Jakie korzyści daje akceleracja GPU? Test w kilku programach

Podsumowanie - Akceleracja w praktyce

OpenCL i CUDA są technologiami z dużym potencjałem, co widać chociażby po wynikach w Sony Vegas Pro. Niestety pisanie kodu wykonywanego równolegle nie jest zbyt proste, dlatego wielu programistów ma problem z poprawną implementacją akceleracji GPU w swoich aplikacjach. Programy które testowaliśmy mają oficjalne lub developerskie wparcie dla OpenCL, jedynie Blender i Sony Vegas Pro natywnie wspiera CUDA. Kolejnym programem który przetestowaliśmy, ale nie znalazł się na wykresach była darmowa aplikacja do obróbki grafiki - GIMP. Niestety, nawet w najnowszej wersji wsparcie dla OpenGL trzeba było wymusić poprzez ustawienie zmiennej środowiskowej. Wtedy wszystkie funkcje odpalane przez nowy silnik GEGL są liczone na karcie graficznej. Ku naszemu rozczarowaniu na GeFroce GTX 760 próba użycia filtru gaussa skończyła się awarią sterownika ekranu, z kolei Radeon R9 270X zmienił zdjęcie na przepiękną kolorową mozaikę przypominającą bardziej plamę benzyny niż pierwotne zdjęcie. OpenCL w GIMPie jak widać wciąż jest w fazie mocno eksperymentalnej i trwają nad nim intensywne prace. W internecie można znaleźć informacje, że wersja 2.10 (aktualna wersja to 2.8.14) oparta w całości na nowym silniku GEGL będzie w pełni wspierała akcelerację GPU.

Przed dokonaniem testów ślepo obstawialiśmy Radeona R9 270X jako zwycięzcę wszystkich pomiarów. AMD skupia dużą uwagę na OpenCL, kiedy NVIDIA więcej czasu poświęca autorskiemu rozwiązaniu CUDA. Jak pokazaliśmy rzeczywistość nie jest taka różowa (czerwona) dla Radeona. Wyraźnie wyprzedzał GeForce tylko w syntetycznym Luxmarku i testach WebGL. Podobne wyniki Sony Vegas i WinZip pozostają dla nas zagadką, natomiast najciekawszy wynik w Photoshopie CS6 wynika prawdopodobnie z implemetacji OpenCL przez programistów Adobe. Nie każdy filtr i narzędzie korzysta akceleracji GPU, więc użyte przez nas najpopularniejsze narzędzia mogły się nie załapać, dając taki rezultat testów. Photoshop CC zanotował dużą poprawę względem starszej wersji. Niestety mimo ciekawego wykresu to w ogólnym rozrachunku test wykonywał się sporo wolniej niż w CS6. Gorzej wygląda sytuacja z multiGPU, ponieważ takie konfiguracje wspiera jeszcze mniej programów, z czego większość jest wysoce wyspecjalizowanymi narzędziami zupełnie zbędnymi typowemu Kowalskiemu. W przypadku WebGL sytuacja jest trochę inna, ponieważ skupiamy się na wyświetlaniu grafiki zamiast czystych obliczeniach z użyciem OpenCL. Karta graficzna jest więc nam tutaj niezbędna. Jak widać po wykresach, poza niemiłym zgrzytem z implementacją WebGL w Firefoxie, Opera i Chrome radzą sobie z nim całkiem nieźle. Niestety Internet Explorer zawiódł nas również w tym przypadku. Przeglądarka internetowa nigdy nie była mocną stroną giganta z Redmond, być może przy nowym projekcie Spartan uda im się nadrobić zaległości. Szkoda, że programiści Apple nie wprowadzili obsługi WebGL do swojej przeglądarki w wersji na system Windows, pchoćby w wersji developerskiej. W zestawieniu zdecydowaliśmy się sprawdzic jak poradzi sobie z OpenCL flagowe APU firmy AMD. W jednostkach Accelerated Processing Unit czerwoni ograniczyli wydajność procesora na rzecz większej i wydajniejszej zintegrowanej karty graficznej. Zabieg ten powinien być odczuwalny zwłaszcza w OpenCL, gdzie w miarę możliwości obliczenia wykonywane są właśnie przez GPU. Mimo iż w prawie wszystkich testach konkurenci zostawiają daleko w tyle procesor czerwonych to przerzucenie obliczeń z CPU na GPU w tych układach daje wymierne korzyści. Pamiętajmy, że przy cenie w okolicach 580zł nie jest to produkt przeznaczony do profesjonalnej obróbki video czy audio. Jak pokazuje test w Photoshopie CC, przy odpowiedniej optymalizacji APU dogania core i7 kosztującego ponad 2 razy więcej. Jeżeli posiadamy komputer z APU, jednocześnie nie posiadając osobnej dedykowanej karty graficznej to zdecydowanie warto uruchomić obsługę OpenCL tam gdzie jest to możliwe. Poza nielicznymi przypadkami akcelerację GPU można na razie traktować raczej jako ciekawostkę niż faktyczny zysk. Jeszcze dużo wody w Wiśle upłynie zanim implementacje OpenCL i CUDA będą działały jak powinny.

• « pierwsza
• ‹ poprzednia
• …
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11