Zamiast procesora

Profesjonalne CUDA

Aby móc wykorzystać moc obliczeniową shaderów (GeForce 8800 GTX ma ich 128) do obliczeń naukowo-inżynierskich, programiści Nvidii przygotowali odpowiednie biblioteki, sterowniki, interfejs programowania aplikacji API oraz środowisko programistyczne C, umożliwiające pisanie aplikacji na karty graficzne. Jednocześnie opracowali specjalny akcelerator obliczeniowy, bazujący na układzie G80, o nazwie Tesla (T8P).

Obecnie dostępne są karty i serwery obliczeniowe Tesla, bazujące na układach graficznych Nvidia GeForce GTX 280 (GT200), które należą do drugiej generacji procesorów graficznych zgodnych z architekturą CUDA. Podobnie jak GT200, tak i zmodyfikowany układ Tesla T10P, ma do dyspozycji 240 programowalnych shaderów.

Po zainstalowaniu rozwiązania Tesla pecet zmienia się w superkomputer. Teslę wykorzystuje do różnych obliczeń ponad 50 uczelni, np. MIT w USA, Politechnika Gdańska. Na wielu uczelniach opracowywane są, korzystające z technologii CUDA, programy, wtyczki i procedury do używanych przez naukowców, ekonomistów czy inżynierów aplikacji do wysokowydajnych obliczeń. Obliczenia takie obejmują m.in. fizykę jądrową, astrofizykę, konstrukcje silników, projekty wieżowców, mostów, kodowanie wideo, symulacje pogodowe i obliczenia związane z zarządzaniem ryzykiem.

Co może domowy GeForce

Oczywiście do domu nikt nie kupi sobie akceleratora Tesla, zwłaszcza że kosztuje on ponad 1600 dolarów. Jednak w wielu zwykłych pecetach drzemie zaklęta w GeForce’y z serii 8000, 9000 i GTX 200 ogromna moc obliczeniowa. Pierwszym programem dla domowych użytkowników, wykorzystującym technologię CUDA, był Badaboom Media Converter. Pozwala on na edycję, montaż i konwersję materiałów wideo w rozdzielczości HD . Przy wykorzystaniu technologii CUDA operacje te prowadzone są o ponad 60 proc. szybciej niż za pomocą samego procesora.

Programów do edycji i konwersji wideo, wspierających technologię CUDA, jest znacznie więcej. Służą nie tylko do przetwarzania materiałów wideo w rozdzielczości HD, konwertowania ich przed publikacją w serwisach typu YouTube. Wielu użytkowników chce też poprawić jakość materiałów wideo nakręconych komórką. Przyspieszenie operacji związanych z szeroko pojętą obróbką wideo o 20–150 proc. (na tyle pozwala moc obliczeniowa karty) jest nie do pogardzenia. Przy okazji można poprawić jakość takich materiałów, wykorzystując wbudowane w kartę graficzną mechanizmy przetwarzania obrazu wideo.

AMD Stream się rozwija

Technologia AMD Stream jest dostępna w kartach Radeon HD z serii 3800 i 4800 oraz na karcie AMD FireStream 9270. Ta ostatnia jest odpowiednikiem akceleratora Tesla C1060. Jej moc obliczeniowa wynosi 1,2 teraflopa, a więc więcej niż dla karty Nvidii o mocy 1 teraflopa. Choć programów wspierających AMD Stream jest mniej niż dla CUDA, sytuacja się stale poprawia. Domowi użytkownicy mogą skorzystać z kilku programów wideo. Osoby zajmujące się obróbką zdjęć, filmów i tworzeniem materiałów w technologii flash zainteresuje to, że niektóre aplikacje firmy Adobe też korzystać z AMD Stream.

Dostępne na stronach ATI/AMD (http://ati.amd.com/technology/streamcomputing/consumer-gaming.html) demo Froblins pokazuje możliwe efekty zastosowania AMD Stream w grach. Froblins działa na komputerach z kartą z serii Radeon HD 3000/4000 i wykorzystuje procesor graficzny nie tylko do generowania scen 3D. Również obliczenia związane ze sztuczną inteligencją tysięcy występujących tam stworków – ich reakcją na działania innych postaci – są wykonywane jednocześnie przy użyciu AMD Stream.