma görüyoruz."
Doğal olarak Intel, Nvidia bağlam kağıdın küçük bir kısmını almış ve hatta GPU çekirdek performansı genellikle abartılı olduğunu da sözlerine ekledi olduğunu söyleyerek karşılık verdi.
"Gibi Intel Core i7 veya Intel Xeon gibi genel amaçlı işlemciler uygulamaların büyük çoğunluğu için en iyi seçimdir, istemci, genel veya HPC pazar segmentlerine yönelik olmaları," Intel sözcüsü. "Bunun nedeni iyi bilinen Intel Mimari programlama modeli, iş yükleri-sadece belirli uygulama çekirdeklerin karşısında geniş bir yazılım geliştirme ve daha sağlam bir performans için olgun araçları olduğunu."
Intel bildirildi uygulama çekirdekler Core i7 960 CPU ile karşılaştırıldığında bir Nvidia GeForce GTX 280 üzerinde 14 kat daha hızlı koşmak olduğunu kabul etti.
Nvidia sözcüsü Andy Keane göre, çekirdekleri büyük olasılıkla herhangi bir iyileştirme olmadan önceki nesil GTX 280 GPU üzerinde Intel tarafından test edildi.
Nvidia GeForce 14X hızlı Intel Core i7 daha mı? "[Fakat] çalıştırmak hangi kodları ... aslında kesin değil ve GPU ve CPU arasında karşılaştırıldı nasıl ... [Yine], sanayi Intel gördü ilk defa olmaz kriterler ile iddiaları bu tür kullanarak. "
Keane Yukarıdaki istatistikler Saint-Malo, Fransa Bilgisayar Mimarisi (ISCA), Uluslararası Sempozyumu'nda "100x GPU vs CPU Mit Debunking" başlıklı bir Intel kağıt sunuldu açıkladı.
"[Evet], değil * tüm * Bazı uygulamalar, sadece büyüklüğü performans artışı bir sipariş ile yetinmek zorunda kadar hız bu tür görebilirsiniz gerçekten doğrudur. Ama, 100X hız iniş ve ötesinde, geliştiriciler yüzlerce görülmüştür, "Keane bir e-posta ile gönderilen açıklamada Günlük TG söyledi.
"[Öyleyse], burada gerçek bir efsane multi-core işlemciler performans iyileştirmeleri kullanmak ve görmek için herhangi bir geliştirici için kolay olmasıdır. Buna karşılık, [bizim] CUDA paralel işlem mimarisi biraz tüketici zaten 3 yaşında ve yüzlerce bitti, mesleki ve bilimsel uygulamaları 10 100x Nvidia GPU'ları kullanarak değişen kat hızlanma görüyoruz. "
Nitekim, Nvidia bağlam dışı "kağıt küçük bir parçasını" aldığını bir Intel sözcüsü TG Günlük.
Anlayış çekirdek performansı yararlı olabilir iken ", çekirdekleri genellikle gerçek bir uygulama yapar genel çalışma sadece bir bölümünü temsil etmektedir. Kağıt verileri de görebileceğiniz gibi - GPU çekirdek performansı etrafında iddia genellikle abartılı.
Intel Core i7 "[Şimdi] gibi Intel Core i7 veya Intel Xeon gibi, genel amaçlı işlemciler uygulamaların büyük çoğunluğu için en iyi seçimdir, istemci, sunucu veya genel HPC pazar segmentlerine yönelik olmaları. Sadece belirli uygulama çekirdekleri - Bunun sebebi bilinen Intel Mimari programlama modeli, iş yükü karşısında geniş bir yazılım geliştirme ve daha sağlam bir performans için olgun araçları olduğunu.
"[Evet], non-grafik iş yüklerinde hesaplamak için bir grafik işlemci programlamak mümkündür. Ama en iyi performans genellikle DirectX veya OpenGL shader programlar veya non-endüstri standardı dillerde benzer grafik dilleri gerektiren, el optimizasyonu yüksek miktarda ile elde edilir.
"Paralellik son derece yüksek seviyede istifade olanlar HPC uygulaması için, Intel MIC mimarisi C / C + +, FORTRAN, OpenMP, MPI arasında diğer birçok gibi standart yüksek seviyeli dillerdeki standart araçları ve kütüphaneler destekler gibi iyi bir seçim olacaktır standartlarına ".
Eğer bu yazıyı sevdiyseniz, RSS için abone ve kullanılabilir olduklarında zaman en son mesaj olsun. Teşekkürler!
