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Coprocesseurs et calcul hétérogène Discussion :

Limite d'un GPU


Sujet :

Coprocesseurs et calcul hétérogène

  1. #21
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    La seule réponse à ta question (que peut m'apporter le portage de mon appli sur GPU), c'est que ça dépends de l'algo. Les GPU sont de grosses machines de calcul parallèle fait pour bouffer du float en masse, faire du dot product, du produit matriciel, bref de l'arithmétique. Ils ne sont pas forcéments adaptés aux algos avec beaucoup de branchements conditionnels, des heuristiques, parcours d'arbres, etc...

  2. #22
    screetch
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    ils peuvent par exemple etre utilisés pour des reseaux de neurones tres complexes, voire meme pour toute la partie "feedback" qui consiste a calculer les coefficients des liens vers les neurones.

    en effet, les reseaux de neurones, l'entrée peut etre représentée par une texture, la sortie par une texture egalement (une liste de bêtes flottants...), et pour chaque etape il faut lire dans la texture, effectuer des calculs, ecrire la sortie, sans aucun branchement ni rien. M'est avis que la carte graphique pourrait calculer enormement de reponses par seconde.

    Le feedback est plus complexe, mais c'est de l'arithmetique (ca consiste a evaluer la solution, a dire si c'est bien ou pas, puis a ajuster les coefficients pour que la prochaine reponse soit meilleure). pas sur que ca marche aussi bien

  3. #23
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    Bonjour,

    pour avoir un peu touché a CUDA (et bientot m'y mettre encore plus activement), je me permet de poster quelques trucs pour t'aider.

    Deja la premiere question toute bete qu'il faut que tu te pose, c'est est ce que mon calcul peut etre facilement parrallélisable.

    Ensuite, comme il l'est dit précédament, les algorithmes avec des boucles et des conditions, sont largement moins rapide sur GPU. Cependant, pour avoir tester des algorithmes qui serait normalement pas tres parallélisable, j'arrive facilement a doubler la vitesse de l'algorithme sur GPU (entre un processeur 3.2ghz et une geforce 8800 GT). Et des algorithmes qui font bcp de raw calcules peuvent facilement etre multiplier par 20 sur le meme matériel (une 8800 GT est loin d'etre la plus puissante, avec une GTX il peut y avoir beaucoup de différences).

  4. #24
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    il faut aussi faire gaffe au volume de données à traiter par rapport à la complexité du calcul, parce que le temps d'envoi et de retour vers/depuis la mémoire de la carte graphique n'est pas anodin.

    pendant les techdays, lors de la (d'une peut être, mais j'en ai pas vu d'autre) présentation gpgpu, l'intervenant nous a montré que par exemple le tri d'une grande séquence de nombres était aussi rapide sur le cpu que sur le gpu. (et ça se vérifie assez facilement)

  5. #25
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    Citation Envoyé par Bakura Voir le message
    Même s'il y a eu pas mal de progrès sur ce sujet, les GPUs, même récents, ont beaucoup de mal avec les boucles et les branchements conditionnels...
    je confirme
    ici au travail il y a des parties du projet avec programmation GPU et cela ne résoud pas tout
    Qu'est ce qui est petit et marron ? Un marron ( Kaamelott)

  6. #26
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    Le plus gros calculateur au monde (Tianhe-1A) prend la tête grâce au GPU :

    http://www.wired.com/gadgetlab/2010/...supercomputer/

    Mon site web | Mon blog | Mes photos | Groupe USA
    > BONJOUR, JE SUIS NOUVEAU SUR CE FORUM
    > presse la touche caps lock, stp
    > OH.. MERCI C EST BEAUCOUP PLUS FACILE COMME CA

  7. #27
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    Hé béh, déjà que le Nebulae était un monstre... !
    7000 Teslas ! Pendant qu'ils font leur simulation météorologique, ils pourraient ouvrir un sauna ou une rotisserie dans les locaux

    Néanmoins, en efficacité Linpack ça donne quoi ?


    (quand on voit Titane, un de nos beaux calculateurs français et ses "seulement" 192 Teslas GT2XX, on réalise qu'on boxe pas dans la même catégorie... !)

  8. #28
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    Disons qu'il faut que ça soit utile. S'il n'y a pas de grosses boucles for, c'est excessivement difficile de porter sur GPU. Déjà sans ça, les codes industriels portés sur GPU sont tout de même rares.

  9. #29
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    Citation Envoyé par Matthieu Brucher Voir le message
    Disons qu'il faut que ça soit utile.
    Je dirais plutôt qu'il faut bien déterminer si le GPU est la réponse unique et indispensable au besoin.
    Citation Envoyé par Matthieu Brucher Voir le message
    S'il n'y a pas de grosses boucles for, c'est excessivement difficile de porter sur GPU.
    Justement non. Qui dit boucle dit opération systématique faite en série et donc facilement parallélisable. Ce qui coute cher c'est les branchements conditionnels et lorsqu'on a des accès disque le gain de calcul peut être complètement annulé.

    La plus grosse difficulté est de bien comprendre comment fonctionne un GPU et de bien adapter son code au GPU. Ca peut couter très cher en temps de développement, mais ça peut rapporter très gros en terme de gain de temps.

    Mais pour revenir à la question principale je dirais qu'avant de se demander quelles sont les limites je me poserais plutôt les questions suivantes:
    • Quelles sont les techniques de programmation pouvant répondre à mon problème
    • Quel temps de développement je vais devoir investir
    Il y a des jours où j'éprouve une haine profonde envers microsoft
    Venez vous défouler ici ou c'est amusant
    Mon modeste site et mes modestes oeuvres sont
    Rémi

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