Tweet

0

Toekomstmuziek: GP-GPU

Concurrentie voor de CPU

De belangrijkste taak van een 3D-kaart is nog steeds om in spelletjes zo vlot mogelijk de beelden op uw scherm te laten verschijnen. Dankzij hun opbouw, bestaande uit een veelheid aan rekeneenheden die parallel aan elkaar werken, zijn ze echter ook uitermate geschikt om andere taken uit te voeren. Concurrentie dus voor de CPU!

Wat is GP-GPU?
Grafische kaarten worden al een tijdje ingezet voor videoversnelling - zoals het decoderen van de gecomprimeerde inhoud van videobestanden - om zo de CPU te ontlasten. Onderzoek naar parallelle verwerking op GPU’s is al jaren aan de gang en wordt meestal met de term GP-GPU aangeduid, wat staat voor ‘General-Purpose computing on a GPU’. De introductie van DirectX 10 bracht een generatie grafische kaarten die eenvoudiger te programmeren is voor algemene taken.

CUDA
Vandaag zijn er twee concurrerende standaarden voor GP-GPU. Nvidia houdt vast aan de eigen ‘Compute Unified Device Architecture,’ kortweg CUDA. CUDA maakt gebruik van Nvidia’s grafische driver om op alle GeForce 8-, 9- en GTX 200-code door de grafische kaart te laten verwerken.

In High Performance Computing-omgevingen wordt CUDA onder andere ingezet in modellen voor financiële analyse, software voor het speuren naar olie en medische beeldvorming. In sommige scenario’s verdubbelt de snelheid waarmee taken uitgevoerd worden vergeleken met een normale processor.

Stream SDK
ATI maakt gebruik van Stream SDK, dat op een laag programmeerniveau toegang geeft tot de hardware. Alle onderdelen van deze kit zijn echter nog niet publiekelijk beschikbaar; alle inspanningen van ATI ten spijt wordt ze in de HPC-markt nog niet zo breed toegepast als CUDA.