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Was ist ein "GFlop" ?

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  1. Was ist ein "GFlop" ?

    Autor: Knax Knarke 17.06.08 - 11:55


    Liebe Golem-Redakteure, bitte klärt mich mal auf, was ein "GFlop" sein soll?

    _G_iga _Fl_oatingpoint _O_perations _p_er ... ?

    Also "milliarden Fließkomma Operationen pro" ... ?
    Pro was denn?
    Pro Hund-Katze-Maus?
    Pro Parallel-Universum?
    Pro Taschenrechner-Lebensdauer?

    Abgesehen davon, dass diese Maßeinheit wissenschaftlich zu ungenau ist, um irgendeine sinnvolle Benchmarkgröße zu sein (Fließkommaoperationen können deutlich unterschiedlich komplex und genau sein: eine Addition ist nunmal deutlich billiger als eine Multiplikation und diese billger als Division, Quadratwurzel, Trigonometrie, Logarithmen, etc.) so ist Leistung immer pro Zeiteinheit definiert.

    Also:

    GigaFlOpS - per second. Das S ist kein Plural-S und selbst dann sollte es da sein, das ja nicht ein FlO (floating point operation) sondern Milliarden davon.

    Aber der Artikel enthält auch sonst noch einige unfreiwillig komische Wendungen, wie:

    - "das Rechnen mit 64-Bit-Werten bei doppelter Genauigkeit"
    - "ein Core 2 Duo mit zwei Kernen"

    Ein Core 2 Duo hat nunmal immer zwei Kerne, so wie 64-Bit Fließkommawerte als "double precision" bezeichnet werden.

    Dann ein richtiger Fehler:

    "Die Kerne dieser Cluster teilen sich einen eigenen L1-Cache von 16 KByte."

    Nein. Der "shared mem" ist ein on-chip S-RAM Speicher und kein Cache. Das Caching ist den ROPs und Textureinheiten vorbehalten. Cachelogik und Speicher ist deutlich teurer, dafür für den Programmierer transparent. Das shared mem ist alles andere als transparent und muss von CUDA Programmierer explizit benutzt werden (über die Speicherklasse __shared__ bei der Variablendeklaration).

    Dafür, dass das Golem Team anscheinend nicht viel technisches Hintergrundwissen hat, lässt es aber einige abfällig klingende Kommentare über Nvidias Architektur vom Stapel, z.B.:

    "als ob es sich um Allzweckrechenwerke wie bei einer CPU handeln würde".

    Ja, genau das sind die Multiprozessoren, seit dem G80: Allzweckprozessoren. (Allzweckrechenwerke gibt es auf Microarchitektur-Ebene nicht wirklich, ein Addierer ist ein Addierer, ein Multiplikator ein Multiplikator, usw.) es gibt nur Allzweck- (general purpose) Register, die als Quelle und Ziel für all diese ALUs dienen können.

    Und ja, der G80 kann Integer und Floats addieren, multiplizieren, dividieren, Logikoperationen, Bitgeschiebe, Kehrwert, Quadratwurzel, Log, Sin, Cos. Kann mit Bytes, Shorts und Ints umgehen und hat alle nötigen branching und conditionals. Was fehlt da zum Allzweckrechner?

    Und nochwas: David Kirk ist nicht Chefarchitekt, wie der Artikel behauptet, sondern chief scientist. Laut eigener Aussage denkt er nicht über die nächste und übernächste GPU-Architektur nach, sondern welche Trends und Algorithmen in 5-10 Jahren wichtig sind und auf der über-über-nächsten GPU Generation gut laufen sollten...

    Wer genaueres über die Nvidia GPUs wissen will, sollte mal das CUDA Programming Manual lesen, dann das PTX Manual und die Artikel von Moreton, Lindholm und co.
    Am besten:

    IEEE Micro
    Vol. 28, No.2,
    (3/4 2008)
    Lindholm, Nickolls, Oberman, Montrym
    "NVIDIA TESLA: A UNIFIED GRAPHICS AND COMPUTING ARCHITECTURE"

    ACM Queue
    Vol.6, No.2
    (3/4 2008)
    Nickolls, Buck, Garland, Skadron
    "Scalable Parallel PROGRAMMING"

  2. Re: Was ist ein "GFlop" ?

    Autor: heinz_dummsack 17.06.08 - 12:27

    Knax Knarke schrieb:
    -------------------------------------------------------
    > > Liebe Golem-Redakteure, bitte klärt mich mal
    > auf, was ein "GFlop" sein soll?
    >
    > _G_iga _Fl_oatingpoint _O_perations _p_er ... ?
    >
    > Also "milliarden Fließkomma Operationen pro" ... ?
    >
    > Pro was denn?
    > Pro Hund-Katze-Maus?
    > Pro Parallel-Universum?
    > Pro Taschenrechner-Lebensdauer?
    >
    > Abgesehen davon, dass diese Maßeinheit
    > wissenschaftlich zu ungenau ist, um irgendeine
    > sinnvolle Benchmarkgröße zu sein
    > (Fließkommaoperationen können deutlich
    > unterschiedlich komplex und genau sein: eine
    > Addition ist nunmal deutlich billiger als eine
    > Multiplikation und diese billger als Division,
    > Quadratwurzel, Trigonometrie, Logarithmen, etc.)
    > so ist Leistung immer pro Zeiteinheit definiert.
    >
    > Also:
    >
    > GigaFlOpS - per second. Das S ist kein Plural-S
    > und selbst dann sollte es da sein, das ja nicht
    > ein FlO (floating point operation) sondern
    > Milliarden davon.
    >
    > Aber der Artikel enthält auch sonst noch einige
    > unfreiwillig komische Wendungen, wie:
    >
    > - "das Rechnen mit 64-Bit-Werten bei doppelter
    > Genauigkeit"
    > - "ein Core 2 Duo mit zwei Kernen"
    >
    > Ein Core 2 Duo hat nunmal immer zwei Kerne, so wie
    > 64-Bit Fließkommawerte als "double precision"
    > bezeichnet werden.
    >
    > Dann ein richtiger Fehler:
    >
    > "Die Kerne dieser Cluster teilen sich einen
    > eigenen L1-Cache von 16 KByte."
    >
    > Nein. Der "shared mem" ist ein on-chip S-RAM
    > Speicher und kein Cache. Das Caching ist den ROPs
    > und Textureinheiten vorbehalten. Cachelogik und
    > Speicher ist deutlich teurer, dafür für den
    > Programmierer transparent. Das shared mem ist
    > alles andere als transparent und muss von CUDA
    > Programmierer explizit benutzt werden (über die
    > Speicherklasse __shared__ bei der
    > Variablendeklaration).
    >
    > Dafür, dass das Golem Team anscheinend nicht viel
    > technisches Hintergrundwissen hat, lässt es aber
    > einige abfällig klingende Kommentare über Nvidias
    > Architektur vom Stapel, z.B.:
    >
    > "als ob es sich um Allzweckrechenwerke wie bei
    > einer CPU handeln würde".
    >
    > Ja, genau das sind die Multiprozessoren, seit dem
    > G80: Allzweckprozessoren. (Allzweckrechenwerke
    > gibt es auf Microarchitektur-Ebene nicht wirklich,
    > ein Addierer ist ein Addierer, ein Multiplikator
    > ein Multiplikator, usw.) es gibt nur Allzweck-
    > (general purpose) Register, die als Quelle und
    > Ziel für all diese ALUs dienen können.
    >
    > Und ja, der G80 kann Integer und Floats addieren,
    > multiplizieren, dividieren, Logikoperationen,
    > Bitgeschiebe, Kehrwert, Quadratwurzel, Log, Sin,
    > Cos. Kann mit Bytes, Shorts und Ints umgehen und
    > hat alle nötigen branching und conditionals. Was
    > fehlt da zum Allzweckrechner?
    >
    > Und nochwas: David Kirk ist nicht Chefarchitekt,
    > wie der Artikel behauptet, sondern chief
    > scientist. Laut eigener Aussage denkt er nicht
    > über die nächste und übernächste GPU-Architektur
    > nach, sondern welche Trends und Algorithmen in
    > 5-10 Jahren wichtig sind und auf der
    > über-über-nächsten GPU Generation gut laufen
    > sollten...
    >
    > Wer genaueres über die Nvidia GPUs wissen will,
    > sollte mal das CUDA Programming Manual lesen, dann
    > das PTX Manual und die Artikel von Moreton,
    > Lindholm und co.
    > Am besten:
    >
    > IEEE Micro
    > Vol. 28, No.2,
    > (3/4 2008)
    > Lindholm, Nickolls, Oberman, Montrym
    > "NVIDIA TESLA: A UNIFIED GRAPHICS AND COMPUTING
    > ARCHITECTURE"
    >
    > ACM Queue
    > Vol.6, No.2
    > (3/4 2008)
    > Nickolls, Buck, Garland, Skadron
    > "Scalable Parallel PROGRAMMING"
    >

    Klugscheisser!

  3. Re: Was ist ein "GFlop" ?

    Autor: Knax Knarke 18.06.08 - 10:32

    heinz_dummsack schrieb:
    > Klugscheisser!

    Da gilt wohl: nomen est omen.

  4. Re: Was ist ein "GFlop" ?

    Autor: Rüdisüli 20.10.08 - 14:57

    Knax Knarke schrieb:
    -------------------------------------------------------
    > heinz_dummsack schrieb:
    > > Klugscheisser!
    >
    > Da gilt wohl: nomen est omen.
    >
    >

    Hab nur mal kurz einen Artikel gesucht bezüglich der neuen Nvidia Generation ... Aber echt dicker. Such dir ein Hobby oder zumindestens Freunde ... (Freundin?) ...

  5. Re: Was ist ein "GFlop" ?

    Autor: Salat 23.01.09 - 12:23

    Ich finde Knax Knarkes Kommentare sind wesentlich besser als deine..

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