Quote from: rPman on June 15, 2013, 02:53:25 PM

Quote from: lexxus on June 15, 2013, 02:13:33 PM

Беда в том, что в High performance computing сейчас доминирует nvidia. Почти весь софт под нее заточен. Так что с ATI будет сложно что-то сделать.

уже несколько лет (примерно с появления серии HD5x) доменирование шатается и летит в тартарары, а заметно оно все еще потому что НЕТ НИКАКИХ АЛЬТЕРНАТИВ на рынке хостеров, во первых тут главенствует безоговорочно амазон, а nvidia им похоже приплатили за теслы (не удивлюсь если в виде контракта на поставку 1xxxxxx шт. по трехкратно низкой цене), чуть по лучше с рынком конкретны услуг (т.е. датамининг, тот же рендеринг) но цен там мягко говоря неадекватны (так как продают услугу) и конечному пользователю будет до лампочки, на чем оно работает.

Любой адекватный разработчик понимает, что в этой области amd ati по соотношению цена/скорость и даже цена обслуживания/скорость (то же энергопотребление) безоговорочно выигрывает ati, и дело совсем не в майнинге, это просто маркетинг у nvidia такой, а значит когда дело доходит до экономии...

OpenCL растет и развивается, в отличии от nvidia cuda, он поддерживается всеми! его изначально поддержали intel и amd (OpenCL это вообще стандарт более высокого уровня чем просто Cuda, например приложения OpenCL будут эффективно использовать как видеокарты, так и многоядерные процессоры), ну а nvidia просто сделала еще один враппер opencl->cuda (правда сейчас я так понимаю полноценный компилятор), не спорю наработки от nvidia в этой области принесли немалую пользу, но вечно за это бабло грести они не могут/не должны.

В том то и проблема. ATI может быть в 100 раз лучше Cuda. Но ваша ферма на ATI нафиг не нужна мне, т.к. все мои библиотеки заточены по CUDA. Например, NAG поддержку OpenCL только планирует

http://www.nag.com/numeric/GPUs/finance_industry.asp

Quote

The NAG Numerical Routines for GPUs are currently implemented in C using the C extensions provided by NVIDIA’s CUDA interface. We plan to support the emerging OpenCL standard.

А переписать код NAG под ATI будет в 100500 раз дороже, чем арендовать вычислительные мощности CUDA кластера или даже купить его.

PS: Если бы я имел мега-ферму на ATI и свободное время, я бы объединился с кем-нибудь, кто понимает актуальные задачи HPC, затем реализовал бы прототип решения какой-либо HPC проблемы, сделал бы бенчмарк, показал на сколько ATI выигрывает, и тогда было бы уже интереснее...