
1 ipwx 2021-07-27 10:44:01 +08:00 ? M1 的 GPU 居然可以被拿来做通用计算了吗? 可以认为 GPU 通用计算才是在 GPU 的原本功能上开发出的新功能。 |
2 ipwx 2021-07-27 10:45:02 +08:00 另外这还要看你的 hash 算法是怎么支持 GPU 的。用 GPU 做通用计算要调用特殊的 SDK 的,比如 CUDA 。 我怀疑你调用的 hash 算法并没针对 M1 GPU 进行优化(我都没听说过它有通用计算的 SDK )。它可能还是调用的 CPU 。 |
3 ericwood067 OP @ipwx 虽然说不是设计来做通用计算的,但 M1 的 hash 计算能力比 NVIDIA 的差太多了呀 |
4 ipwx 2021-07-27 10:46:04 +08:00 P.S. 其实可以认为 GPU 本来就是最大的“专用芯片”,只能完成它设计意图内能做的事情。 GPU 不是通用计算芯片! GPU 不是通用计算芯片! GPU 不是通用计算芯片! 重要的事情说三遍 |
5 ipwx 2021-07-27 10:46:28 +08:00 @ericwood067 GPU 和 CPU 的处理方式根本就不同啊。。。你去看看 GPU 计算模型大概就明白了 |
6 ipwx 2021-07-27 10:46:42 +08:00 @ericwood067 拿 GPU 和 CPU 比本来就不对啊。。。 |
7 ipwx 2021-07-27 10:47:25 +08:00 @ericwood067 这么说吧,理论上对于 GPU擅长的事情,所有 GPU 的性能比 CPU 的性能,计算模型上就差了 1000 乃至 10000 倍。根本不是一个量级的。 GPU 做通用计算已经是折了不知道多少效率之后呈现出来的结果了。 |
8 ericwood067 OP @ipwx 是的,NVIDIA 的显卡我手动安装了 CUDA toolkit 。M1 的芯片我也可以确认的确是并发的使用了 GPU 的全部核心,可能也跟 M1 没有这方面的驱动有关。 |
9 ipwx 2021-07-27 10:50:54 +08:00 @ericwood067 比起这个我更好奇你是什么 hash 算法能用 GPU 加速。 |
10 ericwood067 OP @ipwx 嗯,你说的也有道理,hash 的确不是 GPU 的本职工作,这几年挖矿火了才让这个 GPU 的新用法流行了。 |
11 F281M6Dh8DXpD1g2 2021-07-27 10:54:15 +08:00 编译快也是有专用电路呗 |
14 sue0917 2021-07-27 11:22:22 +08:00 GTX960M 是一款低端的显卡??? |
15 xz410236056 2021-07-27 11:25:33 +08:00 @sue0917 不然呢? 2021 年大哥 |
16 vxcne 2021-07-27 11:26:40 +08:00 via iPhone 为啥拿核显跟独显比 |
17 icyalala 2021-07-27 11:48:49 +08:00 "CPU 通用计算" 这个不用说,各方都测了个遍了。 GPU 图形性能 FP32,M1 GPU 2.6 TFlops,GTX960M 1.5 TFlops 这个是实打实的, 你不如说比一下 CUDA 和 OpenCL 呢,况且苹果的 OpenCL 也不怎么更新了, 想要公平一些,好歹适配了 Metal 再来跑啊。。 前几天还有个用 ffmpeg 软编跑分的,拿 NEON 和 AVX2 比,倒是让 ffmpeg 适配一下 Accelerate 呀。。 |