AMD FirePro W9100 Review: Hawaii setzt auf Anzug und Krawatte

OpenCL: Berechnen, Kryptographie und Bandbreite Shader-Leistung: FP32 vs. FP64 Beginnen wir mit einem OpenCL-Benchmark, der die theoretische Obergrenze der 32- und 64-Bit-Präzision der Rechenleistung erhöhen sollte. Obwohl dieser Benchmark (zusammen mit dem Kryptographietest) synthetisch ist, veranschaulicht er immer noch Nvidias halbherzige Unterstützung von OpenCL. J

OpenCL: Berechnen, Kryptographie und Bandbreite

Shader-Leistung: FP32 vs. FP64

Beginnen wir mit einem OpenCL-Benchmark, der die theoretische Obergrenze der 32- und 64-Bit-Präzision der Rechenleistung erhöhen sollte.

Obwohl dieser Benchmark (zusammen mit dem Kryptographietest) synthetisch ist, veranschaulicht er immer noch Nvidias halbherzige Unterstützung von OpenCL.

Ja, Nvidia bietet seine proprietäre CUDA API, und es gibt viele Anwendungen, die es unterstützen. In zunehmendem Maße wollen ISVs jedoch keine zwei Compute-Sprachen unterstützen, und OpenCL gewinnt dadurch an Zugkraft. Selbst langjährige Bastionen der CUDA-Unterstützung, wie Adobe, übernehmen OpenCL.

Zusammenfalten: Folding @ Home

Lassen Sie uns den Folding @ Home-Benchmark auf dieser Karte ausführen, obwohl nur wenige Leute eine 2500-Euro-Workstation-Karte zum Falten oder Bitcoin-Mining verwenden würden.

Speicherbandbreite

Im Speicher-Bandbreitentest hat Nvidias unterdurchschnittliche OpenCL-Implementierung fast die neuesten AMDs erreicht. Mit der Umstellung auf DirectX kann die Kepler-Architektur von GK110 den FirePro W9100 jedoch um 50% übertreffen.

Wenn wir uns den Anwendungsbenchmarks zuwenden, behalten wir diese synthetischen Benchmarks im Hinterkopf. Sie helfen, die Leistungsergebnisse von realen Benchmarks zu entschlüsseln, die von anderen Plattform-Subsystemen beeinflusst werden.

Zumindest müssen wir uns fragen, ob Nvidias glanzlose Unterstützung für OpenCL und die Betonung von CUDA die beste Strategie ist. Nur die Zeit kann es verraten.

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