Czy można porównywać jednostki SSE / AVX z rdzeniami GPU?

Byłbym bardzo ostrożny przy dokonywaniu tego rodzaju porównań. W końcu nawet w świecie GPU termin "rdzeń" w zależności od kontekstu ma naprawdę różne możliwości: nowy AMD GCN różni się od Starego VLIW4, który sam w sobie jest zupełnie inny od CUDA core.
Poza tym przyniesiesz więcej zagadek niż zrozumienia do odbiorców, jeśli zrobisz tylko jedno małe porównanie Z CPU i to wszystko. Gdybym był na Twoim miejscu to i tak bym poszedł na bardziej szczegółowy (może być jeszcze szybki) porównanie.
na przykład ktoś kiedyś CPU i z niewielką wiedzą o GPU, może się zastanawiać, jak to możliwe, że GPU może mieć tak wiele rejestrów, choć jest tak drogie (w świecie CPU). Wyjaśnienie na to pytanie znajduje się na końcu tego post, a także kilka innych porównań GPU vs CPU.

Ten Inny Artykuł daje ładne porównanie między tymi dwoma rodzajami jednostek przetwarzania, wyjaśniając, jak działają GPU, ale także jak ewoluowały i pokazując różnice z procesorami. Dotyczy to tematów takich jak przepływ danych, hierarchia pamięci, ale także tego, jakiego rodzaju aplikacje GPU jest przydatny. W końcu moc, którą może rozwinąć GPU, jest dostępna (wydajnie) tylko w przypadku niektórych rodzajów problemów.
I osobiście, gdybym miał zrobić prezentację na temat GPU i miał możliwość zrobić tylko jedno odniesienie do CPU {[11] } byłoby to: przedstawianie problemów, które GPU może skutecznie rozwiązać, a te, z którymi procesor radzi sobie lepiej.
Jako bonus, mimo że nie jest bezpośrednio związany z Twoją prezentacją tutaj jest Artykuł , który stawia GPGPU w perspektywie, pokazując, że pewne przyspieszenie, które niektórzy twierdzą, że są przereklamowane (jest to związane z moim ostatnim punktem btw :))

W pełni zgadzam się z CaptainObvious, zwłaszcza że przedstawienie problemów, które GPU może skutecznie rozwiązać, a tych, z którymi procesor poradzi sobie lepiej byłoby dobrym pomysłem.

Jednym ze sposobów, w jaki lubię porównywać procesory i GPU, jest liczba operacji / sek. Ale oczywiście nie porównuj jednego rdzenia procesora do wielordzeniowego gpu.

Rdzeń SandyBridge może wykonywać 2 operacje AVX / cykle, czyli 8 podwójnych liczb precyzji / cykl. Stąd komputer z 16-bitowym mostkiem rdzenie taktowane na 2,6 GHz mają moc szczytową 333 Gflops.

Moduł obliczeniowy K20 GK110 ma szczyt 1170 Gflops, czyli 3,5 razy więcej. Moim zdaniem jest to uczciwe porównanie i należy podkreślić, że Szczytowa wydajność jest znacznie łatwiejsza do osiągnięcia na CPU (niektóre aplikacje osiągają 80% -90% peak) niż na GPU ( Najlepsze przypadki , jakie znam, to mniej niż 50% peak ).

Więc summerize, nie chciałbym wchodzić w szczegóły architektury, ale raczej podać jakieś ścinanie liczby z perspektywą, że szczyt jest często daleko od osiągnięcia na GPU.

Bardziej sprawiedliwe jest porównywanie GPU do wektoryzowanych jednostek CPU jednak jeśli odbiorcy mają zero pojęcia o tym, jak działają GPU, wydaje się sprawiedliwe założenie, że mają podobną wiedzę o wektoryzowanych instrukcjach SSE.

Dla takich odbiorców ważne jest, aby zwrócić uwagę na duże różnice w poziomie, takie jak to, jak bloki "rdzeni" na gpu współdzielą harmonogram i rejestrują plik.