Il GPGPU sostituisce la CPU?
No. La completa in un'architettura eterogenea.
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Il GPGPU usa le GPU come motori di calcolo massivo per simulazione, IA, signal processing e ingegneria numerica.
Il GPGPU e l'uso delle GPU per carichi non grafici.
Se il problema e data-parallel, i guadagni possono essere molto elevati.
Le GPU gestiscono migliaia di thread simili. Le CPU restano migliori per flussi di controllo complessi.
Le prestazioni dipendono da:
Non bastano i FLOPS: contano FP64, FP32, FP16, interi e tensor.
Buon performance-per-watt se il codice e davvero parallelizzato.
Paradigma dominante: stream processing.
Pattern tipici:
La scelta dipende da portabilita, maturita tooling, hardware target e competenze team.
Use case frequenti:
No. La completa in un'architettura eterogenea.
Con dataset piccoli, dipendenze forti o logica di controllo troppo ramificata.
CUDA e spesso piu diretto su NVIDIA; OpenCL privilegia la portabilita.
Trasferimenti memoria e struttura algoritmo possono annullare parte dei benefici.
Il GPGPU e potente ma non magico: i migliori risultati arrivano con design memoria-aware e buona orchestrazione CPU-GPU.
Fonti:
Hai un calcolo pesante in simulazione, visione, IA o data? Possiamo valutare la compatibilita GPU e definire una roadmap di accelerazione pragmatica.