CUDAのようなCPUイニシアチブとしてのGPUの将来はどうなると思いますか？彼らは主流になり、業界で次に採用される流行になると思いますか？Appleは、GPUを使用してCPUタスクを実行するための新しいフレームワークを構築しており、科学分野のNvidiasCUDAプロジェクトで多くの成功を収めています。学生がこの分野に時間を費やすことを提案しますか？
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科学計算や並列計算に興味がある場合は、時間を割いてください。CUDA のことや、GPU を CPU のように見せることを考えないでください。これは、古い GPGPU プログラミング手法よりも直接的な GPU プログラミング方法のみを可能にします。
汎用 CPU は、分岐予測、パイプライン処理、スーパースケーラーなどに費やされたすべての作業から、さまざまなタスクで適切に機能する能力を引き出します。これにより、さまざまなワークロードで優れたパフォーマンスを実現できます。高スループットのメモリ集約型浮動小数点演算を嫌うようにします。
GPU はもともと 1 つのことを行うように設計されており、それを非常にうまく行うことができました。グラフィック操作は本質的に並列です。結果間にデータの依存関係がないため、画面上のすべてのピクセルの色を同時に計算できます。さらに、係数を 0 または 1 に設定することで、必要なほとんどすべての分岐を実現できるため、必要なアルゴリズムは分岐を処理する必要がありませんでした。したがって、ハードウェアは非常に単純です。分岐予測について心配する必要はありません。プロセッサ スーパースケーラを作成する代わりに、チップに詰め込める数の ALU を単純に追加できます。
プログラム可能なテクスチャと頂点シェーダーにより、GPU は一般的なプログラム可能性への道を歩み始めましたが、依然としてハードウェアによって制限されており、ハードウェアは依然として高スループットの浮動小数点演算用に設計されています。より汎用的な計算を可能にするために、いくつかの追加回路が追加される可能性がありますが、それはある程度までです。GPU のグラフィック処理能力を損なうものは、すべて参入しません。結局のところ、GPU 企業は依然としてグラフィック ビジネスに携わっており、ターゲット市場は依然としてゲーマーやハイエンドの視覚化を必要とする人々です。
GPGPU 市場はまだバケツの落ち込みであり、ある程度はそのままです。結局のところ、「きれいに見える」という基準は、「毎回 100% 保証され、再現可能な結果が得られる」という基準よりもはるかに低い基準です。
要するに、GPU が CPU として実現可能になることはありません。それらは、さまざまな種類のワークロード用に単純に設計されています。GPU には、さまざまな問題を迅速に解決するのに役立つ機能が追加されることを期待していますが、GPU は常に何よりもまずグラフィック処理ユニットであることに変わりはありません。
抱えている問題と、それを解決するために必要な最も適切なツールを常に一致させることが常に重要です。
于 2008-10-31T03:59:09.590 に答える
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長期的には、汎用プロセッサが進化してこれらの機能を引き継ぐため、GPU は存在しなくなると思います。 Intel の Larrabeeはその第一歩です。x86 に賭けることは悪い考えであることは歴史が証明しています。
超並列アーキテクチャとベクトル処理の研究は引き続き有用です。
于 2008-10-20T21:55:18.293 に答える
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まず第一に、私はこの質問が本当にSOに属しているとは思いません。
私の意見では、ベクトルベースのフロート数学を行うときはいつでも、GPUは非常に興味深い代替手段です。ただし、これは次のように解釈されます。主流にはなりません。ほとんどの主流（デスクトップ）アプリケーションは、浮動小数点計算をほとんど実行しません。
ゲーム（物理エンジン）や科学計算ですでに注目を集めています。これら2つのいずれかを「主流」と見なすと、そうですよりも、GPUが主流になります。
私はこれら2つを主流とは見なさないので、GPUは主流業界で次に採用される流行になると思います。
学生が物理学に基づいた科学計算に興味を持っている場合は、絶対に時間を割く必要があります（GPUはとにかく非常に興味深いハードウェアです）。
于 2008-08-26T14:22:02.963 に答える
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GPUがCPUに取って代わることは決してありません。CPUは一連の順次命令を実行し、GPUは非常に特殊なタイプの計算を並行して実行します。これらのGPUは、数値計算とグラフィックスで非常に有用です。ただし、ほとんどのプログラムでは、この種類のコンピューティングを利用することはできません。
間もなく、GPU風の浮動小数点ベクトル計算と標準のCPU計算を含む、IntelとAMDの新しいプロセッサが登場します。
于 2009-02-27T22:40:22.630 に答える
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それが正しい道だと思います。
GPUが安価なスーパーコンピューターを作成するために利用されていることを考えると、それは物事の自然な進化であるように思われます。すでに多くの計算能力と研究開発が行われているので、利用可能なテクノロジーを活用してみませんか？
だから先に進んでそれをしてください。それはいくつかのクールな研究と、そのハイエンドのグラフィックカードを購入する正当な理由になります。そうすれば、完全なグラフィックの詳細でCrysisとAssassin'sCreedをプレイできます;）
于 2008-08-26T14:20:51.500 に答える
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これは、1 つまたは 2 つのアプリケーションで見られるものの 1 つですが、すぐに誰かが、それを使ってより一般的に役立つことを超高速で実行する方法を見つけ出す「キラー アプリ」を思いつくでしょう。
float 値の大規模な配列にルーチンを適用するためのピクセル シェーダー。GIS カバレッジ アプリケーションが表示されるかどうかはわかりません。あなたが私よりも多くの時間を費やさなければ、あなたは私と同じレベルの洞察力を持つことになります。
Intel や S3 と同様に、これは非常に大きな問題になる可能性があると感じています。おそらく、ハードウェアに 1 つの微調整を追加するか、頭上に電球を持っている人が必要なだけです。
于 2008-10-20T21:30:23.740 に答える
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あまりにも多くの未開発の電力があるため、どのように長期間使用されないかわかりません。しかし問題は、これに GPU をどのように使用するかです。CUDA は今のところ良い推測のようですが、平均的な開発者にとってより親しみやすいものになるかもしれない他の技術が地平線上に出現しています。
Apple は最近 OpenCL を発表しました。OpenCL は CUDA よりもはるかに優れていると主張していますが、非常にシンプルです。それを正確にどうするかはわかりませんが、クロノスグループ (OpenGL 標準に取り組んでいる人々) は OpenCL 標準に取り組んでおり、OpenGL との高度な相互運用性を実現しようとしています。これは、通常のソフトウェア開発により適したテクノロジにつながる可能性があります。
これは興味深いテーマであり、偶然にも、CUDA を主な焦点として平均的な開発者が (可能であれば) GPU パワーを利用できるようにする最善の方法について、修士論文を書き始めようとしています。
于 2008-09-02T14:06:38.780 に答える
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むかしむかし、浮動小数点計算を行うことは本当に困難でした (80386 のような非常にパフォーマンスの高い (今日の標準では) CPU で、命令ごとに数千/数百万サイクルのエミュレーション)。浮動小数点のパフォーマンスが必要な人は FPU を手に入れることができました (たとえば、80387 です。古い FPU は CPU の操作にかなり緊密に統合されていましたが、外部にありました。後に統合され、80486 には FPU が組み込まれました。
昔の FPU は GPU 計算に似ています。AMDのAPUですでに入手できます。APU は、GPU が組み込まれた CPU です。
したがって、あなたの質問に対する実際の答えは、GPU が CPU になるのではなく、CPU に GPU が組み込まれるということだと思います。
于 2012-12-14T07:35:01.633 に答える