🚀 go-pugleaf

Napisałem i uruchomiłem minimalistyczny programik w
OpenCL żeby zobaczyć, jakie w praktyce można uzyskać przyspieszenie.

Program wykonywał obliczenia minimalistyczne na int32, byle
coś liczył, link do kodu:
https://github.com/mmarszik/OpenCLArrProcess00

U mnie OpenCL działa 67 razy szybciej względem obliczeń na jednym 
rdzeniu procesora, czyli względem całego procesora około 30 razy.
Procesor i5, GPU: intel HD 5500. Czyli na przeciętnej karcie
graficznej (np. gtx 1650, która zużywa tylko 75wat mocy) można
uzyskać przyspieszenie 450 razy względem procesora i5, a na 
najnowszych GPU około 1150 razy i 30 razy względem najnowszych
procesorów (takich jak AMD Ryzen Threadripper 3990X)

Prawdę powiedziawszy, myślałem że przyspieszenie będzie w 
granicach 50-100 razy jeśli GPU i CPU są w tej samej klasie
cenowej.

Może obliczenia dotyczyczące grafiki 2-3D by dały przyspieszenie
rzędu 50-100 razy. Ciekawe też, dlaczego jak coś renderuję w
blenderze to przyspieszenie mam nie większe niż 10 razy. Pewnym 
mankamentem jest to, że procesor może mieć dziś (łatwo i tanio) dostęp 
do np. 128GB RAM, a GPU rzadko ma powyżej 8GB, ale za to do jednej płyty
głównej można podpiąć dużo GPU (już widziałem 8).


Tu więcej o sprzęcie na jakim uruchomiłem test:


cat /proc/cpuinfo 
processor	: 0
vendor_id	: GenuineIntel
cpu family	: 6
model		: 61
model name	: Intel(R) Core(TM) i5-5200U CPU @ 2.20GHz
stepping	: 4
microcode	: 0x2e
cpu MHz		: 1093.559
cache size	: 3072 KB
...............................


lshw -C display
  *-display                 
       description: VGA compatible controller
       product: HD Graphics 5500
       vendor: Intel Corporation
       physical id: 2
       bus info: pci@0000:00:02.0
       version: 09
       width: 64 bits
       clock: 33MHz
       capabilities: msi pm vga_controller bus_master cap_list rom
       configuration: driver=i915 latency=0
       resources: irq:48 memory:c0000000-c0ffffff memory:b0000000-bfffffff ioport:5000(size=64) memory:c0000-dffff