细胞处理器的死亡答案

【问题标题】：Death of the Cell processor细胞处理器的死亡
【发布时间】：2010-12-12 05:40:02
【问题描述】：

上次我听到很多人声称Cell处理器死了，主要是由于以下原因：

新的 playstation 3 缺乏支持，因为用户无法安装 linux
GPU 处理能力的提高及其成本下降
存在针对不同 GPU 而不是针对 CBE 的统一编程方法 (openCL)（今天宣布针对 Cell！）
现实世界中使用细胞的例子的重要性（学术界除外）
全球的失败感

你怎么看？如果您在两三年前开始对单元进行编程，您会继续这样做还是考虑改用 GPU？新版本的细胞来了吗？

谢谢

【问题讨论】：

标签： cell gpu opencl

【解决方案1】：

我想说细胞开发不受欢迎的原因更接近于：

PS3 缺乏成功（由于索尼方面的许多错误以及来自 XBOX 360 的激烈竞争）
制造良率低、成本高（部分原因是良率低），以及除了 PS3 之外缺乏负担得起的硬件系统
开发难度（该单元是一种不寻常的处理器，设计时缺少工具）
与现有的基于 x86 的商用硬件相比，未能实现显着的性能差异。即使是 XBOX 360 已有数年历史的三核 Power 架构处理器也已证明具有竞争力，与现代 Core2 四核处理器相比，该单元的优势并不明显。
来自 GPU 通用计算平台（如 CUDA）的竞争日益激烈

【讨论】：

【解决方案2】：

为 1000 个线程编写并行程序比为 10 个线程编写并行程序更容易。 GPU 有 1000 多个线程，具有硬件线程调度和负载平衡。尽管当前的 GPU 主要适用于数据并行小内核，但它们拥有使此类编程变得微不足道的工具。 Cell 在消费级配置中只有少数几个，大约 10 个数量级的处理器。（超级计算机中使用的 Cell 衍生产品跨界，拥有 100 多个处理器。）

恕我直言，Cell 的最大问题之一是缺少指令缓存。（我在 2005 年巴塞罗那 MICRO 会议回来的飞机上与 Cell 的建筑师们激烈争论。虽然他们不同意我的观点，但我从 cell 的 bigsuper 计算机用户那里听到了同样的看法。）人们可以应付固定大小的数据存储器- GPU 有同样的问题，尽管他们抱怨。但是将代码装入固定大小的指令存储器是一件痛苦的事情。添加一个 IF 语句，性能可能会一落千丈，因为您必须开始使用覆盖。控制数据结构要比避免在开发周期后期添加代码来修复错误要容易得多。

GPU 最初存在与单元相同的问题 - 没有缓存，I 和 D 都没有。

但 GPU 的线程数更多，数据并行性比 Cell 好得多，以至于它们蚕食了这个市场。仅将 Cell 留在控制台客户中，以及比 GPU 更复杂但不如 CPU 代码复杂的代码。挤在中间。

与此同时，GPU 正在增加 I$ 和 D$。因此它们变得更容易编程。

【讨论】：

【解决方案3】：

为什么细胞会死？

1) SDK 很糟糕。我看到一些非常聪明的开发人员正在翻阅 IBM 邮件列表，试图找出这个问题或 Cell SDK 的那个问题。

2) 计算单元之间的总线开始出现扩展问题，并且永远不会达到 32 个内核。

3) OpenCl 大约晚了 3-4 年，没有任何用处。

【讨论】：

【解决方案4】：

如果您在两三年前开始给细胞编程，你会继续吗关于这个或者你正在考虑切换到 GPU 的？

我原以为 90% 的为 Cell 处理器编程的人无法任意决定停止为它编程。您是针对一个非常具体的开发社区提出这个问题的吗？

【讨论】：

不，我的问题只是我所在领域的一般性问题，我们正在向 cbe 推广科学应用
大多数 Cell 程序员都在为 PS3 编写游戏，因此不能停止使用它——这就是我要表达的观点。如果您只是在谈论使用 PS3 作为廉价并行硬件进行数字运算的人，那么 GPU 可能会更有吸引力。但分布式系统通常更适合该任务。