Hier wohl auch durch das neue Feature der shared memory atomis:
Man sieht, dass es ein neues Scheduling der GPU erfordert wegen möglichen Kollision im Speicher. Es gäbe einen Fallback-Pfad den man erstellen soll. Ich vermute, dass genau hier der Hund begraben liegt, und auf diesem Fallbackpfad nachgebesert werden muss. Die Keplers performen ja auch schlechter, was in etwa konsistent ist mit den Forenmeldungen, da Kepler halb soviel PhysX Performance aufbringt im Vergleich zu Maxwell. Daher fallen auch diese zurück in den Benches, haben aber sicherlich noch ein besseres Scheduling verbaut für Nvidia optimierten Code als das was für AMD dann genutzt wird im Fallback Modus (Falls die dann nicht mit Nvidias Scheduling arbeiten müssen) Da geht alles drauf auf die CPU. Hier kann man sicher nachbesseren, doch völlig lösen wird sich das Dilema nicht lassen, denke ich.
Das stimmt so nicht beziehungsweise ist so erklärt, als ob der Autor nicht wüsste was Shared-Memory oder Atomics überhaupt sind. Ausgiebige Erklärungen zu folgendem auf Nachfrage.
Mit Scheduling meint NVIDIA in dem Fall das Warp-Scheduling beziehungsweise das "Atomic-Scheduling", beides läuft komplett auf der GPU ab. Zudem verändert sich das Warp-Scheduling durch die verbesserten bzw. nativen Shared-Memory-Atomics nicht. Die Konflikte bei den atomaren Operationen werden durch die entsprechende Atomic-Hardware im/am Shared Memory aufgelöst. Shared-Memory-Atomics waren bereits vor Maxwell "vorhanden", allerdings nicht als native Instruktion. Deshalb wurden sie durch eine langsame Busy-Waiting-Schleife und Mutex realisiert.
Atomics haben immer die unangenehme Eigenschaft, dass die Korrektheit an sich zwar garantiert ist, die Reihenfolge jedoch, in der mehrere zeitgleiche atomare Operationen ausgeführt werden, "zufällig" ist. Dadurch wird auch unter Umständen das gesamte Ergebnis zufällig. Das kann wiederum das Debuggen erschweren, weil dadurch Fehler auch nur zufällig auftreten können. Deshalb empfiehlt NVIDIA für das Debuggen einen deterministischen Fallback einzubauen.
Da Shared-Memory Atomics vor Maxwell extrem langsam waren, waren sie eigentlich in vielen Fällen bei wichtigen Bereichen ein absolutes No-Go (
https://compubench.com/result.jsp hatte afaik mal in älteren Versionen ein schönes synthetisches Bench dazu ist aber nicht mehr gelistet), weshalb man sich anderer Work-Arounds bedienen musste. In der Hinsicht kann die Performance tatsächlich absinken, falls man nicht spezifisch auf die alte Hardware ohne native Shared-Memory-Atomics optimiert. Shared-Memory-Atomics sind aber nur in manchen Fällen sehr "praktisch". Insgesamt spielen sie jedoch eher eine untergeordnete Rolle, da es oft schnellere Möglichkeiten gibt, Probleme, für die diese Atomics in frage kämen, zu lösen. Deshalb ist ein starkes Absinken der Performance durch ihre Verwendung ebenfalls unwahrscheinlich.
Fun Fact am Rande: AMD hat Shared-Memory-Atomics schon seit Jahren nativ unterstützt.
