Estoy evaluando un software y busco tarjetas que sean mejores en la multiplicación paralela que en la suma paralela.
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¿Hay algún trabajo anterior que pueda tener esta información?
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¿Qué características de la GPU debo buscar?
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
Joel Meador
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Eso depende de su aplicación, obviamente. Si pretendes ejecutar Matlab o Python en una sola máquina, y estás mirando qué tarjeta gráfica comprar, la multiplicación frente a la suma no debería importar mucho.
En ese caso, yo recomendaría una tarjeta Nvidia con las siguientes características CUDA . Para CUDA, hay muchas librerías disponibles que facilitan la adaptación del código existente para ejecutarlo en la GPU. Por supuesto, puedes añadir más GPUs para obtener más rendimiento utilizando SLI, lo que requiera tu tarjeta.
Mathworks tiene un bonito visión general que le ayudarán a empezar. Para Python existe PyCUDA pero mi experiencia al respecto es muy limitada. Para Java y C++ también hay opciones, pero nunca las he utilizado.
El inconveniente de todo esto es que tu código será menos portable ya que necesitarás usar gpuArrays (en Matlab), por lo que si alguien sin una CUDA-Configuration intenta ejecutar el código, fallará. Todavía tengo que encontrar una manera elegante de evitar esto (!= mi jefe sentado en mi escritorio...)
John Brown
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1
He hecho algunos pinitos con esto. Los dispositivos OpenCL deberían funcionar bien - incluso si usas NVidia para ello. De hecho, tengo los tres proveedores en una máquina para hacer pruebas, con una GPU NVidia, una AMD y una Intel. Todos ellos están bien para las matemáticas vectoriales paralelas básicas para cosas como Quant. La diferencia es
N
A
T
S h
I h
H
