Esto depende de lo que quieras hacer. Para la informática en general, definitivamente no desea utilizar GPU. En primer lugar, no son confiables. Ganan algo de su velocidad al ser inexactos en los cálculos. La próxima vez que vueles o veas el lanzamiento de un cohete, considera si realmente quieres que usen números rápidos que están mal pero que pueden engañar a los ojos.
Las GPU también son muy malas para ciertos tipos de carga de trabajo. Notarás que CUDA no tiene la misma flexibilidad que la CPU Intel de última generación, Itanium 3, MIPS64 o POWER5. Ok, técnicamente puedes hacer más o menos lo mismo, eventualmente, pero sería mucho más lento. RISC no es inherentemente malo, ARM y StrongARM lo hicieron muy bien y creo que MIPS es RISC, pero las GPU están diseñadas para ser extremadamente rápidas en un rango limitado de tareas, en las que son muy buenas, y no solo porque Eres ligero.
En tercer lugar, los gráficos son “vergonzosamente paralelos”, puede tener muchas GPU que realizan tareas idénticas en diferentes datos. SIMD (instrucción única, datos múltiples), con el beneficio adicional de la comunicación cero. Si intentara ejecutar un servidor de base de datos, cada subproceso tendría instrucciones totalmente diferentes y datos totalmente diferentes (MIMD). Las arquitecturas SIMD pueden hacer MIMD, pero requiere un trabajo infernal. Es una gran razón por la cual la programación paralela tiene una reputación de pesadilla. Es muy difícil hacer eso.
- ¿Cuál es la mejor computadora portátil para juegos MSI con menos de 90k?
- ¿Qué computadora portátil es la mejor en el rango de 30k a 40k INR?
- ¿Qué tarjetas gráficas son compatibles con la placa base Gigabyte ga-ma74gm-s2?
- Cómo reproducir archivos ogg vorbis
- Cómo mantener mi nueva computadora funcionando sin problemas
Peor aún, la mayoría del software es grande. Los cachés L1 y L2 se inundan regularmente, por lo que las máquinas ultrarrápidas a menudo también incluyen cachés L3. Las GPU están ejecutando bucles estrechos que a menudo se encuentran completamente dentro de la GPU. Si tuvieran que seguir cargando instrucciones y datos, ya que solo hay un bus, el rendimiento se desplomaría.
Se ha intentado toda la idea a bordo, con el Inmos Transputer. Pero cada Transputer tenía un bus de memoria independiente, cuatro líneas de comunicación dedicadas a otros Transputers, un poderoso conjunto de instrucciones, el doble de velocidad que las CPU contemporáneas y la capacidad de escalar a miles de procesadores. Ese fue un sistema increíble. Intel intentó (y falló) producir un clon. Inmos ahora existe solo como una memoria desvaída, los restos de su trabajo son una variedad de reproductores de DVD.
Si Inmos no pudo hacer que la idea funcionara, con un sistema que pretendía ser genérico, entonces es seguro decir que nVidia no tiene la habilidad.
