Discussion :

[pavel]

Bonjour,

Je suis a la decouvre CUDA. L idee c est d avoir un grid pas cher a la maison.
En gros utiliser CUDA pour paralleliser des calcules.
Je souhaiterais avoir un retour des personnes qui utilisent CUDA avec du C++ pour paralleliser des calculs.
D apres ce que j ai compris on ne peut pas utiliser des classes C++ avec CUDA.
Je souhaiterais donc savoir quelles sont les utilisations CUDA en C++.
Quelle est l approche des gens sur la parallelisation des calcules avec CUDA en C++.

Ma pensee:
D un cote j ai datasynapse qui vaut une blinde pour 8 CPU. De l autre je peux avoir plus de 100 CPU pour 100 € avec une carte graphique.
D un cote je peux faire de l objet avec datasynapse de maniere plus ou moins simple. (Malgre une doc datasynapse pour C++ totalement pourrie)
D un autre je peux me prendre un peu plus la tete pour adapter mes calculs en utilisant une carte graphique.

Match Datasynapse vs CUDA ?

[Joel F]

cooli sur les GPU, les specs ont l'air sexy jusqu'à ce qu'on bench finement. Et la l'efficacité est en fait dramatique. Si vos algos ne sont pas vraiment compute-bound, vous serez deçu

[pavel]

Peut etre mais on est en phase de conception donc on peut encore adapter nos algos.C est pour cela que la question datasynapse vs Cuda a un sens pour le moment.
Je me demande d ailleur si on ne peut pas faire un melange des 2.


Notre Problematique:
On a un object (ObjStaticData) relativement gros qui contient toutes les donnees statiques.On peut voir ObjStaticData comme un ensemble de map de la forme map<Id, ptr sur autre ObjDescriptif>
Et on a une collection d' objets (ObjMetier) qui font references a ObjStaticData (pointeurs). On peut voir les ObjMetier comme un ensemble de ptr sur ObjDescriptif.
Ensuite pour chaque ObjMetier on effectue un calcule simple.

Ou est ce que l on perd du temps ?
- Dans la contruction de ObjStaticData:
- construction d un ensemble de map<Id, ObjDescriptif *>
- Les ObjDescriptif ont eux meme des relation entre eux
- Dans la construction des ObjMetier:
- bcp de recherche dans les map de ObjStaticData
- Dans le volume d ObjMetier a traiter et donc le calcule qui est tres simple est qd meme multiplier par le nombre ObjMetier.(nombre ObjMetier > 2 million). Mais parfois il y a dependance entre calcule notament pour agreger les resultats.

Analyse
-Datasynapse:
-Pb de transmettre sur chaque CPU du grid ObjStaticData --> Perte de temps
-Resolution des relations ObjStaticData <--> ObjMetier --> perte de temps
- Calcule simple, donc rapide, construction du resultat, puis envoie du resultat a travers le reseau --> perte de temps

Je me demandais si on pouvais utiliser datasynapse pour resoudre les
relations ObjStaticData <--> ObjMetier (recherche dans des map )
Puis utiliser le GPU pour faire les calculs simples.
Il reste tjrs le probleme de la duplication de ObjStaticData sur chaque CPU du grid.


Si vous avez des idees.

[Joel F]

si les calculs sont trop simples, tu vas perdre dans le stemps de transferts.
Vu la structure des calculs, je ne pense aps qu'une GPU soit bien adapté (sauf à préciser ce que tu entends par simple)

[reptils]

cooli sur les GPU, les specs ont l'air sexy jusqu'à ce qu'on bench finement. Et la l'efficacité est en fait dramatique. Si vos algos ne sont pas vraiment compute-bound, vous serez deçu

exacte