Zajimave,
jen takovy lama dotaz,
o kolik je treba takove nasobeni matic v GPU rychlejsi nez na CPU? Melo by smysl/jde li to vubec nacpat do GPU naky data, nechat je projet programem shaderu a precist zas naspatek? Ze by se to mohlo hodit treba i na neco jineho jak grafiku a pokud by to mohlo bezet autonome bez zasahu CPU. A bylo by mozne pritom normalne pouzivat 2D jadro na vykreslovani GUI zatim co by 3D cast pocitala?
No v případě, že by se na GPU nacpalo málo dat a po výpočtech by se zase musely hned vrátit zpět by se výpočet moc neurychlil - spíš naopak, protože by se mosela připočíst komunikace po sběrnici a po portu. Pokud je však těch dat hodně a pracuje se s nimi iterativním způsobem, dají se jednou nacpat do paměti pro textury a potom už je zrychlení znatelné (ta data se samozřejmě do texturovací paměti musí vejít, jinak jsme zase u pomalé sběrnice, CPU a pamětí). Obecně čím více výpočtů nad méně daty, tím je GPU díky SIMD apod. výhodnější (paradoxně má grafika mnohdy právě opačné požadavky). Mám dojem, že tímto způsobem se měla urychlovat nová verze Seti@Home nebo podobný distribuovaný projekt.
ohledne reseni obecnych problemu na GPU vzniklo cele odvetvi vyzkumu,nazyvane "general purpose computations on GPU" (gpgpu.org). tady je survey ktery shrnuje vyzkum z posledni doby.
Pokud vim, tak exx. projekt umoznujici komprimaci videa do DivX v GPU ATI Radeon 9500 a vyssich. Ostatni vyuziti ale muze byt stejne uchylna zalezitost jako pokusy projektu na opensource.creative.com pouzivat jadro EMU10k1 jako druhy procesor (pred par lety jsem to zkousel, v jakem stavu to je dnes netusim)
Nojo, výkon dnešních GPU je s výkonem nějakého zvukového čipu těžko srovnatelný (já vím, SB tam mají nějaký signálový procesor spojený s 3D zvukem, ale stejně to chroustá mnohem míň dat než GPU).
Teď jsem se díval, které algoritmy se v GPU úspěšně vyřešily a patří mezi ně:
- Radiozita
- Ray Tracing (to je poměrně známá věc ze SigGraphu)
- Výpočet stínů
- FFT
- Lineární algebra
- Řazení v databázi! (prý 20x rychlejší než na P4)