GPU-Computing (ATI)

[Demolition-Man]

Hi,
ich hoffe das nennt man so.

Nvidia ist ja mit CUDA viel besser dabei, aber endlich gibt es auch eine Möglichkeit eine ATI-Karte als Rechenhilfe zu benutzen.

Mit dem Programm boinc und dem Projekt Milkyway@Home:

http://boinc.berkeley.edu/

http://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway/

Endlich können auch mal ATI-Karten zeigen was sie können. Wenn Spiele mal so optimiert wären, das wäre toll.

Wie auch immer, ich bin nur der Meinung, dass es mal interessant ist zu sehen, das auch ATI-Karten nicht nur Games beschlunigen können.

24std/7Tage mach ich das nicht mehr, aber damit kann man auch seinem PC auf Stabilität und Stromverbrauch testen, mit einem Projekt das, wie ich finde, etwas sinnvoller ist als: Prime + Furmark.

Gibts sonst noch eine sinnvolle Alternative, mit dem man seine Ati-Karte auslasten könnte?

mfg
Kai

 

[Keineahnung1234]

Weiß man doch das ATI Karten Theoretisch viel besser als Nvidia Karten sind. Deine ATI Karte kannst du mit Furmark Voll auslasten.

 

[enteon]

folding@home kann auch ati. übrigens sind die algorithmen deutlich ineffizienter als jedes halbwegs hübsche spiel vielleicht wird da opencl abhilfe schaffen, in qualität und verbreitung.

 

[united3000]

Weiß man doch das ATI Karten Theoretisch viel besser als Nvidia Karten sind. Deine ATI Karte kannst du mit Furmark Voll auslasten.

Er fragte nach einer sinnvollen Methode Furmark verbrät ja nur unsinnig Strom.

 

[Demolition-Man]

Ich versteh das nur nicht, dass kann doch nicht so schwer sein?

Meine Grafikkarte kann immerhin 1,2 TeraFlop leisten.

1997 liefert der leistungsstärkste Supercomputer der Welt weniger.

Ist es wirklich so schwer, Programme zu erstellen die "über" die Grafikkarte laufen?

Ich habe im Moment noch 4 milkyway@home Projekte über die CPU laufen. Das dauert noch Stunden. Mit meiner GPU kann ich ein Projekt in 3Min statt 3std berechnen.

Ist schon seltsam, soviel Rechenleistung nur für fps in PC-Games.

mfg
Kai

 

[Lübke]

ati hat 5d-shader. die kann keine 1,2 tflop leisten, sondern 0,24 bis 1,2 tflop, je nach beschaffenheit der berechnung wobei sie wohl realistisch weder auf 0,24 tflop absacken noch auf 1,2 tflop hochkommen wird. das schwankt irgendwo dazwischen, je nach parallelisierbarkeit und beschaffenheit der berechnungen.

 

[Screemer]

der folding@home-client ist in brook+ geschrieben, quasi dem "vorgänger" von stream. noch dazu soll die implementierung ziemlich mies sein.

 

[enteon]

Ich versteh das nur nicht, dass kann doch nicht so schwer sein?

Ist es aber Deine CPU und deine GPU berechnen beim selben projekt komplett verschiedene Datensätze, das kannst du also nicht vergleichen. De facto ist außerdem kaum eine Berechnung des PC-Alltags sinnvoll auf eine GPU zu übertragen. Als etwas sinnvolles fällt mir gerade auch nur Video en-/decodierung ein. Alles andere ist von einem out-of order x86 kern mit zig erweiterungen einfach viel effizienter zu berechnen als von brachial parallelen mini-werklern.

 

[Demolition-Man]

Hi nochmal,
kann Cuda mehr? (theoretisch)

Naja wenigstens kann ich jetzt (ab und Zu) helfen einen besseres Bild zu Milchstraße zu errechnen.

Zwar nur mit 600 Giga-Flop (double precision) aber immerhin.

So ein technischer Aufwand nur um ein paar mehr fps in Games zu erzeugen.

Irgendwie schlimm.

Ich komm noch aus der Zeit als 1Mhz gereicht hat, um Spaß zu haben.

mfg
Kai