ポートランドグループが提供するCUDA、OpenCL、およびGPUオプションは興味深いものです...結果は印象的です(一部のグループでは125倍のスピードアップ)。GPGPUツールの次の波は、科学計算の世界を支配する準備ができているようです。しかし、GLSLとCgが発表されたときの同じファンファーレを思い出します。
GLSLとCgはどうなりましたか?サポートは終了しましたか?人々はまだGPUの汎用コンピューティングにGLSLとCgを使用していますか?
ポートランドグループが提供するCUDA、OpenCL、およびGPUオプションは興味深いものです...結果は印象的です(一部のグループでは125倍のスピードアップ)。GPGPUツールの次の波は、科学計算の世界を支配する準備ができているようです。しかし、GLSLとCgが発表されたときの同じファンファーレを思い出します。
GLSLとCgはどうなりましたか?サポートは終了しましたか?人々はまだGPUの汎用コンピューティングにGLSLとCgを使用していますか?
GPGPUにCgまたはGLSLを使用する時代はもうすぐ終わります。ただし、これらは3Dグラフィックスに多用されており、当面はこのように使用され続けます。GLSLとCgは、町で唯一のゲームであったため、科学計算にのみ使用されました。GPUで汎用計算を行う他の方法はありませんでした。
現在GPGPUにGLSLを使用する唯一の本当の理由は、プラットフォームに依存しないことです。どうしてもさまざまなGPUでソフトウェアを実行できなければならない場合でも、今のところ、それはまだ道のりです。ただし、OpenCLは近い将来これを変更する予定です。
科学計算がCUDAやOpenCLのようなものに移行している理由はたくさんあります。これらのライブラリを使用すると、GPUハードウェアへのアクセスが向上し、パフォーマンスのボトルネックに関する透明性が大幅に向上します。これにより、GPUから最大のパフォーマンスを簡単に得ることができます。CUDAとOpenCLは、GLSLやCgでは利用できない機能(共有メモリなど)も提供しますが、多くのアルゴリズム(マトリックス転置など)で優れたパフォーマンスを得るには重要です。もう1つの理由は、CUDAとOpenCLを使用すると、グラフィックスコンテキストを必要とせずにGPUにアクセスできるため、特にコンピューターのGPUをリモートで使用して計算できるためです。
あなたはリンゴとオレンジを比較しています。CUDAとOpenCLは、GPUで汎用コンピューティングを実行するためのものです。GLSLとCgはシェーダー言語です。これらは主にシェーダーを作成するためのものであり、汎用コンピューティングを行うためのものではありません。
GLSLの実際のステータスはわかりませんが、Cgについては知っています。使用してから何年も経ちますが、新しい3Dゲームに取り組んだばかりの友人は、Cgを使用してシェーダーを作成しました。Cgの背後には、かつてのようなコミュニティや業界のサポートがなくても、Cgはまだ存在しており、引き続き使用できます。
デスクトップ上の他の人にとって、必要なハードウェアを持っていることを保証することさえできません。
これらすべてのソリューションの将来は暗く見えます。GPGPUがデスクトップに追いついてマージする前に、少なくとも1世代または2世代の言語が表示される可能性があります。