【问题标题】:What PC hardware is needed to try out GPU programming?尝试 GPU 编程需要哪些 PC 硬件?
【发布时间】:2013-07-27 08:01:08
【问题描述】:

我有兴趣尝试 GPU 编程。我不清楚的一件事是,我需要什么硬件?是不是有显卡的电脑都好?我对 GPU 编程知之甚少,所以开始学习曲线最好不要陡峭。如果因为我的硬件不够好而不得不为了运行一些教程而进行大量黑客攻击,我宁愿购买新硬件。

我有一台安装了 Ubuntu Linux 的退役 PC(大约 10 岁),我不确定它有什么显卡,一定是旧的。

我还计划购买一个低于 500 美元的新台式机,我的休闲研究通常配备 AMD Radeon 7x 或 Nvidia GT 6x 显卡。我认为任何新的 PC 都足以用于编程学习。

无论如何,任何建议都值得赞赏。

【问题讨论】:

  • 我自己在台式机上使用的是“低端”NVIDIA GeForce GT640 显卡。尽管developer.nvidia.com/cuda-gpus 表明它是计算能力 2.1,但 Nsight 向我显示计算能力是 3.0(不确定差异来自哪里)。如果你再等一等,NVIDIA GT640 卡将在 8 月底推出,计算能力为 3.5。无论如何,在我的 Windows 7 平台 + NVIDIA GeForce GT640 上,我发现我有很多东西可以玩(甚至开始):计算能力 2.1、Visual Studio + NVIDIA nsight(和 OpenGL 4.3)

标签: gpu


【解决方案1】:

如果您想使用 CUDA,则需要 NVidia 的 GPU,他们的网站解释了他们不同产品的计算能力。

如果您想学习 OpenCL,您现在可以从具有 CPU 后端的 OpenCL 实现开始。编写针对 CPU 或 GPU 的 OpenCL 代码的基础是相同的,它们的区别主要在于性能调整。

对于 GPU 编程,过去几年制造的任何 AMD 或 NVidia GPU 都将具有一定程度的 OpenCL 支持,尽管新一代引入的一些新功能无法为老一代轻松模拟。

英特尔在 Ivy Bridge 和更高版本中的集成 GPU 支持 OpenCL,但英特尔只为 Windows 提供支持 GPU 的 OpenCL 实现,而不是 Linux。

另外请注意,中端和高端 GPU 在计算能力方面存在巨大差异,尤其是在支持双精度算术的情况下。一些低端 GPU 根本不支持双精度,而中端 GPU 执行双精度算术通常比单精度慢 24 倍。当您想要进行大量双精度计算时,绝对值得购买面向计算的 GPU(Radeon 7900 系列或 GeForce Titan 及更高版本)。

如果您想要一个具有非凡 GPU 能力的低端系统,那么目前最好的选择可能是获得一个围绕 AMD APU 构建的系统。

【讨论】:

  • 实际上,NVIDIA GeForce Titan 并不是我所说的面向计算的卡。 NVIDIA Tesla 和 Quadro 系列就是我所说的面向计算的东西。 Geforce Titan 支持计算,但更面向游戏。
  • Titan 是面向计算的硬件,与产品 的营销方式无关。它具有双精度功能和其他功能,明显区别于以游戏为重中之重的硬件设计,并且在大多数方面甚至优于特斯拉 K10,后者是一款表面上以游戏为基础的面向计算的产品-定向芯片。
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