Статьи
iT заметки
Программирование
Долгое время развитие микроэлектроники проходило под девизом «меньше и быстрее». Уменьшался техпроцесс, вводились новые элементы архитектуры x86 (наборы расширений инструкций), увеличивалась тактовая частота вычислительного ядра. Когда рост «грубой» производительности упёрся в экономические и физические факторы, популярными стали различные способы параллелизации вычислений. В то же время развивались не только CPU, показывавшие хорошую производительность в однопоточных и сложных вычислениях, но и GPU, способные быстро выполнять большое количество однотипных и простых задач, которые с трудом поддавались обычным процессорам.
Как-то раз довелось мне побеседовать на компьютерном рынке с техническим директором одной из многочисленных компаний, занимающихся продажами ноутбуков. Этот «специалист» пытался с пеной у рта объяснить, какая именно конфигурация ноутбука мне нужна. Главный посыл его монолога заключался в том, что время центральных процессоров (CPU) закончилось, и сейчас все приложения активно используют вычисления на графическом процессоре (GPU), а потому производительность ноутбука целиком и полностью зависит от графического процессора, а на CPU можно не обращать никакого внимания. Поняв, что спорить и пытаться вразумить этого технического директора абсолютно бессмысленно, я не стал терять времени зря и купил нужный мне ноутбук в другом павильоне. Однако сам факт такой вопиющей некомпетентности продавца меня поразил. Было бы понятно, если бы он пытался обмануть меня, как покупателя. Отнюдь. Он искренне верил в то, что говорил. Да, видимо, маркетологи в NVIDIA и AMD не зря едят свой хлеб, и им-таки удалось внушить некоторым пользователям идею о доминирующей роли графического процессора в современном компьютере.
Видеокарты – это не только показатель фпс в новейших играх, это еще и первобытная мощь параллельных вычислений, оставляющая позади самые могучие процессоры. В видеокартах таится множество простых процессоров, умеющих лихо перемалывать большие объемы данных. GPU-программирование – это та отрасль параллельных вычислений где все еще никак не устаканятся единые стандарты – что затрудняет использование простаивающих мощностей.
Долгое время развитие микроэлектроники проходило под девизом «меньше и быстрее». Уменьшался техпроцесс, вводились новые элементы архитектуры x86 (наборы расширений инструкций), увеличивалась тактовая частота вычислительного ядра. Когда рост «грубой» производительности упёрся в экономические и физические факторы, популярными стали различные способы параллелизации вычислений. В то же время развивались не только CPU, показывавшие хорошую производительность в однопоточных и сложных вычислениях, но и GPU, способные быстро выполнять большое количество однотипных и простых задач, которые с трудом поддавались обычным процессорам.
Как-то раз довелось мне побеседовать на компьютерном рынке с техническим директором одной из многочисленных компаний, занимающихся продажами ноутбуков. Этот «специалист» пытался с пеной у рта объяснить, какая именно конфигурация ноутбука мне нужна. Главный посыл его монолога заключался в том, что время центральных процессоров (CPU) закончилось, и сейчас все приложения активно используют вычисления на графическом процессоре (GPU), а потому производительность ноутбука целиком и полностью зависит от графического процессора, а на CPU можно не обращать никакого внимания. Поняв, что спорить и пытаться вразумить этого технического директора абсолютно бессмысленно, я не стал терять времени зря и купил нужный мне ноутбук в другом павильоне. Однако сам факт такой вопиющей некомпетентности продавца меня поразил. Было бы понятно, если бы он пытался обмануть меня, как покупателя. Отнюдь. Он искренне верил в то, что говорил. Да, видимо, маркетологи в NVIDIA и AMD не зря едят свой хлеб, и им-таки удалось внушить некоторым пользователям идею о доминирующей роли графического процессора в современном компьютере.
Видеокарты – это не только показатель фпс в новейших играх, это еще и первобытная мощь параллельных вычислений, оставляющая позади самые могучие процессоры. В видеокартах таится множество простых процессоров, умеющих лихо перемалывать большие объемы данных. GPU-программирование – это та отрасль параллельных вычислений где все еще никак не устаканятся единые стандарты – что затрудняет использование простаивающих мощностей.
