A A A

Zamiast procesora

PC Format 8/2009
Technologie Nvidia CUDA i AMD Stream umożliwiają wykonywanie obliczeń naukowo-inżynierskich oraz przetwarzanie strumienia wideo przy użyciu ogromnej mocy obliczeniowej karty graficznej, a nie procesora. Powstało już kilkadziesiąt aplikacji także do domowego użytku które potrafią to wykorzystać.

Przykładowe programy wykorzystujące technologie CUDA oraz AMD Stream

Wykorzystują CUDA
  • vReveal firmy MotionDSP – obróbka i montaż wideo
  • ArcSoft SimHD – obróbka i montaż wideo
  • Ikena – rekonstrukcja detali w materiałach wideo złej jakości
  • Cyberlink PowerDirector 7 – obróbka i montaż wideo
  • Loilo Scope Mars – obróbka i montaż wideo
  • Nero MoveIt – obróbka i montaż wideo
  • Nurien – gra społecznościowa
  • Manifold System GIS Internet Map Server for web applications – tworzenie interaktywnych map do publikacji w internecie (na ekranie)
  • High-Performance Distributed Password Recovery firmy Elcomsoft – łamanie zabezpieczeń kryptograficznych i haseł
  • North Star Imaging – tworzenie obrazów 3D na podstawie zdjęć rentgenowskich m.in. na potrzeby tomografii komputerowej
  • SciFinance – ocena ryzyka biznesowego inwestycji giełdowych i finansowych
  • WIPRO – platforma do zarządzania biznesem


Wspierają AMD Stream
  • ATI Avivo Video Converter – konwersja formatów wideo
  • ArcSoft TotalMedia Theater – obróbka i montaż wideo
  • Adobe After Effects CS4 – obróbka i montaż wideo
  • Photoshop CS4 – obróbka zdjęć
  • Adobe Flash 10 – tworzenie prezentacji i programów Flash
  • CyberLink PowerDirector 7 – obróbka i montaż wideo (na ekranie)
  • Cyberlink MediaShow Espresso – odtwarzanie, konwersja i prosta obróbka wideo

Zarówno Nvidia CUDA (Compute Unified Device Architecture), jak i AMD Stream to połączenie rozwiązań sprzętowych, czyli kart graficznych, środowiska programistycznego i stworzonych w nim aplikacji. Obie technologie umożliwiają przeprowadzenie tego samego typu obliczeń przy wykorzystaniu akceleratorów graficznych zamiast procesora. CUDA jest jednak bardziej znana, a liczba wykorzystujących ją programów – znacznie większa niż tych do AMD Stream.

Są to aplikacje do obróbki i montażu wideo, a także specjalistyczne programy np. do oceny ryzyka biznesowego czy stosowane w tomografii komputerowej do generowania obrazu 3D ze zdjęć rentgenowskich. Maszyny wykorzystujące te technologie mają znacznie większą wydajność niż komputer korzystający z samego procesora. Przykładowo CUDA przyspiesza obliczenia od 18 razy przy kodowaniu wideo do nawet 149 razy podczas prowadzenia symulacji finansowych.

Skąd ten pomysł

Współczesne karty graficzne mają kilkaset programowalnych procesorów, tzw. shaderów. Procesory te są przystosowane do przetwarzania strumieniowego, czyli wykonywania od kilku do kilkunastu prostych operacji na ogromnej, stale dostarczanej ilości danych. Dzięki temu karty graficzne mają dużą moc obliczeniową, którą nie tak dawno zapewniały wyłącznie superkomputery.

Dla przykładu kość graficzna i bazujące na niej karty Nvidia GeForce GTX 280 dysponują mocą obliczeniową rzędu 933 gigaflopów (0,933 teraflopa), co oznacza, że urządzenie potrafi wykonać 933 miliardów operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę. Tymczasem moc obliczeniowa czterordzeniowego procesora Intel Core i7 965 XE wynosi tylko 70 gigaflopów, a więc ponad 13 razy mniej. Ze względu na sposób działania kart i procesorów tych wartości nie można porównywać wprost – trzeba najpierw podzielić moc karty graficznej przez 5. Ale nawet wtedy moc karty jest ogromna – blisko 190 gigaflopów – i znacznie wyższa niż dla centralnego procesora. Tę moc obliczeniową można wykorzystać do innych celów niż tylko generowanie grafiki i ta idea przyczyniła się do powstania opisywanych tu technologii.

Stymulującą rolę w tworzeniu CUDA odegrały firmy BionicFX i Microsoft. Pierwsza opracowała technologię, pozwalającą zamieniać cyfrowe dane audio na specjalnie spreparowane informacje, które mogły być następnie przetwarzane przez kartę graficzną. Z kolei Microsoft w swoich bibliotekach DirectX 10 (wykorzystywanych głównie w grach) połączył wszystkie operacje przetwarzania kształtu i ruchu obiektów oraz wyglądu pikseli – realizowane dotąd przez oddzielne jednostki vertex shader i pixel shader – w jedną fazę obliczeniową.

W wyniku opisanych zdarzeń Nvidia opracowała układ graficzny GeForce 8800 GTX (nazwa kodowa G80) z nową architekturą CUDA, w której znalazły się ujednolicone, uniwersalne shadery, pełniące rolę vertex lub pixel shaderów w zależności od potrzeb. Właśnie z myślą o efektywnym wykorzystaniu takiej architektury zostały stworzone biblioteki DX 10. Również w konstrukcjach firmy ATI, począwszy od procesora graficznego R600, wykorzystanego w kartach Radeon HD 2000/3000, są stosowane zunifikowane shadery.


Ocena:
Oceń:
Komentarze (0)

Redakcja nie ponosi odpowiedzialności za treść komentarzy. Komentarze wyświetlane są od najnowszych.
Najnowsze aktualności


Nie zapomnij o haśle!
21 czerwca 2022
Choć mogą się wydawać mało nowoczesne, hasła to nadal nie tylko jeden z najpopularniejszych sposobów zabezpieczania swoich kont, ale także...


Artykuły z wydań

  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
Zawartość aktualnego numeru

aktualny numer powiększ okładkę Wybrane artykuły z PC Format 1/2022
Przejdź do innych artykułów
płyta powiększ płytę
Załóż konto
Co daje konto w serwisie pcformat.pl?

Po założeniu konta otrzymujesz możliwość oceniania materiałów, uczestnictwa w życiu forum oraz komentowania artykułów i aktualności przy użyciu indywidualnego identyfikatora.

Załóż konto