Hat az nem volt meg nekem, hogy ezek ennyire buta in-order magok. En egy korabbi tervre emlekeztem, ahol Pentium magokat hasznaltak (volna).

Felizgulas a C++ kodra: pedig te is peddzegeted a dolgot. "teljesen más szemantikájú fejléckészletet kell használni" - namost ha x86-os magok lennenek, akkor a meglevo x86-os kompilerek miatt nem lennenek ilyen korlatozasok. _Tenylegesen_, _valoban_ azt futtathatnal, amit akarsz, mert a kompiler le tudna forditani.

Ez igenis tenyezo lehet olyan esetben, ha mar van egy eleve multi-thread-es programod egy masszivan parhuzamosithato feladatra (tehat a kododat korlatozza az, hogy pl csak 8 szalon futhat, futhatna akar 200-on is). Viszont a kodod hasznal ilyen-olyan konyvtarakat. Tehat igazabol van egy kerneled, de nem felel meg meg a CUDA kovetelmenyeknek sem. Nem feltetlenul egyszeru megfosztani ezt a kodot a konyvtaraktol. (Gyakorlatilag implementalod a konyvtar azon reszet, amit hasznalsz).

240 vagy 1000 szal nagy feladatoknal, adatmennyisegnem nem gond, megvan az.
Itt a task parallel dolgot nem kevernem most ide. A lenyeg, hogy van egy kerneled, de az komplex.
Mondjuk itt most eppen nem is mesterseges intelligenci algoritmusokra gondolok, azok esetleg bonyolultabbak lehetnek. Bar nyilvan ott sem lehetetlen, lattam en olyan implementaciot, amit Python-ban irtak, a Python-hoz van olyan konyvtar, amivel CUDA-t is meg tudsz hajtani.

Az STL-t csak peldakent irtam.

C++ AMP-hez ovatosan allok hozza, meg nem probaltam ki, nyar vege fele lesz idom talan. Azt orommel hallom, hogy Linux-on is dolgoznak rajta. Van meg mas hasonlo szoftveres megoldas is egyebkent.

Acer Predator Helios 500 Ryzen, Samsung 960 Pro NVMe + GeChic 15.6" kulso monitor a mobil irodahoz