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9年前关闭。
GPGPU 是否已准备好用于生产和原型(prototype)制作，还是您仍然认为它主要是一种研究/前沿技术？我在计算生物学领域工作，它开始吸引该领域更多面向计算机科学的人的注意力，但大部分工作似乎都在移植众所周知的算法。算法的移植本身就是一个研究项目，该领域的绝大多数人对此知之甚少。
我在传统的多核上做了一些计算密集型的项目。我想知道 GPGPU 有多接近可用于新算法原型(prototype)设计和日常生产使用。从阅读维基百科，我得到的印象是编程模型很奇怪(大量 SIMD)并且有些限制(没有递归或虚函数，尽管这些限制正在慢慢被消除；没有比 C 更高级别的语言或 C++ 的有限子集)，并且有几个相互竞争的、不兼容的标准。我还觉得，与常规多核不同，细粒度并行是唯一的游戏。需要重写基本的库函数。与传统的多核不同，仅通过并行化程序的外循环并调用老式串行库函数，您无法获得巨大的加速。
这些限制在实践中有多严重？ GPGPU 现在准备好认真使用了吗？如果没有，你猜需要多长时间？
编辑:我想解决的一个主要问题是，编程模型与具有很多非常慢的内核的常规多核 CPU 有多大不同。
编辑＃2:我想我总结我得到的答案的方式是GPGPU对于它非常适合的利基市场的早期采用者来说足够实用，但仍然足够前沿，不能被视为“标准”像多核或分布式并行这样的工具，即使在那些性能很重要的领域也是如此。
9年前关闭。
GPGPU 是否已准备好用于生产和原型(prototype)制作，还是您仍然认为它主要是一种研究/前沿技术？我在计算生物学领域工作，它开始吸引该领域更多面向计算机科学的人的注意力，但大部分工作似乎都在移植众所周知的算法。算法的移植本身就是一个研究项目，该领域的绝大多数人对此知之甚少。
我在传统的多核上做了一些计算密集型的项目。我想知道 GPGPU 有多接近可用于新算法原型(prototype)设计和日常生产使用。从阅读维基百科，我得到的印象是编程模型很奇怪(大量 SIMD)并且有些限制(没有递归或虚函数，尽管这些限制正在慢慢被消除；没有比 C 更高级别的语言或 C++ 的有限子集)，并且有几个相互竞争的、不兼容的标准。我还觉得，与常规多核不同，细粒度并行是唯一的游戏。需要重写基本的库函数。与传统的多核不同，仅通过并行化程序的外循环并调用老式串行库函数，您无法获得巨大的加速。
这些限制在实践中有多严重？ GPGPU 现在准备好认真使用了吗？如果没有，你猜需要多长时间？
编辑:我想解决的一个主要问题是，编程模型与具有很多非常慢的内核的常规多核 CPU 有多大不同。
编辑＃2:我想我总结我得到的答案的方式是GPGPU对于它非常适合的利基市场的早期采用者来说足够实用，但仍然足够前沿，不能被视为“标准”像多核或分布式并行这样的工具，即使在那些性能很重要的领域也是如此。
最佳答案
我是一名 CS 研究生，曾与 GPGPU 合作过。我还知道至少有一个组织目前正在将其软件的一部分移植到 CUDA。这样做是否值得，实际上取决于性能对您的重要性。
我认为使用 CUDA 会给你的项目增加很多费用。首先，GPU领域非常 split 。即使在 NVIDIA 卡中，您也拥有非常广泛的功能集，并且一些在一个 GPU 上运行的代码可能在另一个 GPU 上运行不可用。其次，CUDA 以及显卡的功能集变化非常快。你今年写的任何东西都必须在 2-3 年内重写，以充分利用新显卡的优势，这并非不可能。最后，正如您所指出的，编写 GPGPU 程序非常困难，以至于并行化现有的 GPGPU 算法通常是一个可发表的研究项目。
您可能想要查看已经存在的 CUDA 库，例如 CUBLAS，您可能可以将其用于您的项目，并且可以帮助您避免这些问题。
10-08 08:28