GPU क्षमताओं का वैकल्पिक उपयोग?

मैंने हाल ही में एक GPU पर वितरित रेंडरिंग पर एक लेख प्रकाशित किया - कुछ सवाल और सुझाव आए। इसलिए, मैं इस विषय पर अधिक विस्तार से (और चित्रों के साथ, अन्यथा लेख चित्रों के बिना लगभग नहीं पढ़ा जाता है) पर चर्चा करना आवश्यक समझता हूं, जिससे इस विषय पर अधिक पाठक आकर्षित होते हैं।
मुझे लगता है कि शक्तिशाली कंप्यूटिंग सिस्टम के मालिक इस मुद्दे में दिलचस्पी लेंगे: खनिक , गेमर्स, अन्य शक्तिशाली कंप्यूटिंग सिस्टम के व्यवस्थापक।

शक्तिशाली लोहे के कई मालिकों ने इसके बारे में सोचा, लेकिन क्या आपके लोहे के टुकड़े की शक्ति पर अतिरिक्त पैसा कमाना संभव है जबकि यह बेकार है?


मेरी सुंदरता मर चुकी है!


सबसे सस्ती विधियों में से एक बिटकॉइन है। वितरित भुगतान प्रणाली बिटकॉइन के आगमन के संबंध में, इस तरह के एक दिलचस्प सबक दिखाई दिए - खनन ("बिटकॉइन का खनन", बिटकॉइन सिस्टम की रक्षा के पक्ष में गणना, जिसके लिए सिस्टम प्रतिभागी को बिटकॉइन के साथ पुरस्कृत करता है, जिसे वह बिटकॉइन एक्सचेंजों में से एक प्रसिद्ध मुद्रा में बदल सकता है) - पर्याप्त महंगा, और हमेशा लाभदायक नहीं। बल्कि, Radeonchiki की तुलना में FPGAs पर खनन अधिक लाभदायक निकला। इसलिए, खनन के मामले में उत्तरार्द्ध के मालिक कम भाग्यशाली थे, और उन्हें अपने लोहे के टुकड़े बेचने पड़े।


खनन खेत, मैंने 66 वीडियो कार्ड गिने। कैसे अच्छा! यहां से ले गए ।

मैंने खुद हाल ही में GTX580 (और एनवीडिया खनन के लिए खराब है, हां) पर मेरा प्रयास किया, लेकिन मुझे एहसास हुआ कि 17 (सत्रह) डॉलर प्रति माह - बहुत सारे पैसे के बावजूद, लेकिन उस वेतन के बारे में नहीं जिसे मैंने सपने में देखा था।
लेकिन निराशा को रोकने के लिए जल्दी मत करो! आप स्थिति को बचाने की कोशिश कर सकते हैं!

तो, उचित उपयोग के साथ शक्तिशाली vidyushki:
1. किसी की भलाई के लिए सेवा कर सकते हैं।
2. बिटकॉइन की तुलना में अधिक लाभ ला सकता है।
3. डाउनटाइम के दौरान बिटकॉइन से लाभ।

वीडियो कार्ड किस काम के लिए आ सकते हैं?
1. वीडियो कार्ड पर सामान्य प्रयोजन गणना (सामान्य प्रयोजन ग्राफिक प्रोसेसर इकाई - GPGPU)।
2. हार्डवेयर रेखांकन (ओपनजीएल, डायरेक्टएक्स)।

GPGPU से शुरू करते हैं

वीडियो कार्ड का उपयोग कैसे करें?
CUDA एनवीडिया कार्ड के लिए एक अच्छा ढांचा है, और केवल उनके लिए है। हार्डवेयर डिपेंडेंट प्लेटफॉर्म।
फायरस्ट्रीम एएमडी ग्राफिक्स कार्ड पर GPGPU कंप्यूटिंग के लिए एक रूपरेखा है। फिर से, एक हार्डवेयर-निर्भर मंच। ईमानदारी से, मैंने फायरस्ट्रीम पर एक भी रेंडर नहीं देखा है।
OpenCL किसी भी चीज़ पर कंप्यूटिंग के लिए एक हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर-स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म है: दोनों सीपीयू और जीपीयू, टोस्टर और माइक्रोवेव ओवन पर। सब कुछ ठीक है, लेकिन व्यक्तिगत अनुभव और कई परीक्षणों पर मुझे यकीन हो गया कि मंच एकदम सही है। ग्लिच, बग, खराब अनुकूलन। शायद वे उस पर कुटिल कलम से लिखते हैं? मुझे नहीं पता, शायद कोई टिप्पणी में टिप्पणी करेगा।
HLSL DirecrX shader भाषा है। एक shader क्या है? यह DirectX में सतह पेंटिंग एल्गोरिदम लिखता है। यहां तक ​​कि एक दोस्त ने एचएलएसएल पर एक रेंडर किया। सबकुछ ठीक होगा, लेकिन प्लेटफॉर्म सॉफ्टवेयर पर निर्भर है। स्मॉल सॉफ्ट से केवल DirectX।
DirectCompute Melkomyagky से एक आवेदन (DirectX, और क्या) प्रोग्रामिंग भाषा है। अक्सर, इसकी मदद से भौतिकी को वीडियो कार्ड पर लटका दिया जाता है।
GLSL OpenGL shader भाषा है। और ओपनजीएल, जैसा कि हम जानते हैं, अधिकांश हार्डवेयर का समर्थन करता है, विंडोज, लिनक्स, ओएसएक्स पर काम करता है। तो विकल्प सबसे अधिक फायदेमंद लगता है। ईमानदारी से, मैंने इस पर गंभीर सॉफ़्टवेयर नहीं देखा है, लेकिन मुझे लगता है कि सोचने का कारण है। कोशिश करो, बहाने नहीं खोजो, इसका उपयोग क्यों न करो।
गैर-ग्राफिकल कंप्यूटिंग में, GLSL WebGL अनुप्रयोगों में लोकप्रिय है। आप अपने लिए देख सकते हैं कि वेबजीएल पर निष्पक्ष रेंडर कैसे काम करता है , और स्क्रीन पर पिक्सेल को रोकने के लिए अपने माउस का उपयोग करें।

एक वीडियो है जिसमें Nvidia GeForce GTS250 और Core i5 पर विभिन्न फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए लिखे गए कोड का प्रदर्शन दिखाया गया है।

यह वीडियो एक पूर्ण संकेतक नहीं है। सबसे पहले, infa पुराना हो सकता है, लेकिन क्या होगा अगर OpenCL पहले से ही किसी और से तेज है? दूसरे, समान खनन खेतों पर OpenCL के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए GTS250 एक टॉप-एंड ग्राफिक्स कार्ड नहीं है।

मेरी राय में, सबसे उपयुक्त प्लेटफॉर्म हैं:
1. इसकी बहुमुखी प्रतिभा, स्थिरता और गति को देखते हुए जीएलएसएल। नकारात्मक पक्ष प्रोग्रामिंग की असुविधा है।
2. ओपनसीएल - सार्वभौमिक, सर्वाहारी। सभी समर्थित सीपीयू और जीपीयू को शामिल करता है। माइनस - खामियां हैं।
3. 1 और 2 को मिलाएं।

बहुत सारे कार्य हैं जिनमें GPU कंप्यूटिंग की आवश्यकता है। इंजीनियरिंग, वैज्ञानिक, वित्तीय, ग्राफिक। मैं प्रतिपादन पर ध्यान केंद्रित करूंगा (जो मैं थोड़ी देर बाद चर्चा करूंगा), जैसा कि मैं ग्राफिक्स में लगा हुआ हूं, और मुझे इस बारे में कुछ कहना है।

हार्डवेयर रेखांकन

पहली बात जो दिमाग में आती है वह है क्लाउड गेम्स (देखें ओनलिव )। गेम्स का क्लाउड रेंडरिंग तब होता है जब एक कंप्यूटिंग सर्वर पर रिसोर्स-डिमांडिंग गेम को दूरस्थ रूप से खींचा जाता है, और ध्वनि के साथ एक समाप्त चित्र उपयोगकर्ता को भेजा जाता है। वे इसका उपयोग करते हैं यदि उपयोगकर्ता का कंप्यूटर मुश्किल से उसी गेम को सबसे कम सेटिंग्स पर खींचता है, या आमतौर पर इस गेम के साथ असंगत है।

एंड्रॉइड टैबलेट पर हार्डवेयर-डिमांड गेम खेलने के बारे में एक वीडियो:


इसलिए, अब क्लाउड-वितरित रेंडरिंग सिस्टम पर वापस आ गया हूं जिसे मैं प्रस्तुत करना चाहता हूं।

CLOUD पुनर्वसन

या वितरित किया गया? बल्कि, बादल, केवल एक वितरित बादल। क्लाउड डिस्ट्रिब्यूटेड रेंडरिंग।
मैं प्रतिपादन पर ध्यान केंद्रित करना चाहता हूं, लेकिन रेखांकन पर नहीं, बल्कि अधिक गंभीर और गहन एल्गोरिदम पर, जैसे निष्पक्ष प्रतिपादन , जो मैंने पहले ही सबके कानों में गूंज दिया है ।
GPU पर एक निष्पक्ष रेंडर जैसा लगभग क्या दिखता है - ऑक्टेन रेंडर (Nvidia CUDA) का उदाहरण


एल्गोरिथ्म अच्छा है कि यह आपको वास्तविक समय में वैश्विक रोशनी (प्रकाश, प्रकाश प्रतिबिंब, प्रतिबिंब प्रतिबिंब, प्रतिबिंब प्रतिबिंब, प्रतिबिंब आदि) को प्रस्तुत करने की अनुमति देता है, बहुत शोर के साथ।
लेकिन लोहे के टुकड़े का प्रदर्शन जितना अधिक होता है, उतनी ही तेजी से छवि शोर से साफ हो जाती है।

लेकिन मुसीबत में Radeons के मालिकों को मत छोड़ो! OpenCL का उपयोग करके रेंडरिंग हैं:
ये साइकल रेंडर (ओपनसोर्स), इंडिगोआरटी, स्मॉललक्सजीपीयू (ओपनसोर्स भी हैं)

SmallLuxGPU


सामान्य तौर पर, मुझे लगता है कि समय दिखाएगा जो बेहतर है: अपना खुद का सॉफ़्टवेयर लिखें, या किसी और के कोड को समझें ।

किस रूप में सेवा करें?
1. प्लग-इन 3 डी संपादक के माध्यम से।
2. जावास्क्रिप्ट के साथ एक ब्राउज़र। वैसे, आप कुछ ऐसा कर सकते हैं जैसे "एक लिंक को फेंक दिया - किसी को 3 डी ऑब्जेक्ट दिखाया।"

और इस प्रणाली का उपयोग कैसे करें: पैसे के लिए, या दोस्तों के लिए मुफ्त में या किसी दिलचस्प परियोजना के लिए - उपयोगकर्ता खुद के लिए तय करते हैं।

क्या हम सीपीयू पर कार्य वितरित कर सकते हैं?

जैसा कि हम जानते हैं, मल्टी-थ्रेडेड कंप्यूटिंग में ग्राफिक वीडियो एडेप्टर उच्च (सीपीयू की तुलना में) उच्च प्रदर्शन करते हैं। लेकिन सीपीयू को लिखना आवश्यक नहीं है । ऐसे कार्य हैं जो GPU का उपयोग करने के लिए लिखना या अव्यवहारिक होना बहुत मुश्किल है।

हालाँकि, सामान्य तौर पर, इस चित्र में मेरी राय परिलक्षित होती है:

खैर, बटन समझौते के बिना एक पोस्ट एक पोस्ट नहीं है।

परियोजना का वैचारिक घटक

कम्प्यूटिंग संसाधनों का केवल एक हिस्सा है जिसे पुनर्वितरित करने की आवश्यकता है। कुछ को एक उत्पादक ग्रंथि की आवश्यकता होती है, जबकि अन्य में यह निष्क्रिय होता है। वही अन्य संसाधनों पर लागू होता है: पैसा, पानी, भोजन, ऊर्जा, गर्मी। कुछ के लिए, एक अतिरिक्त जो खुशी नहीं लाती है - दूसरों के लिए, एक असुविधा जो असुविधा का कारण बनती है।
मानवता को जीवन के सभी पहलुओं में पारस्परिक सहायता की आवश्यकता है। और प्रतिपादन और वितरित कंप्यूटिंग संसाधनों का एक छोटा सा हिस्सा है जिसे हम एक दूसरे की मदद कर सकते हैं। फिर भी, लोहे के नए टुकड़े खरीदने की तुलना में मौजूदा निष्क्रिय क्षमता का उपयोग करना अधिक समीचीन है?
मेरा मतलब है, भविष्य में वितरित कंप्यूटिंग के साथ है! मैं यह बिल्कुल नहीं कहता कि परियोजना को नंगे उत्साह के साथ विकसित किया जाना चाहिए, और डेवलपर्स को पवित्र आत्मा पर खिलाया जाना चाहिए।

कुल

यदि यह विषय अचानक किसी के हित में है, तो मैं इस पर चर्चा करने के लिए कामरेड को सुझाव देता हूं!