Сравнение процессоров с графическими процессорами - всегда ли это имеет смысл?

Question

Я читал эту статью о скорости графического процессора против скорости процессора.Поскольку у процессора много обязанностей, которые нет у графического процессора, почему мы вообще сравниваем их именно так?Цитата «Я не могу вспомнить в другой раз, когда я видел, как компания продвигает конкурентные тесты, которые на порядок медленнее», говорит о том, что и Intel, и NVIDIA делают графические процессоры.В перспективе вы задаетесь вопросом, стоит ли перенос вашего приложения на GPU вашего времени и усилий, и в этом случае (честное) сравнение полезно.Но имеет ли смысл всегда сравнивать их?

Что мне нужно, так это техническое объяснение того, почему Intel может странно продвигать свои тесты с более медленными, чем NVIDIA-GPUкак думает Энди Кин.

Answer 1

Поскольку у ЦП много обязанностей, в которых он не нуждается, зачем вообще сравнивать их?

Хорошо, если ЦП предлагаются лучшеПроизводительность, чем графические процессоры, люди будут использовать дополнительные процессоры в качестве сопроцессоров вместо использования графических процессоров в качестве сопроцессоров.Эти дополнительные сопроцессоры ЦП не обязательно будут иметь тот же багаж, что и ЦП основного хоста.

Очевидно, с точки зрения программиста, вы задаетесь вопросом, стоит ли переносить ваше приложение на графический процессор, и стоит лив этом случае (справедливое) сравнение полезно.Но всегда ли имеет смысл сравнивать их?

Я думаю, что имеет смысл и справедливо сравнивать их;В конце концов, они оба типа процессоров, и знание того, в каких ситуациях использование одного из них полезно или вредно, может быть очень полезной информацией.Важно помнить, что существуют ситуации, когда использование ЦП - намного лучший способ, и ситуации, когда использование ГП имеет гораздо больше смысла.Графические процессоры не ускоряют работу всех приложений.

Мне нужно техническое объяснение того, почему Intel может показаться странным продвигать свои тесты с более медленными, чем NVIDIA-GPU, как кажется Энди Киномподумайте

Звучит так, будто Intel не выбрала особенно хороший пример приложения, если их единственное замечание состояло в том, что процессоры не так уж плохи по сравнению с графическими процессорами.Они могли бы выбрать примеры, когда процессоры действительно были быстрее;там, где не было достаточного параллелизма данных или арифметической интенсивности, или поведения программы SIMD, чтобы сделать графические процессоры эффективными.Если вы выбираете программу для генерации фракталов, которая показывает, что процессоры всего в 14 раз медленнее, чем графические процессоры, вы глупы;Вы должны вычислять термины в серии или выполнять параллельное задание с большим количеством расхождений по ветвям или совершенно другим кодом, выполняемым каждым потоком.Intel могла бы сделать лучше, чем 14x;NVIDIA это знает, исследователи и практики знают это, и куклы, написавшие статью, над которой NVIDIA издевается, должны были это знать.

Answer 2

Ответ зависит от вида кода, который должен быть выполнен. Графические процессоры отлично подходят для высокопараллелизуемых задач или задач, которые требуют высокой пропускной способности памяти, и там ускорения действительно могут быть очень высокими. Однако они плохо подходят для приложений с большим количеством последовательных операций или со сложным потоком управления.

Это означает, что числа почти ничего не говорят, если вы не знаете точно, какое приложение они тестируют и насколько этот вариант использования будет похож на реальный код, который вы хотите ускорить. В зависимости от кода, который вы позволяете ему запустить, ваш графический процессор может быть в 100 раз быстрее или в 100 раз медленнее, чем процессор. Типичные сценарии использования требуют сочетания различных видов операций, поэтому универсальный ЦП еще не умер и не будет в течение достаточно долгого времени.

Если вам нужно решить конкретную задачу, вполне может иметь смысл сравнить производительность CPU и GPU для этой конкретной задачи. Однако результаты, полученные при сравнении, обычно не переводятся напрямую в результаты для другого эталонного теста.