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GPGPU運算會流行起來嗎?
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作者 : wallace_tsou(Wallace) 貼文超過200則
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2009/8/19 下午 01:34:23
最近在玩GPGPU,就是3D顯示卡運算能力一般計算上的使用。
它對於矩陣運算的能力是很強的。不過也有壓到原本CPU製造商的地盤。我是有看好這項技術,但不知會不會流行。
各位可以提出看法來討論。
作者 : wallace_tsou(Wallace) 貼文超過200則
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2009/8/25 上午 10:33:56
有一段時間未有人答,不過有人在別處提供見解。連結如下:
http://www.programmer-club.com.tw/ShowSameTitleN/imageprocess/1536.html
因為GPGPU不僅可以用在影像處理,矩陣運算亦很強。只是目前仍在影像處理上有比較多的應用。
所以才會答在影像處理區上面。
作者 : wallace_tsou(Wallace) 貼文超過200則
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2009/8/25 上午 10:44:21
因為GPGPU也是一種平行處理。而且是PC上面可以利用的。
個人提出一個觀點,那就是"即時平行運算"的可能性。
因為以目前的"網格運算"及"雲運算"來說,計算量能雖大,但未將即時性考量在內,其實也不太可能,因為基於網路運算皆無法保障時效性。
所以GPGPU可以利用之處便與"雲運算"不同。在獨立機器上的"即時平行運算"可能用於機器人上面,也可能用於"機器視覺"或"人工智能"。
作者 : ma_hty(白老鼠(Gary))討論區板主 OpenGL卓越專家DirectX優秀好手C++頂尖高手貼文超過2000則人氣指數超過70000點
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2009/8/25 上午 11:06:22
GPGPU 已經流行了很久. 這個趨勢大概不會逆轉了, 至於最後會是 GPU取締CPU 還是 CPU取締GPU 就很難說, 不過, 哪一個結果也好, 把演算法改進成能parallel的需求 仍然會繼續的.
作者 : tlweng(Allen)
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2009/8/30 下午 04:16:25
GPU 運用於高速運算的專案是不錯的選擇,例如3D地形繪圖引擎或需大量運算的影像處理演算法,但是運用於即時影像處理可能較不合適,原因是將影像載入video memory需要一點時間,運算後立即反應時間會延遲,再來就是延遲的時間是否是專案可以接受
作者 : wallace_tsou(Wallace) 貼文超過200則
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2009/8/31 上午 03:08:32
to:tlweng(Allen)
在自動控制書上的即時定義為:在限定時間內完成特定工作。
雖然"即時"=real time,字義很容易讓人誤解,但工程上有明確定義。並非花費0時間就算出來。
我也是在自控上是做影像處理的,一般視訊取像為每秒30頁。能達到這個運算力,就是每秒有處理30頁,就可以算是即時了。因為多出的運算力也沒有新的資料可以處理。
當然也有每秒取像10000頁的攝影機,這個在目前的工程上仍無法達成即時,總有事是例外的。
我研究幾項即時影像處理的方法。從原先的DSP再加上FPGA方式去做,還要自己寫SDRAM控制器以DMA的方式去取得資料,最後仍是卡在記憶體傳輸的頻寬上。我想除非開ASIC,不然即時影像運算能應用的很有限。
也評估過當今世上號稱有最高運算力的"網格運算"及"雲運算",可惜它無法確定回傳時間。
GPGPU的出現已經打開了一扇門,它擁有平行計算及高記憶體傳輸頻寬。更重要的是,它相對便宜。DSP+FPGA的方式實現肯定超過十萬元,使用GPGPU相對便宜很多,而且不用花費大量的精神做硬體設計及除錯。只要專注於軟體開發上。

新元件的出現會引發新的應用,而我這篇就是希望有做相同研究的人可以一起來討論。
相對的有誤解也可以提出來。我就我所知的來解釋,也算是交換知識的方法。
作者 : psycho(BEN)
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2010/4/5 上午 08:21:50
GPGPU 這個反而是用在影像處裡比較少
用在readl world simulation 比較多
但仔細的方向當然我不會跟你講
因為軟體是誰前開發誰先贏

為了那個技術 我現在去讀研究所

我在學校有看到GPU電腦, 是airforce送過去的
作者 : weber(weber) 程式設計甘苦談優秀好手貼文超過200則人氣指數超過30000點
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2010/4/5 下午 05:09:31
GPGPU 已經被運用在 Win7 的 DirectWrite 跟 2D 加速功能.
在 WinHEC 2008 中, MS 就提出一些有關利用 GPGPU來加速運算效能的文章.

網路上已經有用 GPGPU (OpenCL) 寫成的 FFTW open source code library.
目前在 PC/NB 上的 bottle neck, 是卡在 system DRAM 跟 VGA DRAM 之間
的傳輸速度. 用 SSE4 or MMX 指令, one cycle 搬 64/128 bit, 是不無小補.
要不然就設計演算法, 降低 data 搬運次數.

GPGPU 要搭配良好的演算法, 並了解執行系統的 GPU 硬體加速能力.
避免用到 software simulation instruction, 如此才能有最好的運算效能.

my team 中有博士用 GPGPU 來製作 1 個 image DSP, 據他的心得,
最終的重點還是在演算法:

在既有受限的硬體功能跟 OS 上, 用不同的演算法去的到最大的效能與品質.
作者 : psycho(BEN)
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2010/4/5 下午 11:59:57
其實最早幹的是apple的OSX吧
後來Apple 把source code 給open source community
就是現在opencl 的起源
作者 : psycho(BEN)
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2010/4/6 上午 12:13:20

>因為GPGPU也是一種平行處理。而且是PC上面可以利用的。
>個人提出一個觀點,那就是'即時平行運算'的可能性。
>因為以目前的'網格運算'及'雲運算'來說,計算量能雖大,但未將即時性考量在內,其實也不太可能,因為基於網路運算皆無法保障時效性。
>所以GPGPU可以利用之處便與'雲運算'不同。在獨立機器上的'即時平行運算'可能用於機器人上面,也可能用於'機器視覺'或'人工智能'。

即時平行運算 很早就有了

目前的'網格運算'及'雲運算'來說,計算量能雖大,但未將即時性考量在內,其實也不太可能
其實你錯了,光纖很快的....

real time intrusion detection, real time system 一堆是用超級電腦做的
而且是很早就有的
作者 : lidder(lidda) 人氣指數超過10000點
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2010/4/7 上午 11:21:43
定義上 GPGPU: General-purpose computing on graphics processing units
目前GPU programming 主要是透過 PCIe 把 config and data 搬到Video memory上再做運算. (memory bandwidth issue)
而且這些運算主要還是graphics為主. 畢竟它是GPU, 而不是為General-purpose computing所設計的PU.
不過目前GPU可取之處, 它是個parallel processing units. Programmer 可以發展parallel computing on processing units.

我倒是覺得intel會把它換成 General-purpose computing on parallel Processing units, 因為他們很早就再開發
parallel processing用的complier, 再加上多核的進展.
還有一點 power consume and temperature 也很重要. nvidia真的很嚇人快300w的GPU. 相當於3個100w的CPU等級
不過目前x86 CPU不是為parallel processing所設計的, 這點差很多.
但intel也許早就有了也說不定? 因為AMD曾經逼使intel提前使用下一代的CPU上陣.
作者 : wallace_tsou(Wallace) 貼文超過200則
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2010/4/7 下午 02:24:22
這是討論,不是論對錯。而且論對錯易被指出不合適之處,這點請注意。

關於"雲運算"使用光纖來達到即時性一事。我想問題不在"雲運算"的反應時間,而是無法確定做出來的機器可以利用雲運算來達到即時。除非機器本身就是運算體。主要是通信即時性問題。
不過要把運算體放在一台PC大小的空間,並不是做不到,使用刀鋒伺服器就可以了。刀鋒伺服器間的傳輸界面是PCI,效能也不錯。只是成本真的相對比較高。
作者 : wallace_tsou(Wallace) 貼文超過200則
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2010/4/7 下午 02:43:22
To:lidder(lidda)
可以提供為何Intel使用多核仍無法壓制GPGPU的發展嗎?
如果Intel有方法,目前局面為何如此?

只是提供一個可能性是不夠的,看不到內容。
就像有人一直說地球末日到了,這是事實,問題是它要多久?是如何發生的?提不出來我要如何相信。
即使是不明確的消息都會有依據的。
作者 : lidder(lidda) 人氣指數超過10000點
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2010/4/7 下午 04:04:16
我剛intel網站上, 看了一下.
Tera-scale Computing Research Program
這個應該有你想要的資訊: hardware跟software
作者 : wallace_tsou(Wallace) 貼文超過200則
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2010/4/8 上午 09:45:01
果然是有錢的大公司,許多研究都未有商品化。
作者 : psycho(BEN)
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2010/4/9 上午 05:51:56
來分析CPU 和GPU的優缺點
CPU, 整數運算快,單線程運算快
GPU, 浮點運算快,多線程運算快
所以一個程式我們會把他分成適何CPU做的部份和適合GPU做的部份
藉此來開始程式...
作者 : psycho(BEN)
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2010/4/9 上午 05:56:04

>我剛intel網站上, 看了一下.
>Tera-scale Computing Research Program
>這個應該有你想要的資訊: hardware跟software
>

nvidia 的 fermi
http://www.nvidia.com/object/fermi_architecture.html
作者 : psycho(BEN)
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2010/4/9 上午 06:07:59

>To:lidder(lidda)
>可以提供為何Intel使用多核仍無法壓制GPGPU的發展嗎?
因為GPU 是stream processor
http://en.wikipedia.org/wiki/Stream_processing
這上面有簡單的解釋...
作者 : psycho(BEN)
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2010/4/9 上午 06:28:47

>定義上 GPGPU: General-purpose computing on graphics processing units
>目前GPU programming 主要是透過 PCIe 把 config and data 搬到Video memory上再做運算. (memory bandwidth issue)
>而且這些運算主要還是graphics為主. 畢竟它是GPU, 而不是為General-purpose computing所設計的PU.
不是general purpose computing?
你有沒有搞錯阿
most real time application or simulation 都是 floating point calculation heavy的程式....
那些不是general purpose computing 不然是什麼?

你說有memory bandwidth issue 可是那些所花的時間 跟整個運算GPU所省下來的時間相比 其實跟本不算什麼
我之前貼了一個範本CPU運算要9小時, GPU要半秒, 那你說memory bandwidth issue 就算浪費了1/3秒, 其實有影響多少??
作者 : psycho(BEN)
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2010/4/9 上午 08:08:45
GPGPU 現在最大的問題是
API很原始(很難用)由其是openCL, CUDA還比較好一點
而且如果是新手的話 很難學...
作者 : wallace_tsou(Wallace) 貼文超過200則
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2010/4/9 上午 09:38:51
有玩過3D或是OpenGL的,應該會知道,3D模型的資料都是由float point數值所構成。所以在GPU誕生時就已經有處理float point數值的能力。早期的3D都是在做電腦影像,此時general purpose computing並未引入。直到GPGPU才有這樣的能力,但在GPU這方面的工作一直無法捨棄,因為這才是它生存之地。

也有為了平行運算而誕生的處理器,結構介是多核CPU及GPGPU之間,那就是IBM的Cell處理器。但因為沒有好的市場而停止開發。

真的要好好玩GPGPU,對於GPU的演進要有所了解,因為可以從歷史資料中得到硬體結構圖。這對GPGPU資源的利用很有幫助。
作者 : lidder(lidda) 人氣指數超過10000點
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2010/4/9 上午 09:46:59
又k了不少文章.
psycho(BEN) 說得很對.
看來就等看n社的未來.
作者 : psycho(BEN)
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2010/4/9 下午 01:46:47


>看來就等看n社的未來.
>

N社知道個人電腦他很難再撈到多少錢
所以才往HPC( 高速電腦)發展
因為以後上雲端,需要的是HPC,而不是超強的個人電腦...
作者 : psycho(BEN)
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2010/4/9 下午 02:41:20
PS: 我認為GPGPU真的很有未來
所以才專程去研究所學那個技術...
作者 : wallace_tsou(Wallace) 貼文超過200則
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2010/4/9 下午 03:53:45
其實GPGPU可以吃多久我是不清楚。
但目前我在用時,最有問題的是對於平行計算的資料很少。
應是說大部分工程師都不了解平行計算上的問題。
一但資料好找了,就可能不值錢了。
作者 : psycho(BEN)
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2010/4/10 上午 02:04:12

>其實GPGPU可以吃多久我是不清楚。
>但目前我在用時,最有問題的是對於平行計算的資料很少。
>應是說大部分工程師都不了解平行計算上的問題。
>一但資料好找了,就可能不值錢了。

重點是高速運算 或懂的平行計算的工程師本來就很少
所以我就在想台灣如果成立雲端處理中心
他們有辦法找到足夠的軟體人才嘛...
作者 : wallace_tsou(Wallace) 貼文超過200則
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2010/4/10 下午 12:07:52
高速運算?不就只有平行運算才是重點。
平行運算因其運算體結構不同還分成三型。
1.MPI
2.Multi-core
3.GPGPU
三種寫程式所需要的結構不同。
前二種已經發展一段時間了,也是高速運算啊!
只是GPGPU目前相對於前二項,其效能/價格比高。

GPGPU唯一的優勢目前只有在是剛起步。
幾年後成熟了,就不值什麼了。
不過科技就是如此,一波壓一波。
搶在浪頭是甜頭,搶得浪尾是苦頭。
唯一要做的就只有不斷的學而已。

學習一定要去學校嗎?也未必。
進學校是一回事。
畢業是另一件事。
學到的不一定能吃飯。
畢業的不一定有學到。

最終只有成敗論英雄,只有這個才是真。
作者 : psycho(BEN)
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2010/4/12 上午 11:19:23

>學習一定要去學校嗎?也未必。
>進學校是一回事。
>畢業是另一件事。
>學到的不一定能吃飯。
>畢業的不一定有學到。

我是有創業的主意了
不過需要關鍵技術
只好去研究所研究

我知道哪裡可以最適合我學到我要的技術
就是去nvidia
不過他們不要我....
作者 : weber(weber) 程式設計甘苦談優秀好手貼文超過200則人氣指數超過30000點
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2013/6/4 上午 12:39:01
GPGPU 會隨著晶圓製程進步而進步.
目前 nVidia 的 GPGPU 還是領先群雄, 但是它的 BZ model 還是輸 Qualcomm, Intel.
Tegra 4 delay 2Q 以及 PS4/XBOX ONE單子被 AMD 搶走, 對它會很傷.

我是覺得它最後會被其他大公司給併購.
20 年前 nVidia 從 SGI 挖了許多好手, 以後就輪到它被挖.

Microsoft 在 2012 年推出 C++AMP, 綜合 CPU/GPU/SSE 指令, 外加平行運算於一身.
但 my team member 在 Win8 上實驗過, 效能還比不上 OpenCL.

去年在公司內成立 1 個軟體部門, 找 10 幾個人在專門搞 GPGPU 平行運算.
今年 Taipei Computex 就會推出第一個商品.

nVidia, Qualcomm, Intel, AMD, ARM, Imagination 都在提昇 GPGPU 速度.
我對 GPGPU 的計算能力提升, 是非常樂觀的.
明年就可以使用 Software Alogrithm + GPGPU parallel computing 做到
real time video processing, 來取代一些 discrete hardware DSP.
作者 : ozzy123(ozzy) 資訊類作業求救卓越專家C++卓越專家貼文超過4000則人氣指數超過30000點
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2013/6/4 下午 01:19:38
http://codinggorilla.domemtech.com/?p=1135
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2013/6/5 下午 05:30:16
CPU已經沒得好玩了。
GPGPU還可以走一段路。所以上面也是欠軟體。
 板主 : simula , 小朱
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