GPU和SIMD是否可能在.NET/Java VM中实现？

Question

一段时间以来,主流计算硬件都采用了SIMD指令(MMX,SSE,3D-Now等),最近我们看到AMD将480个流的GPU带入与CPU相同的芯片中.

像F#,Scala和Clojure这样的函数式语言也越来越受欢迎,其中一个共同的吸引力是这些语言中并发编程的容易程度.

是否有任何计划让Java VM或.NET CLR开始提供对并行计算硬件资源的访问,以便功能语言可以成熟以利用硬件？

这看起来好像虚拟机是目前针对高性能计算的瓶颈,与SIMD和GPU的访问获得授权的第三方库和后期编译器(tidepowered.net,OpenTK,ScalaCL,梵天,等等,等等)

有没有人知道微软/甲骨文/开源社区的任何计划/路线图是他们的新硬件和编程范例最新的虚拟机？

有没有充分的理由说明供应商在采用方面如此迟钝？

编辑:

为了解决到目前为止的反馈,GPU编程确实很复杂,并且做错了,会使性能恶化.但众所周知,并行性是计算的未来 - 所以这个问题的关键在于,如果应用程序和硬件之间的运行时不支持它,那么硬件和编程语言无法采用并行范例...为什么我们不在VM供应商的雷达/路线图上看到这个？

Answer 1

你的意思是 JavaCL 和 ScalaCL？他们都试图将 CUDA/GPU 编程迁移到 javavm

@Mark ：虽然 JavaCL 确实包装了 OpenCL，但 ScalaCL 完全将 OpenCL 隐藏在程序员之外：它不是检查字节码（Aparapi 的方式），而是在编译期间检查 Scala AST，这提供了更多有用的信息（并且是很多更容易做），并将 Scala 代码直接转换为 OpenCL 代码。负担消失了;-) (3认同)

Answer 2

mono 运行时已经支持一些 SIMD 指令 - 请参阅http://docs.go-mono.com/index.aspx?link=N%3aMono.Simd

对于 Microsoft 的 CLR 实现，您可以使用 XNA，它允许您运行着色器等，或者使用加速器库https://research.microsoft.com/en-us/projects/accelerator/，它提供了运行 GPGPU 计算的接口

我认为虚拟机自动使用 GPU 不会发生，原因有几个。1. 与GPU来回传输数据速度慢。2. GPU 上不支持 int/bool 3. 线程组需要以相同的方式进行所有分支。使用 SIMD 的可能性更大，但您会遇到问题，即 SIMD 指令对于小数据可能不会更快 - 请参阅 http://git.661346.n2.nabble.com/PATCH-git-gc-Speed-it-up- by-18-via-faster-hash-comparisons-td6311454.html 作为一个真实的例子，我们放弃了 SIMD，使 git gc 速度提高了 20%。我认为对齐问题也可能会出现 (3认同)