Re: CUDA Matlab plug-in: AccelerEyes' Jacket已回收

看板MATLAB作者 (MSA-0011[Bst]PLAN303E)時間16年前 (2009/05/20 00:57), 編輯推噓1(100)
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前文恕刪,這部分討論詳見上一篇 : : --- : : 這篇好像不太適合放這裡? XD : 很適合啦 "這裡" 是指 Hardware 版啦~~ XD : 推 sunev:AccelerEyes' Jacket好像要錢? 05/19 01:37 : 推 sunev:"相同的 single 運算,分別由 CPU 和 GPU 計算" 05/19 01:42 : → sunev:cpu不是只跑了double? 05/19 01:42 : → yeahbo:為了分析error的來源,有另外用CPU算single,只是沒有計時 05/19 13:21 : → yeahbo:AccelerEyes' Jacket的確要錢,而且頗貴的,又沒有double 05/19 13:22 : 報價是?....:P Individual/Commercial $1900 Government/Research $1500 Academic $ 500 Student $ 100 單位當然是... Orz : → yeahbo:我正在另尋他法中... XD 05/19 13:23 : gpu只能算single嗎? : 這是AccelerEyes' Jacket的限制還是gpu的限制? : 另Jacket只支援四則運算嗎? : 有無支援fft或是eigen decomposition? : 若一台電腦插四張卡 : Jacket也能順利用到四個gpu嗎? 就 AccelerEyes' Jacket 的 User Guide 看來,這個 plug-in 似乎只支援 single 至於支援的運算種類,詳見 User Guide(這有提供免費下載) FFT 的 Matlab plug-in,在 nVidia 的網頁上就有了 算是非常早期就已經開發出來的套件,而且是 nVidia 放出來的 大概是為了推廣 GPGPU 的手段之一 XD 而 eigen 部分,AccelerEyes' Jacket 的 User Guide 上是說 "Waiting for CUDA Lapack libraries"... 等吧... 多卡部分,AccelerEyes' Jacket 的 User Guide 上似乎有 因為我暫時也用不到(沒錢XD),所以就沒有細看 聽說是抓得到多卡,但是要自行指定工作給每個 GPU 至於 double... nVidia 的 GPGPU 走到現在也已經第三代了... G80、G92、G200 G80、G92 只有 single,而 G200 則有 double 不過 G200 的 double 的浮點運算單元數量只有 single 的 1/8 像是這張 GTX285 也是屬於 G200 世代的 而且是目前 G200 世代中,"單"晶片理論運算力最高的 規格是 240 個 Stream Processors,時脈 1476MHz 同一時脈裡可以同時執行 MADD 和 MUL(MADD:ans = a + b * c,MUL:ans = a * b) single 運算的 computation power 為 240 * 1.476 * 3 = 1062.72 GFLOPs (GFLOPs = 每秒可執行 10^9 次浮點運算) double 部分好像只有 MADD (這我不確定) computation power 為 30 * 1.476 * 2 = 88.56 GFLOPs (CPU 單一個核心大約有 6~10 GFLOPs) 詳細規格可以參考維基百科: http://en.wikipedia.org/wiki/GeForce_200_Series 除了超高 computation power,G200 還有超大記憶體頻寬 所以在平行運算部分非常有優勢 之前有看到 paper 比較好幾種架構的性能(雙四核心工作站或CELL等) G200 表現超好的(不過程式需要最佳化) 一張一萬五的卡,可以擊敗幾萬到十幾萬的工作站,CP值超高的啊~~ 只要不要算錯的話...(笑) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 118.167.168.58 ※ 編輯: yeahbo 來自: 118.167.168.58 (05/20 00:58) ※ 編輯: yeahbo 來自: 118.167.168.58 (05/20 00:58) ※ 編輯: yeahbo 來自: 118.167.168.58 (05/20 00:58)

05/20 14:50, , 1F
500美金ok的啦
05/20 14:50, 1F
文章代碼(AID): #1A4kJ_Wm (MATLAB)
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