“GPU 计算”的版本间差异

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<big>'''GPU 计算</big>
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[[GPU 计算]]，或称'''显卡计算'''，是指使用计算机的图形处理器（Graphic Processing Unit，简称 GPU）处理计算工作的计算方式。与之对应的是使用计算机中央处理器（即CPU）的 '''CPU 计算'''。
  
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与常见的使用 CPU 即计算机中的中央处理器来进行计算工作不同，[[GPU 计算]]使用的是计算机中的图形处理器（Graphic Processing Unit，简称 GPU）。一般来说，GPU计算能力会比CPU高很多，'''使用GPU进行计算会比CPU计算快2至10倍之多'''。同时，你获得的积分也会非常的多。
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==与 CPU 计算的比较==
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较之计算机的中央处理器（即CPU），GPU 在科学计算方面拥有如下优势：
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* GPU 由大量的运算单元（核心）组成，并行计算能力远高于 CPU。
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* 通常 GPU 拥有较普通内存位宽更大、频率更高的专用内存，即显存，适合处理大规模数据。
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综上，GPU 适合进行大量同类型数据的密集运算，如密码破译。
  
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要参加 GPU 计算项目，需要满足下列几个条件：
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对于适合 GPU 处理的任务，GPU计算会比CPU计算快2至10倍之多。同时，在分布式计算项目中，GPU 任务的得分效率也比往往 CPU 任务高出很多。
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* 计算机中配备了支持 GPU 计算的显卡，并且为该显示安装了相应的支持 GPU 计算的驱动程序。
 
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* 使用项目方提供的 GPU 计算专用的客户端 / 优化程序。
 
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* 满足相应的配置要求（如显存、型号）。
 
  
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==系统需求==
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硬件需求方面：
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* NVIDIA 显卡需要 CUDA 计算支持，支持的型号详见[http://www.nvidia.com/object/cuda_learn_products.html 此页]。
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* AMD 显卡需要拥有 AMD R600、AMD R700 或更新的 GPU 核心型号。R600核心的显卡有：ATI Radeon HD2400、HD2600、HD2900、HD3800；R700核心的显卡有：HD4350到HD4890。参见：[http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/ATIStreamSDKv1.4Beta/pages/ATIStreamSystemRequirements.aspx 支持Stream技术的产品]，[http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/Pages/default.aspx#two 支持OpenCL技术的产品]。
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* AMD APU 核心显卡中，Brazos、Kabini、Lynx 平台，适用于平板电脑的 Llano、Trinity 和 Richland 平台，以及适用于桌面和笔记本电脑的 Llano、Trinity 和 Richland APU 都支持 GPU 计算。
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* Intel 显卡需要 OpenCL 支持，Ivy Bridge 和 Haswell 架构的 CPU 集成的 GPU 均支持该特性。
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* 不同项目对 GPU 配置还会有特殊要求（如显存、双精度支持等）。显卡推荐拥有至少 256MB 板载显存，如果低于这个数，可能只有考虑一下 [[Collatz Conjecture]] 了。
  
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=='''注意事项'''==
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软件方面：
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默认情况下，BOINC仅在计算机闲置时使用GPU计算。因为'''使用GPU计算可能导致计算机响应非常缓慢'''，影响使用。如果你的显卡足够快，可以在参数设置中更改相应设置。
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* 操作系统中需装相应的支持 GPU 计算的驱动程序。
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* 使用项目方提供的 GPU 计算专用的客户端 / [[优化计算程序]]。
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* 计算程序有[[#权限问题|权限]]访问GPU资源。
  
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以下是各类显卡的驱动下载方式：
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*[http://www.nvidia.com/page/drivers.html NVIDIA显卡]（Mac以及部分Windows用户另外需要[http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html CUDA驱动]，[http://pan.baidu.com/share/link?shareid=450554&uk=3207560304 CUDA驱动网盘高速下载，不含Linux系统驱动]）
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*[http://support.amd.com/us/gpudownload/Pages/index.aspx AMD 显卡]
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*[https://downloadcenter.intel.com/default.aspx Intel 显卡]
  
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=='''硬件需求'''==
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==注意事项==
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*NVIDIA显卡需要CUDA计算支持，支持的型号详见[http://www.nvidia.com/object/cuda_learn_products.html 此页]。
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===权限问题===
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*ATI显卡需要拥有AMD R600、AMD R700或更新的GPU核心型号。R600核心的显卡有：ATI Radeon HD2400、HD2600、HD2900、HD3800；R700核心的显卡有：HD4350到HD4890。参见：[http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/ATIStreamSDKv1.4Beta/pages/ATIStreamSystemRequirements.aspx 支持Stream技术的产品]，[http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/Pages/default.aspx#two 支持OpenCL技术的产品]。
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Windows 下，由于权限控制机制，以独立用户身份运行的 BOINC 无法正常检测 GPU。安装 BOINC 客户端时，请不要选择 “Protected access execution mode”（默认即不选）。
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*显卡推荐拥有至少256MB显存（板载！）。如果低于这个数，可能只有考虑一下[[Collatz Conjecture]]了。
 
  
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Linux 下，需要将运行客户端的用户加入适当的用户组（通常是 video），以保证客户端拥有足够的权限使用 GPU 资源。
  
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=='''下载驱动'''==
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===资源占用===
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*[http://www.nvidia.com/page/drivers.html NVIDIA显卡]（Mac以及部分Windows用户另外需要[http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html CUDA驱动]，[http://pan.baidu.com/share/link?shareid=450554&uk=3207560304 CUDA驱动网盘高速下载，不含Linux系统驱动])
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GPU 计算可能导致计算机图形界面响应非常缓慢。越是低端的显卡，这种效应越发明显。默认情况下，BOINC 仅在计算机闲置时使用GPU计算。如果你的显卡足够快，可以在参数设置中更改相应设置。
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*[http://support.amd.com/us/gpudownload/Pages/index.aspx ATI显卡]
 
  
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=='''支持GPU计算的项目'''==
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对于多显卡用户，可以禁用负责显示的显卡（通常是集成显卡或核心显卡），以避免影响系统正常使用。
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===Intel 显卡===
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*[[Collatz Conjecture]]
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==支持GPU计算的项目==
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===ATI显卡===
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===AMD 显卡===
 
*[[Collatz Conjecture]]
 
*[[Collatz Conjecture]]
 
*[[Folding@home]]（非BOINC平台）
 
*[[Folding@home]]（非BOINC平台）
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*[[Hydrogen@Home]]（测试中）
 
 
*[[MilkyWay@home]]（需要双精度浮点运算支持）
 
*[[MilkyWay@home]]（需要双精度浮点运算支持）
 
*[[Moo! Wrapper]]
 
*[[Moo! Wrapper]]
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*[[PrimeGrid]]（仅限 AP26 Search 子项目和Proth Prime Search (Sieve)子项目）
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*[[PrimeGrid]]（仅限 Proth Prime Search (Sieve) 子项目）
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*[[SETI@home]]（需要[[SETI@home:优化程序|第三方优化程序]]支持 ATi GPU 运算）
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*[[SETI@home]]
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*[[SETI@home/AstroPulse Beta]]
 
 
*[[POEM@HOME]]
 
*[[POEM@HOME]]
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===Intel 显卡===
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*[[Collatz Conjecture]]
  
 
===NVIDIA显卡===
 
===NVIDIA显卡===
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*[[PrimeGrid]]（仅限Sieve子项目类支持）
 
*[[PrimeGrid]]（仅限Sieve子项目类支持）
 
*[[SETI@home]]
 
*[[SETI@home]]
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*[[SETI@home/AstroPulse Beta]]
 
 
*[[The Lattice Project]]
 
*[[The Lattice Project]]
 
*[[POEM@HOME]]
 
*[[POEM@HOME]]

2013年6月11日 (二) 11:24的版本

GPU 计算，或称显卡计算，是指使用计算机的图形处理器（Graphic Processing Unit，简称 GPU）处理计算工作的计算方式。与之对应的是使用计算机中央处理器（即CPU）的 CPU 计算。

与 CPU 计算的比较

较之计算机的中央处理器（即CPU），GPU 在科学计算方面拥有如下优势：

  • GPU 由大量的运算单元（核心）组成，并行计算能力远高于 CPU。
  • 通常 GPU 拥有较普通内存位宽更大、频率更高的专用内存，即显存，适合处理大规模数据。

综上，GPU 适合进行大量同类型数据的密集运算，如密码破译。

对于适合 GPU 处理的任务，GPU计算会比CPU计算快2至10倍之多。同时，在分布式计算项目中，GPU 任务的得分效率也比往往 CPU 任务高出很多。

系统需求

硬件需求方面：

  • NVIDIA 显卡需要 CUDA 计算支持，支持的型号详见此页。
  • AMD 显卡需要拥有 AMD R600、AMD R700 或更新的 GPU 核心型号。R600核心的显卡有：ATI Radeon HD2400、HD2600、HD2900、HD3800；R700核心的显卡有：HD4350到HD4890。参见：支持Stream技术的产品，支持OpenCL技术的产品。
  • AMD APU 核心显卡中，Brazos、Kabini、Lynx 平台，适用于平板电脑的 Llano、Trinity 和 Richland 平台，以及适用于桌面和笔记本电脑的 Llano、Trinity 和 Richland APU 都支持 GPU 计算。
  • Intel 显卡需要 OpenCL 支持，Ivy Bridge 和 Haswell 架构的 CPU 集成的 GPU 均支持该特性。
  • 不同项目对 GPU 配置还会有特殊要求（如显存、双精度支持等）。显卡推荐拥有至少 256MB 板载显存，如果低于这个数，可能只有考虑一下 Collatz Conjecture 了。

软件方面：

  • 操作系统中需装相应的支持 GPU 计算的驱动程序。
  • 使用项目方提供的 GPU 计算专用的客户端 / 优化计算程序。
  • 计算程序有权限访问GPU资源。

以下是各类显卡的驱动下载方式：

注意事项

权限问题

Windows 下，由于权限控制机制，以独立用户身份运行的 BOINC 无法正常检测 GPU。安装 BOINC 客户端时，请不要选择 “Protected access execution mode”（默认即不选）。

Linux 下，需要将运行客户端的用户加入适当的用户组（通常是 video），以保证客户端拥有足够的权限使用 GPU 资源。

资源占用

GPU 计算可能导致计算机图形界面响应非常缓慢。越是低端的显卡，这种效应越发明显。默认情况下，BOINC 仅在计算机闲置时使用GPU计算。如果你的显卡足够快，可以在参数设置中更改相应设置。

对于多显卡用户，可以禁用负责显示的显卡（通常是集成显卡或核心显卡），以避免影响系统正常使用。

支持GPU计算的项目

AMD 显卡

Intel 显卡

NVIDIA显卡

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