+Реконфигурируемый суперкомьютер на FPGA из Таганрога.

Года 3-4 назад до кризиса участвовал в проекте, перемножали разряженную матрицу на вектор, тн свертка. Вся арифметика в double (64 бит). Железо было свое, на Strarix-II c 3 блоками внешней статической и динамической памяти DDR2. В итоге тактовая вычислителя получилась 280 MHz. По результату - на маленьких матрицах время сравнимо с Core2, а чем матрица больше, тем железо сильнее натягивало PC. Сейчас уже деталей не помню.

Если на GPU ложится хорошо, то в одинаковую цену врядли получится сделать лучше на FPGA. Особенно с учетом времени разработки проекта на FPGA.

FPGA, да будет быстрее чем коре2 перемножает, за счет параллельности. но вот на CUDE FPGA выходит в аутсайд из-за того что FPU в GPU много штук и они еще и работают в разы быстрее из-за того что они железные

Они все железные.

ПК начинает сильно отставать как только матрица не помещается в кэше. На больших матрицах видели падение производительности до порядка 60 - 30 MMAC (это на CORE 2), в тоже время наше железо на тех же данных показывало 280 ММAC. На малых матрицах производитедьность ПК была немного повыше.
Видимо и FPU в GPU не намного поднимут призводительность матричных вычислений, все упрётся в доступ к данным.

Не факт: у GPU память все же может быть намного быстрее, чем у Core2: в полтора раза по мегагерцам и вчетверо по ширине, то есть в шесть раз.

тут как раз проблем нет. у GPU своя память. быстрая, DDR3 и выше даже... другой момент в том как к ней обращаться.