Хорошую вещь GPU не назовут

Почему такой заголовок? Наверное, потому, что не смотря на все очевидные преимущества в использовании мощностей графических процессоров, как дополнительных «сопроцессоров», обычному пользователю от них не холодно не жарко. Почему так? 

То, что GPU замечательно используется в играх это понятно, ради этого он и создавался, но польза от этого более чем сомнительная (не с точки зрения красоты игр, а с точки зрения практики). Кроме того GPU могут использовать те, кто напишет собственное приложение и откомпилирует его определенным образом. Это все конечно замечательно, но так ли уж много повседневных задач, для которых надо писать свою программу, да еще не просто так, а сразу с учетом многопотоковости, потом компилировать и пр. Привет отъявленным линуксоидам, кто делает подобное на деле, а не на словах. Среднестатистический инженер, конструктор, архитектор и многие другие уже давно вспоминают программирование как страшный сон. Даже если вспомнить о том, что они проходили программирование в школе и институте этого не достаточно для написания/модификации хорошего полезного приложения под многопоточность для GPU. Тут нужны совсем другие навыки, и достаточно повернутые мозги. Причем желательно, чтобы они были повернуты в нужную сторону. При всей очевидности пользы от распараллеливания процессов, многие большие софтверные компании со всем своим штатом профессиональных программистов не всегда в силе сделать подобное, что уж говорить об обычных пользователях. Впрочем, те компании, которые стремятся в заоблачные дали, вне зависимости от их хотения, должны будут распараллелить свои коды, иначе от них не будет толку.

Я уже писал о том, что компания ANSYS сделала первые шаги в этом направлении, и вот новая информация. После долгих извращений компания выпустила вариацию драйверов и ПО, которые теперь позволяют использовать всю наличную на Tesla память. Т.е. 8ГБ. Таким образом увеличивается размерность тех задач, для которых можно использовать те самые ЖПУ.

Более того, как утверждает Андрей Чернов (компания КАДФЕМ/ЕМТ Р) теперь при некоторой сноровке можно ANSYS заставить работать практически на любом ускорителе от NVIDIA. Для этого нужно вначале заставить систему воспринять Ваш ускоритель, как профессиональный, а затем подсунуть драйвера от «теслы» и поманьячить. Если двойная подстава у Вас получится, то и на своей не сверх дорогой машине Вы сможете опробовать эффективность графического ускорения физических расчетов. 

Это уже хорошо, и в ближайшее время я постараюсь написать что и как нужно сделать, а возможно даже отпишу что именно это даст. Но тем не менее, проблем хватает. Во первых нужно серьезно играться, во вторых несколько GPU, или GPU в кластерах не поиспользуешь в стандартных CAE. В третьих, GPU существуют  не только от NVIDIA и не только сверхдорогие профессиональные... И задач которые хотелось бы решать с его помощью тоже чуть побольше. А по сему, пока еще ЖПУ в руках инженера, скорее выпендреж наравне с iPad...