[解決済み] NVIDIAとAMDの比較：GPGPUパフォーマンス

質問

両方のコーディングの経験がある方にお聞きしたいです。私自身は、NVIDIA での経験しかありません。

NVIDIA CUDA は、競合他社よりもずっと人気があるようです。(このフォーラムの質問タグを数えただけで、「cuda」は「opencl」を 3:1 上回り、「nvidia」は「ati」を 15:1 上回り、「ati-stream」のタグはまったくありません)。

一方、Wikipedia によると、ATI/AMD カードは、特にドルあたりで、より多くの可能性を持っているはずです。今日現在、市場で最速の NVIDIA カードである GeForce 580 ($500) は、1.6 単精度 TFlops と評価されています。AMD Radeon 6970は370ドルで手に入り、2.7TFlopsと評価されている。580は、772MHzで512の実行ユニットを持つ。6970は、880MHzで1536の実行ユニットを備えています。

NVIDIA に対する AMD のその紙の優位性はどの程度現実的で、ほとんどの GPGPU タスクで実現できそうですか? 整数型タスクではどうなるのでしょうか。

どのように解決するのですか?

比喩的に言えば、ati は nvidia と比較して良いエンジンを持っています。 しかし、nvidia はより良い車を持っています。

これは、nvidia が科学計算で必要な重要なライブラリ (BLAS、FFT) を開発するためにかなりのリソース (お金と人) を投資し、それを普及させるためにまた良い仕事をしたことが主な理由です。これが、CUDA が ati (または OpenCL) と比較してこちらのタグを支配している理由かもしれません。

一般的に GPGPU タスクで実現される利点については、メモリ転送帯域幅、優れたコンパイラー、そしておそらくドライバーなど、（アプリケーションに依存する）他の問題にも依存することになります。

EDIT 2013年1月12日

この投稿をしてから2年が経ちますが、いまだに時々閲覧者を集めているようです。そこで、私はいくつかのことを明らかにすることにしました。

• AMD は彼らのゲームをステップアップしました。現在では BLAS と FFT ライブラリの両方があります。また、多数のサード パーティ ライブラリも OpenCL の周辺に出現しています。
• Intel は、OpenMP と OpenCL の両方をサポートする Xeon Phi を発表しました。また、既存の x86 コードを使用する能力もあります。 コメントにあるように、今のところ SSE を使用しない限定的な x86 です。
• NVIDIA と CUDA は、利用可能なライブラリの範囲ではまだ優位に立っています。しかし、彼らは以前ほどには OpenCL に注力していないかもしれません。

要するに、OpenCL は過去 2 年間でその差を縮めたということです。この分野には新しいプレーヤーがいます。しかし、CUDA はまだ少し先を行っています。