Intel: Geforce GTX 280 ist 2,5 Mal schneller als Core i7-960
Eine interne Messung von Intel vergleicht die Geschwindigkeit von CPUs und GPUs. Der Chiphersteller gibt öffentlich zu, dass GPUs im Schnitt mehr als doppelt so schnell sind, als die eigenen Prozessoren.
Quelle: PC Games Hardware
Intel: Geschwindigkeitsvergleich GPU vs. CPU geprüft (2)
Intel vergleicht in internen Messungen die Leistung von Prozessoren und Grafikchips. Im ungleichen Test treten gegeneinander an: Die Nvidia Geforce GTX 280 gegen den Intel Core i7-960.
Entgegen den Präsentationen von Nvidia, welche die eigenen GPUs in Vergleichstabellen meist weit oben sieht, ermittelt Intel lediglich eine durchschnittliche 2,5-fache Mehrleistung des GT-200 gegenüber dem Core i7-960. In mehreren Benchmarks prüften die Intel-Mitarbeiter hauptsächlich den Datendurchsatz der beiden Highend-Boliden. Der GT-200-Chip schlägt den Intel-Prozessor in manchen Tests um das 15-fache, nur selten kann der Core i7-960 sich gegen den Nvidia-Chip behaupten. Die Medien sprechen von einem Eigentor von Intel, und Nvidia ist verwundert über die Ehrlichkeit des Chipherstellers. Andy Keane, zuständig für GPU-Computing bei Nvidia betont, dass Intel für die Untersuchung ein Geforce-Modell aus der vorangegangenen Generation gewählt hat und die aktuellen Fermi-Chips noch besser abgeschnitten hätten. Der Grund hierfür liegt darin, dass Nvidias Fermi-Chips zum Zeitpunkt als der Aufsatz für die Konferenz eingereicht werden musste, noch nicht verfügbar waren. Weiterhin kommt es auf die verwendete Software an, und in wie weit diese optimiert ist, so Intel.
Andy Keane, verantwortlich für GPU-Computing bei Nvidia:
"Es kommt in der Technikwelt selten vor, dass einer deiner Konkurrenten auf einer Konferenz erklärt, deine Technik sei nur 14-mal schneller als ihre. So etwas habe ich in den 26 Jahren, die ich in der Industrie bin, noch nicht erlebt."
Die detaillierten Ergebnisse der Untersuchungen können auf delivery.acm.org nachgelesen werden, ein ausführliches PDF-Dokument steht ebenfalls zur Verfügung.
Und letzten Endes hängt es alles an der Optimierung der Software an die jeweiligen Eigenarten der GPUs.
die ati karten der hd4k/hd5k generation krebsen immernoch mit den befehlssätzen für die hd3k rum...
mittlerweile hat sich dabei aber so extrem viel getan bei ati in sachen hardware und geschwindigkeit, dass es einfach nur dreist ist von den betreibern dieses projekts, ati nicht zu unterstützen.
folding@home ist im grunde nichts weiter als brute-force auf molekülkombinationen, um zu schauen, ob und wie es stabilzubekommen ist.
dabei dürften ati-karten mittlerweile genausoweit führen (wenn denn endlich mal von software unterstützt), wie beim wlan-/hashknacken per bruteforce.
die radeons ab der hd4k haben eine extrem viel höhere integerleistung als nvidias karten.
somit wären sie für folding sehr gut geeignet
Und für F@H entscheided wie gesagt nicht die Integerleistung sondern die FP-Leistung.
die ati karten der hd4k/hd5k generation krebsen immernoch mit den befehlssätzen für die hd3k rum...
mittlerweile hat sich dabei aber so extrem viel getan bei ati in sachen hardware und geschwindigkeit, dass es einfach nur dreist ist von den betreibern dieses projekts, ati nicht zu unterstützen.
folding@home ist im grunde nichts weiter als brute-force auf molekülkombinationen, um zu schauen, ob und wie es stabilzubekommen ist.
dabei dürften ati-karten mittlerweile genausoweit führen (wenn denn endlich mal von software unterstützt), wie beim wlan-/hashknacken per bruteforce.
die radeons ab der hd4k haben eine extrem viel höhere integerleistung als nvidias karten.
somit wären sie für folding sehr gut geeignet