Alternativen zum aktuellen gcc.

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Klaus Meier · Post by **Klaus Meier** » Mon Feb 01, 2016 7:40 pm

Genau das war auch irgendwie mein Gedanke. Die Verbreitung diese CPUs ist ja wohl so gering, dass sich ein eigener Zweig dafür erübrigt. Aber doppelter Code, wo zur Laufzeit entschieden wird, welchen führe ich aus, dass könnte es sein. Oder man nutzt Gentoo

schmidicom · Post by **schmidicom** » Mon Feb 01, 2016 7:49 pm

Wird die Option "-march=native" den HSA-Support (wenn er dann vorhanden ist) selbständig hinzuschalten können?

EDIT (eine kleine Überlegung von mir):
Sollten darauf optimierte Programme tatsächlich deutlich schneller sein wäre das für Nvidia sicher ein Problem, denn die können ja schlecht mit Intel einen auf HSA machen.

Yamakuzure · Post by **Yamakuzure** » Wed Feb 03, 2016 10:50 am

py-ro wrote:Der Switch funktioniert auf allen Systemen, im Zweifel werden die Binarys nur nutzlos größer. Das ist ja das schöne am HSA, die Binarys sind so angelegt, dass Sie "überall" laufen können.

Autsch! Das habe ich übersehen. Bei der geringen Verbreitung (noch) glaube ich aber nicht an ein generelles Aktivieren.

Auch eine eigene Architektur wäre sinnlos, denn es würden ja nur sehr sehr wenige Programme das nutzen können.

Für diese Programme kann ich mir aber durchaus gesonderte Auslieferungen vorstellen.
Also das es neben <foo> auch <foo>-hsa geben wird. Das würde dann die Entscheidung beim User belassen.

schmidicom wrote:Sollten darauf optimierte Programme tatsächlich deutlich schneller sein wäre das für Nvidia sicher ein Problem, denn die können ja schlecht mit Intel einen auf HSA machen.

Das ist mal eine interessante Überlegung. Eigene CPUs hat nvidia, aber, soweit ich mich entsinne, nur in ihren eigenen Tablets ("Shield", oder so?), oder?

Allerdings war mein erster Gedanke, dass sich nvidia dank CUDA wohl keine allzu großen Sorgen machen dürfte. Zumindest noch nicht. Aber wer weiß, was da bereits gewerkelt wird...

schmidicom · Post by **schmidicom** » Wed Feb 03, 2016 11:09 am

Yamakuzure wrote:Allerdings war mein erster Gedanke, dass sich nvidia dank CUDA wohl keine allzu großen Sorgen machen dürfte. Zumindest noch nicht. Aber wer weiß, was da bereits gewerkelt wird...

(Es korrigiere mich einer wenn es falsch sein sollte)
Um CUDA zu nutzen muss der Programmierer seinen Code doch speziell dafür anpassen? Und so wie sich diese HSA-Geschichte liest braucht es wohl nur den aktuellen OpenMP-Support in einem Programm (was ja schon ziemlich verbreitet sein sollte) um HSA per Compiler-Option nutzbar machen zu können. Und nach allem was ich so über CUDA gelesen habe kann es das Hauptmerkmal [1] von HSA sowieso nicht anbieten/ersetzen.

[1]:

https://de.wikipedia.org/wiki/Heterogeneous_System_Architecture wrote:Hauptmerkmal von HSA ist, dass die CPU-Kerne und der Grafikprozessor auf einen gemeinsamen Adressraum und Speicher (RAM) zugreifen.