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優れた GPU は、特定の計算を行う必要があり、それらの計算を行うための独自のコードを書くことを厭わない人にとって価値があるという説得力のある議論をする必要があります。GPU で計算を高速に実行する CUDA コードを作成しました。その計算時間を、CPU のみを使用するように適合されたバージョンの計算時間と比較したいと考えています。難しいのは、リンゴとリンゴを比較しているわけではありませんが、かなり公平な比較を行っていると主張することです.

私が選択した CPU と GPU が何らかの意味で同等の品質であると主張する方法がない場合、良い GPU と悪い CPU を意図的に選択した可能性があると主張することができます。比較が合理的に見えるように、CPU と GPU を選択するにはどうすればよいですか? 私の最良のアイデアは、ほぼ同じ金額の CPU と GPU を選択することです。より良い方法はありますか？

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防弾比較方法はありません。価格が類似しているユニットや、同時期にリリースされたユニットを比較できます。後者は、両方の製品の特定の時点での最先端技術がGPUを先導していることを示すことです。

于 2012-08-27T02:06:56.840 に答える
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主なコストは次の 3 つです。

  • 初期購入費用
  • アプリケーションの開発コスト
  • 消費電力の継続的なコスト

これらを合計して、各ソリューションを一定期間 (たとえば 1 年間) 使用するための総コストを取得できます。

また、パフォーマンスの向上が実際に必要な場合にのみ、パフォーマンスの向上に対して支払う価値があることを考慮してください。たとえば、毎日何らかの計算を実行する必要がある場合があります。計算を実行するのに 1 日かかる場合は、実行に 5 分かかるか 1 時間かかるかは問題ではありません。

于 2012-08-27T06:00:24.657 に答える