GPUs werden überschätzt

Als Geheimtipp in Sachen wissenschaftliches Rechnen wird nach wie vor die Verwendung einer GPU propagiert, so wurde beispielsweise in einem Paper untersucht ob und wie man über eine GPU einen PDDL Solver beschleunigen kann um damit SAT Probleme zu lösen. Die Annahme lautet, dass GPU Computing der grundsätzlich richtige Weg sei und man lediglich im Detail klären müsste wie man es dann macht.

Schauen wir doch einmal die Details an. Eine typische Mittelklassegrafikkarte von nvidia kostet 300 EUR und verbraucht 150 Watt. Man kann damit einerseits Spiele in hoher Auflösung ruckelfrei spielen, andererseits aber auch GPU Computing betreiben. Was ist die Alternative? Lautet die Alternative etwa, gar keinen Booster zu verwenden und nur mit CPU zu rechnen? Nein, die Alternative lautet, sich eine zwei CPU zu kaufen, beispielsweise eine Intel Core i5 welche ebenfalls 300 EUR kostet und ebenfalls 150 Watt verbraucht. Interessanterweise lassen sich Intel CPUs nicht nur einfacher programmieren, sondern sie sind auch leistungsfähiger als das nvidia pendant. Warum gibt es also diese Benchmarks wo versucht wird PDDL Solver auf einer GPU zum Laufen zu bringen während jedoch nicht untersucht, ob sich ein PDDL Solver auf einer Intel CPU betreiben lässt? Vermutlich deshalb, weil man bereit ist auf das Marketing von nvidia hereinzufallen. Das Motto lautet, dass GPU Computing zwar viel Strom verbraucht, nur minimale Verbesserung erbringt und noch dazu sehr kompliziert ist (Java 8 unterstützt es nicht), man es aber trotzdem gegenüber CPU Computing bevorzugt weil es cool ist.

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