Привет, лор. Очередной выбора тред.
В данный момент пользуюсь видеокартой GeForce 9800 GT. Когда её покупал, не думал, что вообще нужно будет что-то вроде CUDA или чего подобного, покупал «для игрушек», уже на тот момент она была не топовая, не самая новая, но вполне приличная - все игрушки, какие мне были нужны - работали :) а я не шибко требовательный, да и моник 1280x1024 по современным меркам вроде для игрушек маленькое разрешение. :)
CUDA сейчас использую для написания ВКР - для чего-то серьёзного мне не надо, и много денег выкладывать не хочу, потому покупка Tesla не рассматривается.
PCI-E разъём на материнке, кажется, только один - поэтому если новую карту куплю, старую придётся продать... две использовать не получится.
Что не устраивает: не устраивает compute capabilty версии 1.1. Выхлоп deviceQuery:
Device 0: "GeForce 9800 GT"
CUDA Driver Version / Runtime Version 4.2 / 4.2
CUDA Capability Major/Minor version number: 1.1
Total amount of global memory: 512 MBytes (536543232 bytes)
(14) Multiprocessors x ( 8) CUDA Cores/MP: 112 CUDA Cores
GPU Clock rate: 1500 MHz (1.50 GHz)
Memory Clock rate: 900 Mhz
Memory Bus Width: 256-bit
Max Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(8192), 2D=(65536,32768), 3D=(2048,2048,2048)
Max Layered Texture Size (dim) x layers 1D=(8192) x 512, 2D=(8192,8192) x 512
Total amount of constant memory: 65536 bytes
Total amount of shared memory per block: 16384 bytes
Total number of registers available per block: 8192
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 768
Maximum number of threads per block: 512
Maximum sizes of each dimension of a block: 512 x 512 x 64
Maximum sizes of each dimension of a grid: 65535 x 65535 x 1
Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
Texture alignment: 256 bytes
Concurrent copy and execution: Yes with 1 copy engine(s)
Run time limit on kernels: Yes
Integrated GPU sharing Host Memory: No
Support host page-locked memory mapping: Yes
Concurrent kernel execution: No
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support enabled: No
Device is using TCC driver mode: No
Device supports Unified Addressing (UVA): No
Device PCI Bus ID / PCI location ID: 1 / 0
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
Если точнее, что в первую очередь не устраивает - двойная точность (её нет). Ещё нет атомарных операций, но не знаю, насколько они мне нужны... Ещё нет трёхмерной сетки (только двухмерная), может в будущем может пригодиться.
Поэтому задумываюсь о покупке новой (не топовой, не самой дорогой), но чтобы поддерживала compute capabilty поновее (самый новый сейчас вроде 3.0, чуть постарше 2.1). Думаю, 2.1 мне в принципе должно хватить... 3.0 все дорогущие.
Главное условие, чтобы она вдруг не была слабее по производительности GeForce 9800GT (а вдруг, если бюджетная какая), и чтобы с дровами под линукс (проприетарными, так как CUDA) не было проблем. На 9800 проблемы есть. :( в игрушки тоже порой бывает захочется поиграть :) отдохнуть от забот и от всего.
Смотрю сюда - http://developer.nvidia.com/cuda-gpus и вижу чипы, которые поддерживают то, что мне надо...
Вот нашёл для примера:
GT 630 http://www.voronezh.ret.ru/tov_inf.jsp?gid=837961&name=Videokarta_PCI-E_G...
GT 620 http://www.voronezh.ret.ru/tov_inf.jsp?gid=837957&name=Videokarta_PCI-E_G...
GT 610 http://www.voronezh.ret.ru/tov_inf.jsp?gid=837962&name=Videokarta_PCI-E_G...
GT 520 (целый список на этом чипе) http://www.voronezh.ret.ru/index.jsp?loc=ajax&gid=22670&cls=775560
GT 440 http://www.voronezh.ret.ru/index.jsp?loc=ajax&gid=22670&cls=761593
GT 430 http://www.voronezh.ret.ru/index.jsp?loc=ajax&gid=22670&cls=743206
Какую из них лучше брать? Оно понятно, что, как правило, чем дороже, тем быстрее+надёжнее (примерно, хоть и не всегда), но мне супер-производительность не нужна, но нужно, чтобы хотя бы не уступала GeForce 9800GT
P.S. ATI/Intel не предлагать, ищу именно для CUDA, и может, в перспективе для OpenCL. Ati Stream или что там есть изучать желания нет, да и на CUDA почуть всё-таки уже писал, опыт какой-никакой.
