Vlákno názorů ke zprávičce Superpočítač Amálka slaví 10 let a znovu roste od P_V - U nejnovějších grafických karet se Ati i Nvidia chlubí výkonem...

U nejnovějších grafických karet se Ati i Nvidia chlubí výkonem kolem 1 TFlops, takže by 356procesorovou Amálku teoreticky mohlo nahradit 6 kousků grafických akcelerátorů. Zjevně však není teraflops marketingový jako teraflops reálný pro mnohé z úloh, co se tam počítají.

Grafické procesory obsahují velké množství jednotek, které dokáží pracovat paralelně. Ovšem jen málo úloh je tak snadno paralelizovatel­ných, abyste efektivně využil stovky paralelně běžících jednotek. Nehledě na fakt, že tyhle „výpočetní jednotky“ mají hodně daleko k jádru procesoru a drtivou většinu úloh prostě technicky nezvládnou (paměť a IO).

Na něco se GPU hodí výborně – práce s obrazem (každá jednotka pracuje na „pár pixelech“ a výsledek je lokální, tudíž výborně paralelizovatelná úloha), simulace kapalin, různé metody simulací metodami konečných vzorků apod. Zkrátka něco, kde dokážete izolovat lokální data a výpočet v „místě“ A nezáleží na výpočtu v „místě“ B. Taková úloha je snadno paralelizovatelná a jednotlivé jednotky vystačí s málem paměti.

Oproti tomu klasické CPU jsou výhodné na špatně paralelizovatelné úlohy, kde využijete velký výkon jádra CPU, nebo na úlohy pracující s velkým objemem závislých dat. Typickým příkladem jsou biologické simulace a složité fyzikální výpočty, kde se počítají vzájemné interakce tisíců nebo milionů objektů.

Jinak řečeno, při vhodné volbě úlohy dokážete reálný TFlops dostat z obou technologií. Akorát že pro klasické CPU je vhodná prakticky každá úloha (perná práce všechno zmůže), u GPU to vyžaduje mnohem více práce a většinu úloh i tak nezvládnete počítat efektivně.