cuda - 您已成功使用GPGPU吗？

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我想知道是否有人编写了通过使用GPGPU来利用nVidia CUDA的应用程序。如果是这样，与标准CPU相比，您发现了哪些问题以及获得了哪些性能提升？

最佳答案

我一直在用ATI's stream SDK而不是Cuda进行gpgpu开发。
您将获得哪种性能提升取决于很多因素，但最重要的是数字强度。 (即，计算操作与内存引用的比率。)

BLAS级别1或BLAS级别2的功能(例如将两个 vector 相加)仅对3个内存引用进行1次数学运算，因此NI为(1/3)。使用CAL或Cuda的速度总是比仅在CPU上慢。主要原因是将数据从cpu传输到gpu并回传的时间。

对于像FFT这样的功能，有O(N log N)个计算和O(N)个内存引用，因此NI为O(log N)。如果N非常大，例如1,000,000，则可能会更快地在gpu上执行；如果N小，则说1,000，几乎可以肯定会慢一些。

对于BLAS 3级或LAPACK函数(如矩阵的LU分解)或找到其特征值，存在O(N ^ 3)个计算和O(N ^ 2)个存储引用，因此NI为O(N)。对于非常小的数组，比如说N是几个分数，在cpu上这样做仍然会更快，但是随着N的增加，该算法很快就会从内存限制变为计算范围，并且gpu的性能提高非常快很快。

涉及复杂算术的任何事物都比标量算术具有更多的计算量，这通常会使NI翻倍，并提高gpu性能。


(来源:earthlink.net)

这是CGEMM的性能-在Radeon 4870上完成的复杂单精度矩阵-矩阵乘法。

关于cuda - 您已成功使用GPGPU吗？ ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55403/