На Хабре уже были статьи об OpenCL, CUDA и GPGPU со сравнениями производительности, базовыми понятиями и примерами, поэтому рассказывать об основах и принципах работы я тут не буду, даже код не покажу. Но я хочу описать в чем заключаются реальные трудности при использовании GPU (про ограничения и их последствия), почему нельзя сравнивать производительность CPU и GPU, а также про то насколько “универсален” OpenCL на самом деле.
Предисловие
Мое знакомство с GPGPU началось 1,5 года назад и продолжается до сих пор в виде активной разработки исследовательского проекта. Тогда у меня был выбор: OpenCL или CUDA, разницы в выборе особо, на тот момент, не было, но в университете начали читать курс про OpenCL, так я его и выбрал. Сразу скажу, что писал я только для карт с архитектурой от NVidia, поэтому буду говорить про нее (чаще всего о Fermi).
В этом месте был большой абзац об истории и состоянии дел в области расчетов на GPU, но после описания проблем пост оказался слишком длинным и абзац был жестоко урезан (есть надежда, что он вернется в следующей части). Поэтому перейдем сразу к тому, почему портированные на GPU алгоритмы далеко не всегда работают быстро, т.е. дают на практике 0.5Х-10Х прироста производительности вместо обещанных 20Х-100Х относительно CPU (иначе бы уже каждое приложение его использовало).
