Új hozzászólás Aktív témák

• #27 szabi80sz tag mallee #14

  Új Válasz 2011-09-13 11:41:57 #27

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  szabi80sz

  tag

  válasz mallee #14 üzenetére

  Pontosan melyik részéről adjak linket?
  Tehát a lényeg PCI-E 3.0 előtt, pl. Cuda esetében az első lépések:
  1. megfelelő mennyiségű rendszermemóriát lefoglalni az adatoknak (amiken a párhuzamos műveleteket végre kell hajtani).
  2. ezt a területet feltölteni adatokkal.
  3. videomemóriát lefoglalni a 2-es pontban megadott adatoknak (ezt lehet párhuzamosan is végrehajtani az 1 és 2 lépésekkel)
  4. átmásolni a rendszermemóriából az adatokat a videomemóriába.
  Ezt gyorsítaná, ha kihagynák a lassú rendszermemóriát és a felesleges másolást.
  Ha vége van a számításoknak, akkor attól függően, hogy a keletkezett adatokat hol dolgozzuk fel még jöhet egy videomemóriából a rendszermemóriába történő másolás (régi vagy új helyre, de szállal ezt -a lefoglalást új hely esetén- is lehet gyorsítani). Majd fel kell szabadítani a lefoglalt video- és rendszermemóriát. Ez mind a végén: sok idő (főleg a lassú rendszermemória műveletek).
  Saját méréseken alapszik az általam leírt dolog, de ha érdekel: itt van pár részlet az induláshoz:
  http://supercomputingblog.com/cuda/cuda-tutorial-1-getting-started/
  (saját mérést ajánlok, ahol az első 4 lépést és az utolsó másolás/felszabadítást külön méred a konkrét számítás(ok)tól az eredmény meglepő lesz -a számítások során sok lebegőpontos műveletet ajánlok- ). A Cuda sdk-ban (GPU Computing SDK) is van ilyen mérő program, ez innen szedhető le (nem emlékszem a nevére, de végig kell próbálgatni) :
  http://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-40 .
  Régebben mértem: ezért pontosabban nem tudok segíteni, mivel most egy Firepro-t használok és OpenCl-t, ezen nem foglalkoztam mérésekkel (korábban elég meggyőző volt a Cuda-s és a rendszermemóriám nem gyorsult sokat, a vid.kártya számítási teljesítménye igen). Pár példa nálam (néhány éves mérések) : Művelet: sin (nem csak ezt néztem: mást is, de kb. hasonló eredmények jöttek ki, ezeket az adatokat nem jegyeztem fel). 512-es blokk méret 33553920 db float adat (tömbben). Mértékegység: ms.
  Athlon 64 X2 (dual chanel mem ddr2 800Mhz) + Geforce 9800Gt, 16x pci-e 1.1 :
  Lefoglalás: 181, Felszabadítás+visszamásolás: 91, számítás: 67.3 a processzor szálak nélkül: 3815
  Intel Atom 330 + Geforce 9800Gt, 16x pci-e 2.0 :
  Lefoglalás: 233, Felszabadítás+visszamásolás: 192, számítás: 67.1 a processzor szálak nélkül: 8894
  (Tehát: Lefoglalás+felszab.+visszam. Athlon esetnén: 272 ms, míg maga a számítás 67.3 ms. Bonyolultabb számítások esetén ez a 67.3 ms többszörösére is nőhet, de még mindig túl nagy a "felesleges" idő a számításokhoz képest, aminek nagy része eltűnne PCIE3.0 esetén. A feldolgozandó adat mennyiségének növekedése a lefoglalási- és másolási időket nagy mértékben tovább növeli. A rendszermemóriák sebessége: kb. 2szeresére nőtt a mérésem óta, míg a hasonló kategóriájú Geforce általános számítási sebessége kb. 4-5szörösére -amd pedig hasonló kategóriában még gyorsabb-, tehát látható, hogy a fenti "felesleges" műveletek egyre nagyobb nyűgöt jelentenek, amire a Pcie3.0 megoldás lehetett volna).

  [ Szerkesztve ]

Új hozzászólás Aktív témák