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Der Artikel ist nicht ganz richtig

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  1. Der Artikel ist nicht ganz richtig

    Autor: Markus R. 22.09.10 - 17:07

    Arbeite gerade an einem CUDA Projekt zur Darsellung medezinischer multimodaler Daten in Echtzeit als Diplomarbeit. Daher beschäftige ich mich natürlich sehr mit NVIDIA und CUDA.
    Punkt eins, es macht keinen Sinn CUDA auf ATI zu exportieren, das die darunterliegende Architektur zu verschieden ist. Bei CUDA nutzt man gerade die Vorteile der Hardware und die Optimierung auf einen NVIDIA G80 oder G100/104 Chip (auch bekannt als GF200 und GF 400 Chips) ist unterschiedlich.
    Punkt zwei, auch der Compiler von NVIDIA erlaubt es die CUDA Programme auf CPU auszufürhen, eine native Ausführung von CUDA Code auf CPU... wer es für Nötig hat. Fällt mir mich in die gleiche Gruppe der Leute die MPI Code auf ihren Workstation testen. Nun ja, eigentlich eher nicht dafür gedacht. Natürlich kann man zum Physx auch auf der CPU simulieren, siehe das Spiel Mafia 2, aber der vorteil geht verloren, jedoch bekommt jeder mehr oder minder einen Sinnvollen Zugang zu Physx.
    Punkt drei, NVIDIA hat einen sehr gutes Analysetool und Debugger, mit dem jeden CUDA Core überwachen kann, wenn nötig, jedoch nur teilweise kostenlos.
    Punkt vier, es gibt teuere CUDA - GPUs wie die Quadro und Tesla Reihe, aber wer damit Professionel arbeitet, sind es meiner Erfahrung nach akzeptable Preise. Jedoch besteht nicht die NOTWENDIGKEIT nur diese zu Karten zu benutzen. Eine NVIDIA Karte sollte es schon sein, aber CUDA läuft und läst sich auf sehr vielen Geforde Karten realisieren und jetzt auch schon auf manchen Onbaordchips. Also zuhause habe ich in meinem Sony Vaio eine GF 330GTS und ich kann CUDA Code entwickeln und ausführen, auch auf meinen Desktop mit zwei Geforce Fermi Chips.

    Mein Fazit ist, der Artikel ist milde gesagt etwas Unscharf was die Faktenlage betrifft, wer es nicht glaubt http://developer.nvidia.com/object/gpucomputing.html bitte selber nachlesen. Wer meint eine Software die für paralelle Prozesse optimiert und entwickelt wurde, auf einen normalen x86 Rechner zu bringen entzieht sich meiner Logik, vielleicht habe ich etwas in meiner Rechnertechnik Vorlesung oder was generell verpasst. Wenn ich eine CUDA Programm schreibe, benutze ich Millionen von Threads, dafür ist CUDA ausgelegt, ein x86 verwaltet Threads nur in Software und deshalb kann er bei weitem nicht so viele gleichzeitig verarbeiten.

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