Comments on: Iniciando a programação de GPU com CUDA http://www.paulomotta.pro.br/2010/02/05/iniciando-a-programacao-de-gpu-com-cuda/ "Qualquer tecnologia suficientemente avançada é indistinguível da mágica" - Arthur C. Clarke Fri, 03 Sep 2010 19:45:37 +0000 http://wordpress.org/?v=2.9.1 hourly 1 By: Pedro Burglin http://www.paulomotta.pro.br/2010/02/05/iniciando-a-programacao-de-gpu-com-cuda/comment-page-1/#comment-6321 Pedro Burglin Sat, 13 Feb 2010 12:25:47 +0000 http://www.paulomotta.pro.br/2010/02/05/iniciando-a-programacao-de-gpu-com-cuda/#comment-6321 Obvio que se fosse sempre mais rapido usar a GPU do que a CPU teriamos sistemas operacionais baseados apenas na GPU, as acoes da Intel estariam despencando etc. Mas para alguns tipos de tarefas o uso da placa de video no lugar de CPUs x86 de uso geral (Intel, AMD etc) pode resultar em ganhos de performance impressionantes sim! Eu deixei executando por uns 2 meses o cliente basico do Folding@Home (http://folding.stanford.edu/). Essa versao basica usa qualquer CPU x86 para calcular o comportamento de proteinas para entender e ajudar a descobrir a cura de certas doencas. Depois, dando uma olhada no site deles eu achei um outro cliente, experimental, que usa GPUs da nVidia ou da ATI. Instalei esse tambem, e agora meu computador usa parte da CPU e GPU (nVidia 9800GT) para calcular protein folding. Eu ainda nao tenho numeros para comparar os dois, mas baseado na minha pagina de estatisticas do F@H (http://fah-web.stanford.edu/cgi-bin/main.py?qtype=userpage&username=pburglin) eu diria com seguranca que a performance mais que dobrou! Como eu uso o computador pra gravar TV ele fica ligado a maior parte do tempo, executando tarefas como conversao de MPEG2 pra H.264, detecao de comerciais etc. Dai eu deixo o F@H executando em background. Posso navegar na internet assim sem problemas, mas quando eu quero jogar (e.g. DragonAge) eu desligo os clientes do F@H. Obvio que se fosse sempre mais rapido usar a GPU do que a CPU teriamos sistemas operacionais baseados apenas na GPU, as acoes da Intel estariam despencando etc. Mas para alguns tipos de tarefas o uso da placa de video no lugar de CPUs x86 de uso geral (Intel, AMD etc) pode resultar em ganhos de performance impressionantes sim!

Eu deixei executando por uns 2 meses o cliente basico do Folding@Home (http://folding.stanford.edu/). Essa versao basica usa qualquer CPU x86 para calcular o comportamento de proteinas para entender e ajudar a descobrir a cura de certas doencas. Depois, dando uma olhada no site deles eu achei um outro cliente, experimental, que usa GPUs da nVidia ou da ATI. Instalei esse tambem, e agora meu computador usa parte da CPU e GPU (nVidia 9800GT) para calcular protein folding. Eu ainda nao tenho numeros para comparar os dois, mas baseado na minha pagina de estatisticas do F@H (http://fah-web.stanford.edu/cgi-bin/main.py?qtype=userpage&username=pburglin) eu diria com seguranca que a performance mais que dobrou!

Como eu uso o computador pra gravar TV ele fica ligado a maior parte do tempo, executando tarefas como conversao de MPEG2 pra H.264, detecao de comerciais etc. Dai eu deixo o F@H executando em background. Posso navegar na internet assim sem problemas, mas quando eu quero jogar (e.g. DragonAge) eu desligo os clientes do F@H.

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