GPUs sind schneller als CPUs

Die Leistungen von CPUs und GPUs liegen deutlich näher beieinander als in Studien von Nvidia behauptet. Nvidias GPU Geforce GTX 280 sei nur rund 2,5-mal schneller als ein aktueller Core i7-960, so das Ergebnis der von Intel-Wissenschaftlern durchgeführten Untersuchungen. Ihre Ergebnisse veröffentlichten sie unter dem Titel Debunking the 100X GPU vs. CPU myth: an evaluation of throughput computing on CPU and GPU.

Die Intel-Mitarbeiter haben dazu verschiedene Benchmarks durchgeführt und Nvidias GPU mit der eigenen CPU in mehreren Disziplinen vermessen, vor allem im Hinblick auf Datendurchsatz. Bei einigen Aufgaben ist Nvidias Chip rund 15-mal schneller, bei einigen wenigen aber hat Intels Prozessor die Nase vorn. Im Durchschnitt ist die Nvidia-GPU in Intels Tests rund 2,5-mal schneller als Intels CPU.

• 

Bis zu 149 Mal schneller

Mancher mag denken: "Traue keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast", und die Ergebnisse mit einem Lächeln zur Kenntnis nehmen. Doch interessant wird die Untersuchung vor allem durch die Reaktion von Nvidia auf die von Intel vorgelegten Zahlen. So schreibt der für GPU-Computing bei Nvidia zuständige Andy Keane im Nvidia-Blog: "Es kommt in der Technikwelt selten vor, dass einer deiner Konkurrenten auf einer Konferenz erklärt, deine Technik sei nur 14-mal schneller als ihre." So etwas habe er in den 26 Jahren, die er in der Industrie sei, nicht erlebt.

Einige Medien greifen das auf und sprechen von einem Eigentor, das Intel da geschossen habe.

Keane weist zudem darauf hin, dass Intel hier ja eine veraltete GPU der vorangegangenen Generation verwendet und den Code vermutlich nicht ausreichend auf den Nvidia-Chip optimiert habe. Dabei ist allerdings anzumerken, das Nvidias aktuelle GPUs mit Codenamen Fermi Mitte November 2009 noch nicht auf dem Markt waren, als der Aufsatz für die Konferenz eingereicht werden musste.

Das Thema Optimierung führt auch Intel an und begründet das schlechtere Abschneiden seiner Chips in anderen Tests mit mangelnder Optimierung. In dem Aufsatz wird zudem grob erläutert, welche Optimierungen für CPU und GPU vorgenommen wurden. Das führt auch zu interessanten Erkenntnissen, die Intel in Hardwareempfehlungen für High-Performance-Computing zusammenfasst.

Betrachtet man aber die Argumentation von Intel und Nvidia, so werden zwei Dinge sehr deutlich: Ganz gleich ob eine CPU oder GPU verwendet wird, entscheidend ist die Software. Wenn diese die Möglichkeiten der Chips nicht effizient nutzt, bleibt in jedem Fall großes Potenzial ungenutzt. Welcher Ansatz dann letztendlich schneller ist, hängt zudem entscheidend von der jeweiligen Aufgabenstellung ab. Das belegen sowohl die von Intel als auch von Nvidia veröffentlichten Zahlen.