アレイ集中型コンピューティングのためのアーキテクチャの利点

Question

配列集中型の計算を処理するためのアーキテクチャがより迅速であるかどうか不思議です。例えば;いくつかの任意のCコードは、x86ワークステーションで実行されたときよりも速くMIPSワークステーションで実行されるでしょうか？より良い質問があると思います。いくつかのアーキテクチャは高速のFPUを持っています？

重いアレイとマトリックス操作のための新しいオプションの1つは、GPUコンピューティングで、NvidiaのCUDAなどのツールを使用していますが、私は伝統的なCPUレベルに存在するものにもっと興味があります。ありがとう！

Answer 1

確かに建築上の長所と短所があります。 PowerPCチップが、さまざまな浮動小数点の集中的なベンチマークで一貫してインテルのチップを打ち負かすとしばらくしていた。その違いは、私がその時に取り組んでいた核物理学のコードをどれくらい速く走ったかに反映されました。

しかし、彼らは犬のようにWordとExcelを実行した後、実際にクロック速度が落ち始め、デスクトップ上のPowerPCチップのすべてが終了しました。私はアップルだけが彼らと一緒に立ち寄って、マルチアーキテクチャの実行層をスムーズに動かすことができるようにしました。

また、最近のアーキテクチャでは、SIMD（Single Instruction Multiple Data、すなわちベクトル化された）浮動小数点演算ユニットと整数演算ユニット（AltiVec、MMX、SSEなど）があります。これらはGPUのような専用プロセッサと比べると汎用チップでは穏やかにベクトル化されているだけです。

Answer 2

多くのスーパーコンピュータは本質的に複数の配列要素を同時に操作するvector processorsを使用しました。それらはまだいくつかのニッチな分野で使われています（Wikiの記事ではビデオゲームを紹介しています）が、典型的なデスクトップでは利用できません。おそらく、標準的なデスクトップで見つかる最も近いものは、非グラフィックス作業にGPUを使用することです。