当我看到有关ATI的一些我不知道的统计数据时,我刚刚购买了Nvidia GTX 470.
ATI卡上的流是否更好地执行加密和解密所需的数学运算?
答案 0 :(得分:1)
我在这场比赛中没有马;但是,当有人试图进行我自己的GPGPU开发并且知道其他人也在做同样的事情时,让我观察一下:
接近最佳表现 ATI卡更难,因为没有 只有你必须打破 计算单位到最后 实际上,很多计算核心 必须4向矢量化 计算每一个 核心。对于简单的事情 加密或MD5,这可能是 直截了当,但这是另一回事 步骤你必须经历。
使用NVidia SDK免费提供的开发工具(调试器和分析器,以及整个在线开发社区)比ATI附带的任何东西都更有用。说OpenCL是OpenCL一切都很好,但是这不会帮助你找到一个偷偷摸摸的bug或者找出你的入住率低于你认为应该的低的原因。有商业第三方产品支持ATI的东西,可能只是我所知道的最令人惊奇的工具,但它会花费你。
答案 1 :(得分:0)
我在NVIDIA的GPU上做AES并且在470上实现了接近100%的占用率。我已经玩了一段时间的OpenCL并且它绝对不是你可以实现性能的东西。它的唯一好处是它的广泛接受和x86支持,但如果你正在谈论获得性能,请选择NVIDIA。
注意:如果您可以外包,请发送电子邮件至:salman@tunacode.com
答案 2 :(得分:0)
如果问题不是关于CUDA vs openCL for MD5哈希(因为这不是关于卡而是你用来实现问题的api)那么从我在加密货币中看到的情况来看,ATI硬件更适合于哈希算法(openCL实现)
如果我没弄错,md5哈希性能与SHA-256相同,所以你可以在这里查看每张卡的哈希性能(Hashes/sec)
列表:
Hashing gpu hardware comparison
请注意,这取自litecoin,它是基于scrypt的散列,但每张卡的最大散列能力大致相同,只是改变计算难度的散列算法。