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继续我之前的问题。CUDA 适合实时快速应用吗？任务是：我需要我的应用程序在 0.1-0.3 毫秒内进行大量计算。CUDA 内核在适合我的项目的非常好的时间内处理这些计算，但是由于我得到的所有开销（内存复制），时间是不可接受的。

CUDA 是不能用于这种应用程序，还是有一些技巧可以避免我之前的问题中描述的 sutuations？

这些家伙提供了所谓的“GPU Workbench”，并在他们自己的 linux 版本上构建了经过修改的 gpu 驱动程序。他们说他们的系统比典型的 GPU 配置执行得更快。有人知道他们吗？

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0.3ms 是在 GPU 上运行完整程序的一个非常小的时间窗口。即使对于非常小的任务，10 倍也是更典型的。如果你的任务太小以至于它可以在这么短的时间内运行，那么你可能甚至没有使 GPU 饱和，甚至在 GPU 上运行它也没有任何意义。

也就是说，我确实将 CUDA 用于一个周转时间大约为一秒的实时分布式系统，但听起来我们对“实时”的定义比你的要宽松一些。

我对您链接的“GPU Workbench”一无所知。

于 2012-10-30T03:35:04.027 回答
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我将分两部分回答这个问题。

  1. 程序的运行时间取决于您实现的数据量和并行度。并且还使用不同的技术（使用 L1 和 L2 缓存、多个内核）和其他东西。正如您提到的实时应用程序，您需要不时使用 CPU 内存。如果可能，请尝试一次使用所有数据。

  2. 如果您的应用程序使用图形。我推荐使用图形库（OpenGL [also, GLSL], DirectX [HLSL]）。

于 2012-10-30T13:18:56.203 回答