부동 소수점 계산을 많이 수행하고 현재 하드웨어에서는 비현실적으로 느린 프로그램이 있다고 가정해 보겠습니다. 런타임을 최대한 줄이기 위해 고정된 예산(내 경우에는 $3000-4000 정도)이 주어지면 CPU에 투자하는 것이 더 나은지 GPU에 투자하는 것이 더 나은지 파악하고 싶습니다. 나는 한 CPU를 다른 CPU와 비교하기 위해 다음을 얻을 수 있다는 것을 알고 있습니다.매우 거칠다클럭 주파수에 각 CPU의 코어 수를 곱하고 그 수를 비교하여 상대적인 처리 속도를 파악합니다. 하지만 GPU는 어떻습니까? GPU 사양에 따라 숫자를 빠르게 계산할 수 있는 방법이 있나요?대충알려진 CPU에 비해 내 프로그램이 얼마나 빨리 실행될 것으로 예상할 수 있나요?
실제 처리 속도는 프로그램 구성 방식과 CPU/GPU 클럭 속도 이외의 다른 요인에 따라 크게 좌우된다는 것을 알고 있습니다. 이 질문의 목적에 따라 다른 요소는 무시합니다. 즉, 부동 소수점 숫자 처리 이외의 작업에 소요되는 시간은 무시할 수 있다고 가정합니다(따라서 I/O 바인딩 또는 이와 유사한 것이 아님). 프로그램은 무한히 병렬화 가능합니다(따라서 CPU 또는 GPU 코어의 수가 주어지면 프로그램이 실행되는 동안 모두 최대 용량까지 사용됩니다).
답변1
음, 합성 벤치마크를 사용해 볼 수 있습니다. 그들은 당신에게 몇 가지 아이디어를 줄 것입니다. 예를 들어 NVIDIA의 CUDA 툴킷에는 CPU와 GPU 모두에서 실행되는 일부 프로그램이 포함되어 있으며 각 플랫폼에서 실행하는 데 걸리는 시간을 비교하는 데 사용할 수 있습니다.
GPU 데이터시트만 사용하여 수행해야 하는 경우에도 그렇게 할 수 있습니다. 예를 들어,여기내 GeForce 9500 GS 페이지입니다. 여기에서 처리 코어 수에 대한 정보를 찾을 수 있습니다. 처리 능력은 GPU 주파수와 코어 수에 비례합니다. 심지어 일부 카드가지다GFLOPS 번호도 마찬가지입니다. 각 카드에 대해 보다 통일된 자세한 설명이 포함된 문서가 있었지만 지금은 해당 문서에 접근할 수 있는 방법을 찾을 수 없습니다. 어쩌면 CUDA 툴킷 다운로드에 있을까요?
각 카드가 제공하는 기능을 보여주는 계산 능력 수준도 있지만, 제가 정확하게 기억한다면 계산 속도에는 직접적인 영향을 미치지 않고 사용할 수 있는 정밀도와 명령 집합에만 영향을 미칩니다.
다른 제조업체의 카드에 대한 최신 정보는 없지만 적어도 AMD와 Intel에 대해서는 데이터를 얻을 수 있는 방법이 있을 것으로 기대합니다.