লোকেরা কেন আরও বিশেষায়িত চিপের পরিবর্তে উচ্চ-পারফরম্যান্স গণনার জন্য জিপিইউ ব্যবহার করে?


105

আমার বোধগম্যতা থেকে লোকেরা সাধারণ কম্পিউটিংয়ের জন্য জিপিইউগুলি ব্যবহার শুরু করেছিল কারণ তারা কম্পিউটিং পাওয়ারের একটি অতিরিক্ত উত্স। এবং যদিও তারা প্রতিটি অপারেশনের জন্য সিপিইউ হিসাবে দ্রুত নয় তবে তাদের অনেকগুলি কোর রয়েছে, তাই তারা সিপিইউর তুলনায় সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণের জন্য আরও ভাল মানিয়ে নিতে পারে। গ্রাফিক্স প্রসেসিংয়ের জন্য আপনার যদি ইতিমধ্যে একটি জিপিইউ রয়েছে এমন কোনও কম্পিউটারের মালিকানা রয়েছে তবে এটি আপনার গ্রাফিক্সের প্রয়োজন নেই এবং আপনি আরও কিছু গণনার শক্তি চান তা যদি এই বোঝা যায়। তবে আমি আরও বুঝতে পারি যে লোকেরা গ্রাফিক্স প্রসেসের জন্য তাদের ব্যবহার করার কোনও ইচ্ছা ছাড়াই কম্পিউটিং শক্তি যুক্ত করতে বিশেষত জিপিইউগুলি কিনে । আমার কাছে এটি নিম্নলিখিত সাদৃশ্যগুলির অনুরূপ বলে মনে হচ্ছে:

আমার ঘাস কাটা দরকার, তবে আমার লন কাঁচা কাঁচা। তাই আমি আমার শয়নকক্ষটিতে রাখা বক্স ফ্যান থেকে খাঁচাটি সরিয়েছি এবং ব্লেডগুলি তীক্ষ্ণ করব। আমি এটি আমার কাঁচাকারে টেপ করলাম এবং আমি দেখতে পাচ্ছি যে এটি যথাযথভাবে কার্যকর হয়েছে। বছরগুলি পরে, আমি একটি বড় লন-কেয়ার ব্যবসায়ের ক্রয় কর্মকর্তা। ঘাস কাটার সরঞ্জামগুলিতে ব্যয় করার জন্য আমার একটি বিশাল বাজেট রয়েছে। লন মাওয়ারগুলি কিনার পরিবর্তে, আমি একগুচ্ছ বক্সের ফ্যানগুলি কিনি। আবার, তারা ভাল কাজ করে, তবে আমাকে অতিরিক্ত অংশ (খাঁচার মতো) দিতে হবে যা আমি ব্যবহার করে শেষ করব না। (এই সাদৃশ্যটির উদ্দেশ্যে, আমাদের অবশ্যই ধরে নিতে হবে যে লন মাওয়ার এবং বাক্স ভক্তদের জন্য প্রায় একই খরচ হয়)

তাহলে জিপিইউর প্রসেসিং শক্তি থাকা কোনও চিপ বা ডিভাইসের বাজার কেন নেই, তবে গ্রাফিকগুলি ওভারহেডে নেই? আমি কয়েকটি সম্ভাব্য ব্যাখ্যার কথা ভাবতে পারি। তাদের মধ্যে কোনটি যদি সঠিক হয়?

  • জিপিইউ ইতিমধ্যে একটি সূক্ষ্ম বিকল্প হয়ে থাকলে এমন বিকল্প বিকাশ করা খুব ব্যয়বহুল হবে (লন মাওয়ারগুলি উপস্থিত নেই, কেন এটি পুরোপুরি ভাল বক্স ফ্যান ব্যবহার করবেন না?)।
  • গ্রাফিক্সের জন্য 'জি' বলতে বোঝায় যে এটি কেবল কোনও উদ্দিষ্ট ব্যবহারকেই বোঝায় এবং এর অর্থ এই নয় যে কোনও প্রকার কাজ অন্য কোনও ধরণের কাজের চেয়ে গ্রাফিক্স প্রসেসিংয়ের সাথে আরও ভালভাবে খাপ খাইয়ে নিয়ে যায় (লন মাওয়ারস এবং বাক্স ভক্তরা একই জিনিস যখন আপনি সরাসরি এটিতে পৌঁছান; অন্যটির মতো কাজ করার জন্য কোনও পরিবর্তন প্রয়োজন হয় না)।
  • আধুনিক জিপিইউগুলি তাদের প্রাচীন পূর্বসূরীদের মতো একই নাম বহন করে, তবে এই দিনগুলিতে উচ্চতর প্রান্তগুলি গ্রাফিকগুলি প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডিজাইন করা হয়নি (আধুনিক বক্স অনুরাগীরা বেশিরভাগ লন মাওয়ার হিসাবে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এমনকি বয়স্ক না হলেও)।
  • গ্রাফিক্স প্রসেসিংয়ের ভাষায় যে কোনও সমস্যা খুব সহজেই অনুবাদ করা সহজ (খুব দ্রুত এটির উপর দিয়ে বাতাসে ঘাস কাটা যেতে পারে)।

সম্পাদনা করুন:

আমার প্রশ্নের উত্তর দেওয়া হয়েছে, তবে কয়েকটি মন্তব্য এবং উত্তরের ভিত্তিতে আমার মনে হয় যে আমার প্রশ্নটি পরিষ্কার করা উচিত। আমি কেন জিজ্ঞাসা করছি না কেন প্রত্যেকেরই নিজস্ব গণনা কেনা হয় না। স্পষ্টতই এটি বেশিরভাগ সময় ব্যয়বহুল হবে।

আমি কেবল লক্ষ্য করেছি যে ডিভাইসগুলির চাহিদা রয়েছে যা দ্রুত সমান্তরাল গণনা সম্পাদন করতে পারে। আমি ভাবছিলাম যে কেন এটি মনে হচ্ছে যে সর্বোত্তম ডিভাইসটি গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট, এই উদ্দেশ্যে ডিজাইন করা কোনও ডিভাইসের বিপরীতে।


66
কারণ তারা হয় জিনিস এই ধরনের বিশেষ; এটি মূলত একই ধরণের গণিত। এবং এনভিডিয়া এই ধরণের ব্যাপক পরিমাণে সমান্তরাল সংখ্যা ক্রাঞ্চিংয়ের জন্য জিপিইউ-কেবল বোর্ডগুলি তৈরি এবং বিক্রি করেছে।
হেপটিট

7
মনে রাখবেন যে আমরা চিপগুলিতে বিশেষায়িত "ইউনিট" যুক্ত করেছি। সিইপিউতে হার্ডওয়্যারে (আমার মনে হয়) এএসই করা হয়। হার্ডওয়্যারেও এভিএক্স প্রয়োগ করা হয়। তবে আপনি কোথায় থামবেন? চিপমেকার আপনার কী প্রয়োজন তা জানেন না এবং বেশিরভাগ লোকের খুব নির্দিষ্ট কাজের জন্য তাদের নিজস্ব চিপগুলি তৈরি করার ক্ষমতা (প্রযুক্তিগত বা আর্থিক) নেই। গ্রাফিক্স কার্ডগুলি হ'ল - যেমনটি বলা হয়েছিল - এক ধরণের বিশেষায়িত আর্কিটেকচার যা কিছু নির্দিষ্ট কাজের জন্য নিজেকে ভাল ধার দেয় nds এগুলি সকল কিছুর জন্য ভাল নয় - তবে নির্দিষ্ট নির্দিষ্ট কাজের জন্য এবং সেখানে ব্যবহৃত হয়।
ডিট্লেভসিএম

4
আরও সঠিকভাবে সাদৃশ্যটি বক্স ফ্যানদের 100 মিটার প্রশস্ত কৃষিক্ষেত্রের সাথে প্রতিস্থাপন করবে।
মুজবয়েস

6
আমার পিসি ইতিমধ্যে জিপিইউ ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত রয়েছে, একটি ডেডিকেটেড চিপ ডিজাইন করে উত্পাদন করে আমাকে কয়েক মিলিয়ন ফিরিয়ে আনবে।
প্লাজমাএইচএইচ

19
আরেকটি উপমা চেষ্টা করুন। ধরুন আমাদের বাক্স ভক্ত রয়েছে এবং আমাদের হেলিকপ্টার রোটার রয়েছে। আমাদের অনুমান বিশ্বে, বাক্স অনুরাগীদের জন্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির ক্রমবর্ধমান বৃহত ফ্যানগুলির উচ্চ গতিতে চলার দরকার ছিল, যতক্ষণ না আমরা ২০ মিটার কার্বন-ফাইবার-ফলক বাক্স ভক্তদের সাথে শেষ করি এবং গণ-উত্পাদন এগুলিকে সস্তা করে তোলে। তারপরে কেউ বুঝতে পেরেছিলেন যে একটি 20 মি বক্সের ফ্যান মূলত কেবল একটি হেলিকপ্টার রটার যার চারপাশে খাঁচা রয়েছে। এটি সত্যিই একই।
গ্রাহাম

উত্তর:


109

এটি সত্যিই আপনার সমস্ত ব্যাখ্যাগুলির সংমিশ্রণ। সস্তা এবং সহজ, ইতিমধ্যে বিদ্যমান এবং নকশা খাঁটি গ্রাফিক্স থেকে সরে গেছে।


একটি আধুনিক জিপিইউ প্রাথমিকভাবে কিছু অতিরিক্ত গ্রাফিক্স হার্ডওয়্যার (এবং কিছু ফিক্সড ফাংশন এক্সিলারস, উদাহরণস্বরূপ এনকোডিং এবং ডিকোডিং ভিডিওর জন্য) সহ প্রসেসর হিসাবে দেখা যেতে পারে । জিপিজিপিইউ প্রোগ্রামিং আজকাল এই উদ্দেশ্যে বিশেষভাবে ডিজাইন করা এপিআই ব্যবহার করে (ওপেনসিএল, এনভিডিয়া সিইউডিএ, এএমডি অ্যাপ্লিকেশন)।

গত দশক বা দুই দশকে, জিপিইউগুলি একটি স্থির-ফাংশন পাইপলাইন (কেবলমাত্র বেশিরভাগ গ্রাফিক্স) থেকে একটি প্রোগ্রামেবল পাইপলাইনে ( শেডারগুলি আপনাকে কাস্টম নির্দেশাবলী লিখতে দেয়) ওপেনসিএল এর মতো আরও আধুনিক এপিআইগুলিতে বিবর্তিত হয়েছে যা শেডার কোরগুলি ছাড়াই সরাসরি অ্যাক্সেস সরবরাহ করে to সহ গ্রাফিক্স পাইপলাইন।

বাকি গ্রাফিক্স বিটগুলি গৌণ। এগুলি কার্ডের ব্যয়ের এত ছোট একটি অংশ যে এগুলি ছেড়ে দেওয়া উল্লেখযোগ্যভাবে সস্তা নয় এবং আপনি অতিরিক্ত ডিজাইনের জন্য ব্যয় করতে পারেন। সুতরাং এটি সাধারণত করা হয় না - সর্বাধিক স্তর ব্যতীত বেশিরভাগ জিপিইউ-র গণনা-ভিত্তিক সমতুল্য নেই এবং সেগুলি বেশ ব্যয়বহুল।

সাধারণ "গেমিং" জিপিইউগুলি খুব সাধারণভাবে ব্যবহৃত হয় কারণ স্কেল এবং আপেক্ষিক সরলতার অর্থনীতিরগুলি তাদের সস্তা এবং সহজ করে শুরু করে। গ্রাফিক্স প্রোগ্রামিং থেকে জিপিজিপিউ সহ অন্যান্য প্রোগ্রামগুলিকে ত্বরান্বিত করার পক্ষে এটি মোটামুটি সহজ পথ। অন্যান্য বিকল্পগুলির বিপরীতে নতুন এবং দ্রুত পণ্যগুলি উপলভ্য হওয়ায় হার্ডওয়্যারটি আপগ্রেড করাও সহজ।


মূলত, পছন্দগুলি এখানে নেমে আসে:

  • সাধারণ উদ্দেশ্যে সিপিইউ, শাখা এবং সিক্যুয়াল কোডের জন্য দুর্দান্ত
  • সাধারণ "গেমিং" জিপিইউ
  • গণনা-ভিত্তিক জিপিইউ, যেমন এনভিডিয়া টেসলা এবং র্যাডিয়ন ইনস্টিন্ট এগুলি প্রায়শই গ্রাফিক্স আউটপুট সমর্থন করে না, তাই জিপিইউ হ'ল একটি ভুল ব্যবহারকারী। তবে তারা সাধারণ জিপিইউতে অনুরূপ জিপিইউ কোর ব্যবহার করে এবং ওপেনসিএল / সিইউডিএ / অ্যাপ্লিকেশন কোড কমবেশি সরাসরি বহনযোগ্য।
  • এফপিজিএগুলি, যা একটি খুব আলাদা প্রোগ্রামিং মডেল ব্যবহার করে এবং খুব ব্যয়বহুল হয়ে থাকে। এখান থেকেই প্রবেশের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ বাধা বিদ্যমান। এগুলি কাজের চাপের উপর নির্ভর করে জিপিইউর থেকেও দ্রুত প্রয়োজন হয় না।
  • ASICs, কাস্টম ডিজাইন করা সার্কিট (হার্ডওয়্যার)। এটি অত্যন্ত ব্যয়বহুল এবং কেবলমাত্র এটি চূড়ান্ত স্কেলের সাথেই মূল্যবান হয়ে উঠেছে (আমরা খুব কমপক্ষে কয়েক হাজার ইউনিট নিয়ে কথা বলছি), এবং যেখানে আপনি নিশ্চিত যে প্রোগ্রামটি কখনই পরিবর্তিত হবে না। এগুলি বাস্তব বিশ্বে খুব কমই সম্ভব হয়। প্রতিবার প্রযুক্তির অগ্রগতিতে আপনাকে পুরো জিনিসটি নতুন করে ডিজাইন করতে হবে এবং পরীক্ষা করতে হবে - আপনি কেবল নতুন প্রসেসরের মতো স্যুপু এবং জিপিইউ দিয়ে যেতে পারবেন না।

16
এএসআইসিগুলি তখনও অর্থবোধ করে যখন কম্পিউটারটি আক্ষরিক অর্থে নিজের জন্য প্রদান করে (ক্রিপ্টো মাইনিং)
রাচেট ফ্রিক

4
আসলে, এফপিজিএগুলি প্রায়শই জিপিইউর থেকে খারাপ হয়। সমস্যাটি হ'ল এফপিজিএগুলি খুব নমনীয়; তারা বিভিন্ন অপারেশন বাস্তবায়ন করতে পারে। যাইহোক, গণনা সাধারণত গণিতের একটি ফর্ম, এবং প্রকৃতপক্ষে বাল্ক মাত্র দুটি অপারেশন: সংযোজন এবং গুণ (বিয়োগ এবং বিভাগ উপরের রূপসমূহ)। জিপিইউগুলি এ দুটি অপারেশনে খুব ভাল, এফপিজিএর চেয়ে অনেক বেশি।
ম্যাসাল্টারস

19
এফপিজিএ সম্পর্কে আপনাকে আরও স্পষ্ট করা দরকার। "স্টেপ আপ" রয়েছে এমন ধারণাটি কিছুটা বিভ্রান্তিকর। এরা পাশের ধাপে আরও বেশি।
ইয়াক্ক

6
শেষটির উদাহরণ হিসাবে, গুগলের মেশিন লার্নিংয়ের জন্য তাদের নিজস্ব "টেনসর প্রসেসিং ইউনিট" রয়েছে। তারা কোন ডিগ্রীতে কাস্টমাইজ করা হয়েছে তা অস্পষ্ট তবে এএসআইসি হিসাবে বর্ণিত।
এমব্রিগ

4
@ এসএমএলটার্স জিপিইউগুলির তুলনায় এফপিজিএর প্রধান বিক্রয় পয়েন্টগুলির মধ্যে একটি হল পারফরম্যান্স / ওয়াট, যা ডেটা সেন্টারগুলি বিদ্যুতের দেয়ালে আঘাত হানা শুরু করার সাথে সাথে আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে (এফপিজিএগুলি সাধারণত বেশি শক্তি দক্ষ)। গণিত হিসাবে, এফপিজিএগুলি স্থির-পয়েন্ট এবং পূর্ণসংখ্যার গাণিতিকের জিপিইউগুলির সাথে তুলনাযোগ্য এবং কেবল ভাসমান-পয়েন্ট গণিতে পিছিয়ে আছে।
উইলক্রফ্ট

32

আমার প্রিয় উপমা:

  • সিপিইউ : একটি পলিম্যাথ প্রতিভা। একসাথে একটি বা দুটি কাজ করতে পারে তবে সেই জিনিসগুলি খুব জটিল হতে পারে।
  • জিপিইউ : স্বল্প দক্ষ শ্রমিকের এক টন। তাদের প্রত্যেকটি খুব বড় সমস্যা করতে পারে না, তবে ভর করে আপনি অনেক কিছু করতে পারেন। আপনার প্রশ্নে হ্যাঁ কিছু গ্রাফিক্স ওভারহেড রয়েছে তবে আমি বিশ্বাস করি এটি প্রান্তিক।
  • এএসআইসি / এফপিজিএ : একটি সংস্থা। আপনি এক টন স্বল্প দক্ষ কর্মী বা কয়েকজন প্রতিভা, বা স্বল্প দক্ষ শ্রমিক এবং প্রতিভা সংমিশ্রনের সংমিশ্রণ নিতে পারেন।

আপনি যা ব্যবহার করেন তা ব্যয় সংবেদনশীলতা, কোনও কার্য সমান্তরালযোগ্য ডিগ্রি এবং অন্যান্য কারণগুলির উপর নির্ভর করে। বাজার কীভাবে ফুরিয়েছে, বিদ্যুৎ ও ইউনিট ব্যয় যখন প্রাথমিক উদ্বেগের বিষয় তখন সর্বাধিক সমান্তরাল অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য জিপিইউ হ'ল সেরা পছন্দ এবং সিপিইউ সেরা পছন্দ।

আপনার প্রশ্নে সরাসরি: কেন একটি এএসআইসি / এফপিজিএর উপর একটি জিপিইউ? সাধারণত ব্যয় হয়। এমনকি আজকের স্ফীত জিপিইউর দামের পরেও, আপনার প্রয়োজনীয়তা মেটাতে কোনও এএসআইসির নকশার চেয়ে জিপিইউ ব্যবহার করা এখনও (সাধারণত) সস্তা aper @ ব্যবহারকারী912264 হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে যে, কিছু নির্দিষ্ট কাজ রয়েছে যা এএসআইসি / এফপিজিএগুলির জন্য কার্যকর হতে পারে। আপনার যদি একটি অনন্য কাজ থাকে এবং আপনি স্কেল থেকে উপকৃত হন তবে একটি এএসআইসি / এফপিজিএ ডিজাইন করা এটি উপযুক্ত be আসলে, আপনি এই উদ্দেশ্যে বিশেষভাবে এফপিজিএ ডিজাইন / ক্রয় / লাইসেন্স করতে পারেন license উদাহরণস্বরূপ উচ্চ সংজ্ঞাযুক্ত টিভিগুলিতে পিক্সেলগুলি পাওয়ার জন্য এটি করা হয়।


7
মন্তব্যগুলি যাইহোক উত্তর দেওয়ার জন্য নয় এবং এটি আমার কাছে যুক্তিসঙ্গত উত্তর বলে মনে হচ্ছে।
রায়মুন্ড ক্রিমার

1
@ BobtheMogicMoose তবে জিপিইউতে সমমানের কোডের চেয়ে জিনোমিক বিশ্লেষণের জন্য ডিজাইন করা একটি কাস্টম এফপিজিএ ব্যবহার করা দ্রুততরতার আদেশ হতে পারে। আপনি যখন বিজ্ঞানীদের ফলাফলের জন্য অপেক্ষা করতে বসেছিলেন তখন দ্রুত এফপিজিএ খুব দ্রুত নিজের জন্য অর্থ প্রদান করে।
didal24

এফপিজিএগুলি সাধারণ বিকাশকারীদের কাছেও অনেক বেশি অ্যাক্সেসযোগ্য হচ্ছে - উদাহরণস্বরূপ মাইক্রোসফ্টের এফপিজিএ (প্রকল্পের ব্রেইনওয়েভ) ব্যবহার করে ক্লাউড এআই সমাধান রয়েছে । এডাব্লুএস এর পাশাপাশি কিছু অফার রয়েছে। যে কেউ নিজেরাই তৈরি না করে বিশেষ কাজের জন্য কিছু কাস্টম এফপিজিএ ভাড়া নিতে পারেন, এমনকি কয়েক বছর আগেও অনেক ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যবহারযোগ্য নয়।
brichins

হ্যাঁ, আমি মনে করি এমন একটি এফপিজিএ শখের কিটও রয়েছে যা একটি আরডিনো রাস্পবেরি পাইয়ের সাথে তুলনীয়। আমি এখনও মনে করি প্রোগ্রামিং এফপিজিএ আরও বেশি ব্যয়বহুল যে আরও উন্নত স্থাপত্যগুলি।
ববথমেজিকমুস

10

আপনার উপমাটি খারাপ। সাদৃশ্যগুলিতে, আপনি যখন কোনও বড় লন কেয়ার ব্যবসায়ের জন্য সরঞ্জাম কিনছেন, তখন আপনি ধরে নিবেন যে ভাল লন মাওয়ারগুলি পাওয়া যায়। কম্পিউটিং বিশ্বে এটি নয় - জিপিইউ হ'ল সহজেই উপলব্ধ সেরা সরঞ্জাম।

কোনও বিশেষায়িত চিপের জন্য আরএন্ডডি ব্যয় এবং সম্ভাব্য পারফরম্যান্স লাভ সম্ভবত এটির তুলনায় যথাযথ পরিমাণে বেশি।

এটি বলেছিল, আমি এনভিডিয়াকে সাধারণ উদ্দেশ্যে গণনা করার জন্য কিছু জিপিইউ রাখার বিষয়ে সচেতন - তাদের কোনও ভিডিও আউটপুট ছিল না - কিছুটা ইতিমধ্যে সরানো খাঁচাগুলির সাথে বাক্স ভক্তদের বিক্রি করার মতো।


9

অবশ্যই, আপনি শক্তি-দক্ষতা বা গণনার গতির জন্য বিশেষায়িত চিপগুলি ব্যবহার করতে পারেন। আমি আপনাকে বিটকয়েন খননের ইতিহাস বলি:

  • বিটকয়েন নতুন, তাদের সিপিইউ সহ গিক্স খনি।
  • বিটকয়েন কিছুটা নতুন, তাদের জিপিইউ সহ স্মার্ট গিক্স খনি।
  • বিটকয়েন এখন (কিন্ডা) বিখ্যাত, লোকেরা এফপিজিএ কিনে।
  • বিটকয়েন এখন বিখ্যাত (2013), এমনকি newbies দক্ষতার সাথে খনির জন্য ASICs ("অ্যাপ্লিকেশন স্পেসিফিক ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট") কিনে।
  • পুরষ্কারের ড্রপগুলি (পর্যায়ক্রমে) ব্লক করুন, এমনকি পুরানো এএসআইসিগুলিও লাভজনক নয়।

সুতরাং না, বিশেষায়িত "জায়ান্ট ক্যালকুলেটর" এর পরিবর্তে কোনও GPU ব্যবহার করার কোনও কারণ নেই। অর্থনৈতিক উত্সাহ যত বড় হবে, হার্ডওয়্যার তত বেশি বিশেষায়িত হয়। তবে, আপনি একবারে কয়েক হাজার উত্পাদন না করলে তারা নকশা করা বেশ শক্ত এবং উত্পাদন করতে অক্ষম fe যদি এটি চিপগুলি ডিজাইন করা কার্যকর না হয় তবে আপনি নিকটতম ওয়ালমার্ট থেকে তাদের মধ্যে একটি কিনতে পারেন ।

TL; DR অবশ্যই আপনি আরও বিশেষায়িত চিপ ব্যবহার করতে পারেন।


1
"অবশ্যই আপনি আরও বিশেষায়িত চিপ ব্যবহার করতে পারেন" - তবে বিটকয়েনের জন্য বিশেষায়িত চিপ রয়েছে (এসএইচএ -২66), তারপরে লিটকয়েন (স্ক্রিপ্ট) এবং এটি বেশ কার্যকর। অন্যান্য সমস্যার জন্য উচ্চ-সম্পাদনা কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার বিদ্যমান নেই। (এটি বর্তমানের উচ্চ-শেষের জিপিইউগুলির চেয়ে বেশি পারফরম্যান্স সহ)
এজেন্ট_এল

8

আপনি আপনার উপমাতে যা বর্ণনা করেছেন তা হুবহু ঘটেছে। আপনি যেমন আপনার ফ্যানকে ধরেছেন এবং ব্লেডগুলিকে মাওয়ার হিসাবে ব্যবহার করার চেষ্টা করার জন্য তীক্ষ্ণ করেছেন তেমনই একদল গবেষক বুঝতে পেরেছিলেন "আরে, আমাদের এখানে বেশ সুন্দর একটি মাল্টি-কোর প্রসেসিং ইউনিট রয়েছে, এটি সাধারণ-উদ্দেশ্যমূলক গণনার জন্য ব্যবহার করার চেষ্টা করতে দিন! "।

ফলাফল ভাল এবং বল ঘূর্ণায়মান শুরু। জিপিইউ একটি গ্রাফিক্স-কেবলমাত্র ডিভাইস থেকে সর্বাধিক দাবিদার পরিস্থিতিতে সহায়তা করার জন্য সাধারণ উদ্দেশ্যমূলক গণনা সমর্থন করে।

কারণ যাইহোক যাইহোক কম্পিউটারগুলির কাছ থেকে আমরা আশা করি সবচেয়ে বেশি গণনামূলকভাবে অপারেশন হ'ল গ্রাফিক্স। তারা কয়েক বছর আগে কীভাবে খেলছিল তার তুলনায় গেমস আজ কীভাবে দেখায় তার অত্যাশ্চর্য অগ্রগতি একবারে দেখার জন্য এটি যথেষ্ট। এর অর্থ হ'ল জিপিইউগুলির বিকাশে প্রচুর প্রচেষ্টা এবং অর্থ চলে গেছে এবং এগুলি যে সাধারণ-উদ্দেশ্যমূলক গণনার একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীর (অর্থাৎ অত্যন্ত সমান্তরাল) কেবল তাদের জনপ্রিয়তার সাথে যুক্ত করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

সুতরাং উপসংহারে, আপনি যে প্রথম ব্যাখ্যাটি দিচ্ছেন তা হ'ল সবচেয়ে নির্ভুল:

  • জিপিইউ ইতিমধ্যে জরিমানা বিকল্প যখন এমন বিকল্প বিকাশ করা খুব ব্যয়বহুল হবে।

জিপিইউগুলি যেখানে ইতিমধ্যে রয়েছে, সেগুলি সবার জন্য সহজেই উপলব্ধ এবং তারা কাজ করেছে।


5
গ্রাফিক্স হওয়ায় "সবচেয়ে গণ্যমান্যভাবে অপারেশন করা অপারেশন" সম্পর্কে আমার দ্বিমত থাকতে হবে, অবশ্যই "আমরা" কে তার উপর নির্ভর করে। সাধারণ ব্যবহারকারীদের জন্য হ্যাঁ, তবে বিজ্ঞান ও প্রকৌশল সম্প্রদায়ের মধ্যে গ্রাফিক্সের চেয়ে অনেক বেশি চাহিদা রয়েছে। সর্বোপরি, গ্রহণযোগ্য গ্রাফিক্স (গেমস হিসাবে) একটি একক মধ্য-পরিসীমা পিসি এবং জিপিইউ কম্বো দিয়ে করা যায়। পেটাফ্লপ রেঞ্জে পারফর্মেন্স পেতে লক্ষণীয় সমস্যাগুলি প্রায়শই এই জাতীয় কয়েক হাজার বা একককে একত্রিত করে - এবং তারপরেও সমস্যাগুলি কয়েক দিন বা কয়েক সপ্তাহ সময় নিতে পারে।
জামেস্কেফ

আমি আমার কম্পিউটার থেকে সবচেয়ে গণনামূলকভাবে দাবি করা অপারেশনটি প্রযুক্তিগতভাবে গ্রাফিক্স, তবে কাঠামো-থেকে-গতি গণনাগুলি বেশিরভাগ লোকেরা (বা জিপিইউ ডিজাইনার) যখন "গ্রাফিক্স" শব্দটি শোনেন তখন ভেবে দেখে না।
মার্ক

5

বিশেষত, জিপিইউগুলি "টাস্ক সমান্তরালতা" অর্থে "কোর" নয়। বেশিরভাগ অংশে এটি "ডেটা প্যারালালিজম" আকারে। সিমডি হ'ল "একক নির্দেশ একাধিক ডেটা"। এর অর্থ হ'ল আপনি এটি করবেন না:

for parallel i in range(0,1024): c[i] = a[i] * b[i]

এর অর্থ হ'ল আপনার কাছে 1024 নির্দেশ পয়েন্টার রয়েছে যা সমস্ত আলাদা হারে অগ্রগতিতে পৃথক কার্য সম্পাদন করছে। সিমডি, বা "ভেক্টর কম্পিউটিং" একবারে পুরো অ্যারে জুড়ে নির্দেশনা সম্পাদন করবে, আরও এরকম:

c = a * b

"লুপগুলি" নির্দেশের বাইরে নয় বরং "*" এবং "=" নির্দেশিকায় থাকে। উপরেরগুলি 1024 টি উপাদানের জন্য একই সাথে সমস্তগুলির জন্য একই নির্দেশ পয়েন্টারে এটি করবে। এটি এ, বি এবং সি এর জন্য তিনটি বিশাল রেজিস্টারের মতো। সিমডি কোড চূড়ান্তভাবে সীমাবদ্ধ, এবং কেবলমাত্র এমন সমস্যাগুলির জন্য ভাল কাজ করে যা অত্যধিক "ব্রাঞ্চি" নয়।

বাস্তবের ক্ষেত্রে, এই সিমডি মানগুলি 1024 আইটেমের মতো যথেষ্ট বড় নয়। এমন একটি ভেরিয়েবলের কল্পনা করুন যা অন্তর্ভুক্ত 32 জনের একসাথে আবদ্ধ। আপনি গুণটি সম্পর্কে চিন্তা করতে পারেন এবং একটি আসল মেশিন নির্দেশ হিসাবে নির্ধারণ করতে পারেন।

int32_x64 c; int32_x64 b; int32_x64 a; c = b * a;

রিয়েল জিপিইউগুলি সিমডির চেয়ে জটিল, তবে এটি তাদের মূল বিষয়। এ কারণেই আপনি কেবল একটি জিপিইউতে এলোমেলো সিপিইউ অ্যালগরিদম ছুঁড়ে ফেলতে পারবেন না এবং দ্রুতগতির আশা করতে পারেন। অ্যালগোরিদমকে শাখা প্রশাখার যত বেশি নির্দেশনা দেওয়া হয়, এটি জিপিইউর পক্ষে কম উপযুক্ত।


5

এখানে অন্যান্য উত্তরগুলি বেশ ভাল। আমি আমার 2 সেন্টও নিক্ষেপ করব।

সিপিইউগুলি এত বিস্তৃত হয়ে উঠার একটি কারণ হ'ল তারা নমনীয়। আপনি তাদের অসীম বিভিন্ন কাজের জন্য পুনরায় প্রোগ্রাম করতে পারেন। এই দিনগুলিতে এটি স্বল্প ও দ্রুততর সংস্থাগুলি যে কোনও পণ্যতে একটি ছোট সিপিইউ বা মাইক্রোকন্ট্রোলার স্টিক রাখার জন্য পণ্য উত্পাদন করে এবং একই কাজটি করার জন্য কাস্টম সার্কিটরি বিকাশের চেয়ে তার কার্যকারিতা প্রোগ্রাম করে।

অন্যদের মতো একই ডিভাইসটি ব্যবহার করে, আপনি একই ডিভাইস (বা অনুরূপ) ব্যবহার করে সমস্যার ज्ञিত সমাধানগুলির সুবিধা নিতে পারেন। এবং প্ল্যাটফর্মটি পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে আপনার সমাধানগুলি বিকশিত হয় এবং খুব পরিণত এবং অনুকূলিত হয়। এই ডিভাইসগুলিতে কোডিং করা লোকেরাও দক্ষতা অর্জন করে এবং তাদের কারুকাজে খুব ভাল হয়ে ওঠে।

আপনি যদি কোনও জিপিইউর বিকল্প হিসাবে স্ক্র্যাচ থেকে একটি নতুন ডিভাইসের ধরণ তৈরি করতে চান তবে প্রাথমিক ব্যবহারকারীরা এমনকি এটি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা জেনে ভাল হতে বেশ কয়েক বছর সময় লাগবে। আপনি যদি আপনার সিপিইউতে একটি এএসআইসি সংযুক্ত করেন তবে কীভাবে আপনি সেই ডিভাইসে অফলোডিং গণনাটিকে অনুকূলিত করবেন?

কম্পিউটার আর্কিটেকচার সম্প্রদায় বেশ কয়েক বছর ধরে এই ধারণাটি নিয়ে অবিচ্ছিন্ন ছিল (স্পষ্টতই এটি আগে জনপ্রিয় ছিল, তবে সম্প্রতি একটি নবজাগরণ দেখা গেছে)। এই 'এক্সিলারেটর' (তাদের শব্দ) এর পুনঃপ্রক্রামযোগ্যতার বিভিন্ন ডিগ্রি রয়েছে। সমস্যাটি হ'ল, আপনার এক্সিলারেটর যে সমস্যাটি মোকাবেলা করতে পারবেন তার ব্যাপ্তিটি আপনি কতটা সংকীর্ণভাবে সংজ্ঞায়িত করেন? এমনকি আমি কিছু লোকের সাথে কথা বলেছি যারা ডিফারেনশিয়াল সমীকরণগুলি গণনা করতে অপ-এম্পএস সহ এনালগ সার্কিট ব্যবহার করে একটি এক্সিলারেটর তৈরির কাজ করছিলেন। দুর্দান্ত ধারণা, তবে অত্যন্ত সংকীর্ণ সুযোগ।

আপনার একটি কার্যকারী এক্সিলারেটর থাকার পরে, অর্থনৈতিক শক্তিগুলি আপনার ভাগ্য সিদ্ধান্ত নিতে চলেছে। বাজার জড়তা একটি অবিশ্বাস্য শক্তি। এমনকি যদি কিছু দুর্দান্ত ধারণা হয় তবে এই নতুন ডিভাইসটি ব্যবহার করার জন্য আপনার কাজের সমাধানগুলি রিফেক্টর করা কি অর্থনৈতিকভাবে সম্ভব? হয়তো, হয়তো না.

কিছু ধরণের সমস্যার জন্য জিপিইউ আসলে ভয়ঙ্কর, তাই প্রচুর লোক / সংস্থাগুলি অন্যান্য ধরণের ডিভাইসে কাজ করছেন। তবে জিপিইউগুলি ইতিমধ্যে এতটা আবদ্ধ, তাদের ডিভাইসগুলি কি কখনও অর্থনৈতিকভাবে টেকসই হয়ে উঠবে? আমার ধারণা আমরা দেখতে পাব

সম্পাদনা: আমার উত্তরটি কিছুটা প্রসারিত করা হচ্ছে, এখন আমি বাস থেকে নামছি।

একটি সাবধানতা অবলম্বন কেস স্টাডি হ'ল ইনটেল লারাবী প্রকল্প। এটি একটি সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ ডিভাইস হিসাবে শুরু হয়েছিল যা সফ্টওয়্যারটিতে গ্রাফিক্স করতে পারে; এটির কোনও বিশেষ গ্রাফিক্স হার্ডওয়্যার ছিল না। আমি এই প্রকল্পে কাজ করেছেন এমন কারও সাথে কথা বলেছি এবং একটি বড় কারণ তারা বলেছিল যে এটি ব্যর্থ হয়েছে এবং বাতিল হয়ে গেছে (ভয়ঙ্কর অভ্যন্তরীণ রাজনীতি ছাড়াও) তারা কেবল এটির জন্য ভাল কোড তৈরি করার সংকলকটি পেতে পারেনি। অবশ্যই এটি ওয়ার্কিং কোড তৈরি করেছে, তবে আপনার পণ্যের পুরো পয়েন্টটি যদি সর্বোচ্চ পারফরম্যান্স হয় তবে আপনার কাছে আরও একটি কমপাইলার রয়েছে যা চমত্কার অনুকূল কোড তৈরি করে। আপনার নতুন ডিভাইসটি একটি বড় সমস্যা হওয়ায় হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার উভয় ক্ষেত্রেই গভীর দক্ষতার অভাব সম্পর্কে আমার এই আগের মন্তব্যে ফিরে এসেছে।

লারাবী ডিজাইনের কিছু উপাদান এটিকে শিওন ফি / ইন্টেল এমআইসিতে পরিণত করেছে। এই পণ্যটি আসলে এটি বাজারে তুলেছে। এটি সম্পূর্ণরূপে বৈজ্ঞানিক এবং অন্যান্য এইচপিসি ধরণের গণনার সমান্তরালে মনোনিবেশ করেছিল। দেখে মনে হচ্ছে এটি এখন বাণিজ্যিক ব্যর্থতা। আমি অন্য একটি ব্যক্তির সাথে ইন্টেলের সাথে কথা বলেছি যে তারা জিপিইউগুলির সাথে প্রতিযোগিতামূলক দাম / পারফর্মেন্স নয়।

লোকেরা এফপিজিএগুলির জন্য যৌক্তিক সংশ্লেষণকে সংকলকগুলিতে সংহত করার চেষ্টা করেছে, যাতে আপনি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার এফপিজিএ এক্সিলিটরগুলির জন্য কোড তৈরি করতে পারেন। তারা যে ভাল কাজ করে না।

এক্সিলারেটরগুলির জন্য সত্যিই উর্বর মাটি বা জিপিইউগুলির অন্যান্য বিকল্প হিসাবে মনে হচ্ছে এমন এক জায়গা মেঘ। গুগল, অ্যামাজন এবং মাইক্রোসফ্টের মতো এই বৃহত সংস্থাগুলিতে স্কেলের অর্থনীতি বিদ্যমান বিকল্প গণনা স্কিমগুলিতে বিনিয়োগকে সার্থক করে তোলে। ইতিমধ্যে কেউ গুগলের টেনসর প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট উল্লেখ করেছে। মাইক্রোসফ্টের পুরো বিং এবং অ্যাজুরি অবকাঠামোতে এফপিজিএ এবং অন্যান্য সামগ্রী রয়েছে। অ্যামাজনের সাথে একই গল্প। স্কেলটি আপনার বিনিয়োগকে সময়, অর্থ এবং ইঞ্জিনিয়ার অশ্রুতে অফসেট করতে পারে তা একেবারেই অর্থপূর্ণ।

সংক্ষেপে, বিশেষীকরণ অন্যান্য অনেক কিছুর সাথে (অর্থনীতি, প্ল্যাটফর্মের পরিপক্কতা, ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতা ইত্যাদি) সাথে দ্বন্দ্বপূর্ণ। বিশেষায়িতকরণ আপনার কার্যকারিতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে, তবে এটি আপনার ডিভাইসটি প্রযোজ্য সেই সুযোগটি সঙ্কুচিত করে। আমার উত্তর নেতিবাচক অনেক উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, কিন্তু বিশেষীকরণের অনেক সুবিধা আছে। এটি একেবারে অনুসরণ এবং তদন্ত করা উচিত, এবং আমি উল্লেখ করেছি যে অনেকগুলি দল এটি বেশ আগ্রাসীভাবে অনুসরণ করছে।

দুঃখিত, আবার সম্পাদনা করুন: আমি মনে করি আপনার প্রাথমিক ভিত্তিটি ভুল। আমি বিশ্বাস করি যে এটি কম্পিউটিং পাওয়ারের অতিরিক্ত উত্সগুলি অনুসন্ধান করার ক্ষেত্রে কম ছিল এবং সুযোগকে স্বীকৃতিপ্রাপ্ত লোকের ক্ষেত্রে এটি ছিল কম। গ্রাফিক্স প্রোগ্রামিং খুব লিনিয়ার বীজগণিত ভারী, এবং জিপিইউ দক্ষতার সাথে ম্যাট্রিক্স-গুণ, ভেক্টর অপারেশন ইত্যাদির মতো সাধারণ ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল যা বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিংয়ের ক্ষেত্রেও খুব সাধারণ Ope

জিপিইউগুলির আগ্রহ যেমন শুরু হয়েছিল ঠিক তেমনই লোকেরা বুঝতে পেরেছিল যে ইন্টেল / এইচপি ইপিক প্রকল্পের দেওয়া প্রতিশ্রুতিগুলি অত্যধিকভাবে বাড়াবাড়ি হয়েছে (90 এর দশকের প্রথম দিকে)। সংকলক সমান্তরালকরণের কোনও সাধারণ সমাধান ছিল না। সুতরাং "আমরা আরও প্রক্রিয়াকরণ শক্তি কোথায় পাই, ওহ আমরা জিপিইউ চেষ্টা করতে পারি" বলার পরিবর্তে, আমি মনে করি এটি আরও বেশি "সমান্তরাল গণনাতে আমাদের কাছে এমন কিছু আছে যা আমরা আরও সাধারণভাবে প্রোগ্রামযোগ্য করতে পারি"। জড়িত অনেক লোক বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং সম্প্রদায়ের সাথে ছিলেন, যাদের ইতিমধ্যে তারা সমান্তরাল ফোরট্রান কোড পেয়েছিলেন তারা ক্র বা তেরা মেশিনে চালাতে পারতেন (তেরা এমটিএতে 128 হার্ডওয়্যার থ্রেড ছিল)। সম্ভবত উভয় দিক থেকে চলাচল ছিল, তবে আমি কেবল জিপিজিপিইউর উত্স সম্পর্কে এই দিক থেকে শুনেছি।


"এক্সিলিটর" দ্বারা আপনি কাস্টম তৈরি হার্ডওয়ার বা স্বল্প বিদ্যুত সংযোগকারী নোডের সুপার ক্লাস্টারগুলিকে উল্লেখ করছেন? আপনি উদাহরণস্বরূপ কিছু এক্সিলারেটর হার্ডওয়্যার রেফারেন্স সরবরাহ করে বিস্তারিত বলতে পারেন।
মানব এমএন

দুঃখিত, আমি ভেবেছিলাম আমি প্রসঙ্গ থেকে এটি পরিষ্কার করেছি। এক্সিলারেটর হ'ল কপ্রোসেসর বা অফলোড কার্ডের জন্য কেবল একটি ছাতা শব্দ। ভাসমান পয়েন্টটি মূলত একটি সিপিইউতে ছিল না মূলত একটি কપ્રোসেসরে ছিল এবং এটি একটি এক্সিলারেটর হিসাবে বিবেচিত হত। জিপিইউ, ডিএসপি, জিওন ফি, এফপিজিএগুলি যখন তারা পিসিআই কার্ডে থাকে বা অনুরূপ কিছু হয়, অ্যানালগ ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ জিনিসটি আমি উল্লেখ করেছি, এমন ডিভাইসগুলি রয়েছে যা ভার্চুয়ালাইজেশনে সহায়তা করে, নিউরাল নেটওয়ার্ক এক্সিলিটারগুলির বর্তমান গবেষণা রয়েছে। সেগুলি এক্সিলিটরগুলির উদাহরণ।
NerdPirate

4

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

একটি এএসআইসি (কাস্টম সিলিকন) খুব দ্রুত, তবে এটি ডিজাইন এবং উত্পাদন করা খুব ব্যয়বহুল। ASIC এর ব্যবহার উদ্দেশ্য-নির্দিষ্ট ছিল এবং সিপিইউ হ'ল এমন একটি পদ্ধতি যা কম্পিউটারগুলিকে "প্রোগ্রামিং" করতে দেয় যাতে সফ্টওয়্যার দ্বারা কম্পিউটিংয়ের কাজ সম্পাদন করা যায়। প্রারম্ভিক সিপিইউ মানুষকে ক্ষেত্রের মধ্যে চিপ প্রোগ্রামিং করে বিশাল ব্যয় ছাড়াই এএসআইসি এর শক্তি গ্রহণের ক্ষমতা দিয়েছিল। এই পদ্ধতিটি তাই সফল হয়ে উঠেছে যে এটি আপনি এখন ব্যবহার করছেন (খুব) দ্রুত কম্পিউটারকে উত্সাহ দিয়েছিল।

তাহলে জিপিইউ কেন?

নব্বইয়ের দশকের মাঝামাঝি, থ্রিডিএফএক্স বুঝতে পেরেছিল যে থ্রিডি-রেন্ডারিংয়ের কাজগুলি এতটাই সুনির্দিষ্ট যে একটি কাস্টম এএসআইসি একটি সিপিইউয়ের চেয়ে অনেক বেশি ভাল সম্পাদন করতে পারে। তারা একটি কম্পিউটার কো-প্রসেসর তৈরি করেছে যা সিপিইউ থেকে এই সহ-প্রসেসরের 3 ডি রেন্ডারিংয়ের কাজগুলি অফলোড করে, যা তারা একটি "জিপিইউ" ডাব করে। প্রতিযোগিতা এবং বাজারের চাহিদা এই স্থানটিতে উদ্ভাবনকে এমন একটি স্থানে নিয়ে গেছে যেখানে জিপিইউ'র সিপিইউর চেয়ে অনেক বেশি গণনা সম্পাদন করা হয়েছিল, সুতরাং প্রশ্ন উঠল, "আমি কেন সিপিইউর পরিবর্তে জিপিইউকে আমার নম্বরগুলি ক্র্যাচ করতে পারি না?" জিপিইউ নির্মাতারা একটি চাহিদা এবং আরও অর্থোপার্জনের উপায় দেখেছিল, তাই তারা বিকাশকারীদের তাদের হার্ডওয়্যার ব্যবহার করার অনুমতি দেওয়ার জন্য তাদের প্ল্যাটফর্মগুলিতে পরিবর্তন শুরু করে। তবে হার্ডওয়্যার হার্ডওয়্যারটি এতটাই উদ্দেশ্য-নির্দিষ্ট ছিল যে আপনি জিপিইউকে যা করতে বলতে পারেন তার সীমাবদ্ধতা ছিল এবং এখনও রয়েছে। আমি এখানে কেন সুনির্দিষ্ট করে যাব না।

তাহলে কেন সেখানে আরও উদ্দেশ্য-নির্দিষ্ট সিলিকন ছিল না? শুধু গ্রাফিক্স কেন?

দুটি কারণ: 1) দাম। জিপিইউর একটি ভাল বাজার ছিল, এবং এটি ন্যায়সঙ্গত করতে পারে, তবে তারপরেও, এটি ছিল একটি বিশাল ঝুঁকি। কেউ 3 ডিএফএক্স লাভ করতে পারে কিনা তা সত্যই জানত না (দেখা যাচ্ছে যে তারা আসলে করতে পারেনি, এবং অবনমিত হয়ে গেছে)। এখনও, জিপিইউ মার্কেটের আকারের সাথে, সত্যিকার অর্থে কেবল 3 জন প্রতিযোগী রয়েছেন। 2) সিপিইউগুলি আসলে নির্দেশের বর্ধনের সাথে "কাস্টম সিলিকন" এর প্রয়োজনীয়তা পূরণ করছিল। এমএমএক্সের দিকে ফিরে চিন্তা করুন - 3 ডিএফএক্স গতি অর্জন করায় এটি আসলে সিপিইউতে গ্রাফিক্সকে ত্বরান্বিত করার ইন্টেলের চেষ্টা ছিল। সেই থেকে, x86 নির্দেশিকা সেটটি এই সমস্ত কাস্টম এক্সটেনশনের সাথে বেশ বিশাল আকার ধারণ করেছে। এই এক্সটেনশানগুলির অনেকগুলি সেসময় (এমএমএক্সের মতো) ধারণা তৈরি করেছিল, তবে এখন প্রসেসরে কেবলমাত্র মৃত-ওজন। আপনি এগুলি সরাতে পারবেন না, তবে এটি বিদ্যমান সফ্টওয়্যারটি ভেঙে দেয়। এটা ' এআরএম - এআরএম এর বিক্রয় বিক্রয়-পয়েন্টগুলির মধ্যে একটি হ'ল স্ট্রিপ ডাউন ডাউন নির্দেশিকা সেট। এখানে তেমন কোনও নির্দেশের এক্সটেনশন নেই, তবে এটি সিলিকনটিকে ছোট এবং উত্পাদন করতে কম সস্তা করে তোলে।

আমার কাছে দেখে মনে হচ্ছে আপনি কাস্টম সিলিকনের ব্যয় হ্রাস করতে পারলে আপনি প্রচুর অর্থোপার্জন করতে পারবেন। কেউ কি এ নিয়ে কাজ করছেন না?

এফপিজিএ নামে একটি প্রযুক্তি রয়েছে - ফিল্ড প্রোগ্রামেবল গেট অ্যারে, এটি কম্পিউটিংয়ের প্রথম দিন থেকেই প্রায় ছিল। এটি মূলত একটি মাইক্রোচিপ যা আপনি সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে "ক্ষেত্রে" ডিজাইন করতে পারেন। এটি অত্যন্ত দুর্দান্ত প্রযুক্তি, তবে চিপকে প্রোগ্রামযোগ্য করে তুলতে প্রয়োজনীয় সমস্ত কাঠামো প্রচুর সিলিকন নেয় এবং চিপগুলি অনেক কম ঘড়ির গতিতে চালিত করে। এফপিজিএর সিপিইউর তুলনায় দ্রুততর হতে পারে, যদি আপনার চিপটিতে পর্যাপ্ত সিলিকন থাকে এবং কার্যকরভাবে কার্যটির সমান্তরাল করতে পারেন। তবে আপনি তাদের উপর কতটা যুক্তি রাখতে পারেন সেগুলি সীমাবদ্ধ। প্রারম্ভিক বিটকয়েন খনির জন্য অতি ব্যয়বহুল এফপিজিএ ছাড়া সমস্ত জিপিইউর চেয়ে ধীর ছিল, তবে তাদের এএসআইসি অংশগুলি কার্যকরভাবে জিপিইউ খনির লাভজনকতা শেষ করেছিল। অন্যান্য ক্রিপ্টোকারেন্সিগুলি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম ব্যবহার করেছে যা সমান্তরালভাবে তৈরি করা যায় না, সুতরাং এফপিজিএ এবং এএসআইসি '

এফপিজিএর প্রধান সীমাবদ্ধতা হ'ল সিলিকন আকার - আপনি চিপটিতে কতটা যুক্তি বজায় রাখতে পারেন? দ্বিতীয়টি হ'ল ঘড়ির গতি, কারণ এফপিজিএতে গরম দাগ, ফুটো এবং ক্রস-টকের মতো জিনিসগুলি অনুকূল করা শক্ত। নতুন বানোয়াট পদ্ধতিগুলি এই সমস্যাগুলি হ্রাস করেছে , এবং ইন্টেল একটি এফপিজিএ সরবরাহ করতে আল্টেরার সাথে কাজ করেছে যা ইঞ্জিনিয়াররা একটি সার্ভারের সহ-প্রসেসর হিসাবে "কাস্টম সিলিকন" এর সুবিধাগুলি লাভ করতে ব্যবহার করতে পারেন। সুতরাং এটি এক অর্থে আসছে।

এফপিজিএ কি কখনও সিপিইউ এবং জিপিইউকে প্রতিস্থাপন করবে?

সম্ভবত খুব শীঘ্রই না। সর্বশেষতম সিপিইউ এবং জিপিইউগুলি হ'ল ম্যাসিভ এবং সিলিকন তাপ এবং বৈদ্যুতিক পারফরম্যান্সের জন্য অত্যন্ত সুরযুক্ত। আপনি এফপিজিএকে একইভাবে অনুকূলিত করতে পারবেন না আপনি কাস্টম এএসআইসি করতে পারেন। কিছু গ্রাউন্ড ব্রেকিং প্রযুক্তি বাদ দিলে, সিপিইউ সম্ভবত এফপিজিএ এবং জিপিইউ কপ্রেসেসরগুলির সাহায্যে আপনার কম্পিউটারের মূল হিসাবে থাকবে।


1
এই এক্সটেনশানগুলির অনেকগুলি সেসময় (এমএমএক্সের মতো) ধারণা তৈরি করেছিল, তবে এখন প্রসেসরে কেবলমাত্র মৃত-ওজন। 3 ডি রেন্ডারিং সিমডের একমাত্র ব্যবহারের ক্ষেত্রে থেকে দূরে । এমএমএক্সের বেশিরভাগ "ওজন" হ'ল এক্সিকিউশন ইউনিট এবং সেগুলি এসএসই 2, এভিএক্স 2, এবং এভিএক্স 512 এর মতো বৃহত্তর ভেক্টরের সাথে ভাগ করা যায়। এগুলি সিপিইউতে উচ্চমানের ভিডিও-এনকোডিং এবং উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং সহ আরও অনেকগুলি কাজের জন্য খুব বেশি ব্যবহৃত হয়। তবে মেমচার, স্ট্রলেন এবং প্রচুর অন্যান্য স্টাফের লাইব্রেরি বাস্তবায়ন। উদাহরণস্বরূপ, একবারে 1 টিরও বেশি অ্যারের ফিল্টার করা
পিটার কর্ডস

3

প্রকৃতপক্ষে হাই-স্পিড কম্পিউটিংয়ের জন্য বিশেষায়িত বোর্ড রয়েছে, যেমন শিলিনেক্সে তাদের এফপিজিএ ব্যবহার করে 178 পিসিআই-ই বোর্ডগুলির একটি তালিকা রয়েছে এবং এই বোর্ডগুলির প্রায় এক তৃতীয়াংশ এক বা একাধিক শক্তিশালী এফপিজিএ চিপ এবং প্রচুর অন- বোর্ড ডিডিআর মেমরি। উচ্চ-পারফরম্যান্সের ডিএসপি বোর্ডগুলিও রয়েছে ( উদাহরণস্বরূপ ) উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিংয়ের কাজগুলি।

আমি অনুমান করি যে জিপিইউ বোর্ডগুলির জনপ্রিয়তা বৃহত্তর গ্রাহক গোষ্ঠীতে তাদের লক্ষ্য থেকে এসেছে। এনভিডিয়া সিইউডিএর সাথে খেলতে আপনাকে বিশেষ হার্ডওয়্যারে বিনিয়োগ করতে হবে না, সুতরাং আপনার যখন একটি টাস্কের জন্য বিশেষ হার্ডওয়্যার প্রয়োজন হয় তখন এনভিডিয়া জিপিইউগুলির মধ্যে একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রবণতা আসবে যে আপনি ইতিমধ্যে তাদের কীভাবে প্রোগ্রাম করবেন তা জানেন।


2

আমি মনে করি কীভাবে উচ্চ-পারফরম্যান্স গণনার সংজ্ঞা দেওয়া যায় তার উপর নির্ভর করে আপনার প্রশ্নের উত্তর।

সাধারণভাবে, উচ্চ-পারফরম্যান্স গণনা গণনার সময় সম্পর্কিত। সেক্ষেত্রে আমি উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং ক্লাস্টারের লিঙ্কটি ভাগ করতে চাই ।

লিঙ্কটি জিপিইউ ব্যবহারের কারণ নির্দিষ্ট করা হয়েছে; গ্রিড কম্পিউটিংয়ের জন্য গণনা করার জন্য গ্রাফিক্স কার্ডগুলি (বা বরং তাদের জিপিইউ এর) কম সুনির্দিষ্ট হওয়া সত্ত্বেও সিপিইউ ব্যবহার করার চেয়ে অনেক বেশি অর্থনৈতিক।


2
হাই-এন্ড জিপিপিইউগুলির doubleকেবলমাত্র একক-নির্ভুলতা 32-বিট নয়, 64৪ -বিট- প্রিসিফিকেশনের জন্য ভাল থ্রুপুট রয়েছে float। (এইচডব্লিউর জন্য কিছু নিয়মিত জিপিইউস স্ক্যাম্প double)। প্রধান বিক্রেতারা সবাই আইইইই এফপি গণিতকে সমর্থন করেন (আমি এমনকি ডেনারমালের সাথেও ভাবি)। সুতরাং আপনি যদি পারফরম্যান্সের জন্য নির্ভুলতা বাণিজ্য করতে না চান তবে কোনও নির্ভুল ক্ষতি নেই , যেমন 16-বিট অর্ধ-নির্ভুলতা এফপি যা কিছু হার্ডওয়্যারে আরও ভাল থ্রুপুট (এবং অবশ্যই মেমোরি ব্যান্ডউইথের অর্ধেক) রয়েছে। floatসিমডি ভেক্টর এবং দ্বিগুণ অর্ধেক মেমরি ব্যান্ডউইথের জন্য দ্বিগুণ উপাদান পেতে সিপিইউগুলিতে উচ্চ-সম্পাদন কোডটি প্রায়শই 32- বিটও ব্যবহার করে।
পিটার কর্ডস

1
@ পিটারকর্ডস আমি আনুমানিক কম্পিউটিংয়ের এমন কিছু কাজ দেখেছি যা এমনকি আট-বিট ভাসমান স্থানে চলে যায়, যদিও আমি মনে করি না যে অনেক জিপিইউ হার্ডওয়্যারে এটি সমর্থন করে।
জ্যাব
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.