Нет.

Для справки: потоки GPU работают с общей памятью, распределённые системы -- нет.

Доступ к общей памяти (читать текстуру случайно) дороже чем доступ к локальной памяти потока (изменить яркость пикселя уже прочитанного из текстуры)

Обновлять общую память (писать в чужие пиксели) - очень дорого

Так же и в распределенных сичтемах мы можем потратить х100 времени чтобы добиться какого-то консенсуса о "общей памяти".

Вопрос только в соотношении цен таких действий, но в случае прямой связи типа сосед-сосед (не через интернет) - цены могут быть сравнимы

Отличия все еще есть, типа меньшая важность расстояния в гпу. Но мне кажется ее лучше учитывать, для единообразия. Кеш делает ее важной, хотя и немного иначе.

Распределённые системы по идее можно организовать подобно микросервисам, но со спецификой реалтайма, нет?

Вопрос про селфхостинг на гпу до сих пор актуален

LOL. У потоков GPU или какого угодно одного устройства не бывает "отключения от сети", partial failure и всех прочих прелестей распределённых систем.
x100 на консенсус тоже смешно.

Нет, этот вопрос закрыт с отрицательным ответом.

Я ответа панды не видел

Вот на си можно под куду писать, кто-нибудь уже сделал компилятор си на гпу? Можно ли считать си несостоятельным из-за того, что нет?

Ответ Панды архитектуру GPU никак не поменяет. 😄

Каждый ответ панды обнажает противоречия в ответах панды. Это скоро достигнет форм искусства

Я чет вообще не понимаю дискуссии. Не шарю за архитектуру GPU вообще, но правильно ли я понимаю, что речь идёт о том, что возможность компилировать в код под гпу это разочарование, так как нельзя на коде для гпу написать компилятор в код под гпу?!
Звучит примерно как разочарование в возможностях функции JSON.parse()

Зачем что-то компилировать на видеокарте-то?

Не я эту кашу заварил, я пытаюсь хоть что-то понять 😕

не знаю. Человеку вон нужен селфхостинг языка, заточенного под гпу, иначе - неполноценный

Раньше в шутку спорили о том, как написать компилятор на HTML, а теперь серьёзно спорим почти о том же самом...

Я влезу
Но чисто теоретически
Хромиум собирается несколько часов на топовом жезеле
Если распараллелить ещё и на топовую видеокарту компиляцию, то разве хоть чуть время не улучшится? Или это просто нереализуемо?

у программы зачастую имеется лимит возможности распараллеливания, есть даже формула, по которой это можно посчитать, а последовательная скорость у гпу ущербная.

Компилятор в основном занимается pointer chasing, а это крайне плохо работает на GPU.

Ох да, справедливо конечно