Exploiter la puissance du GPU au-delà de la simple production graphique a été inévitablement renforcé par Nvidia, prochain grand bond en matière d’informatique. Une telle confiance veut que les GPU de traitement général (GPGPU) soient dans le futur PC de tout le monde car il a publié une gamme de cartes plug-in haut de gamme basées sur un GPU sous le nom de Tesla..

Les chiffres rendent la lecture convaincante avec les derniers produits de la série 10 de la gamme Tesla de Nvidia, qui citent jusqu'à 960 cœurs et jusqu'à 4 téraflops de performances. Avant d'être surexcité, les cœurs mentionnés sont en réalité des threads de processeur shader..

À moins que l'application choisie ne fonctionne de manière optimale dans un environnement de virgule flottante accéléré, vous ne verrez pas grand-chose de la "performance 250% supérieure des performances informatiques d'un PC" de Nvidia. Cela dit, l'environnement de programmation CUDA de Nvidia (voir ci-dessous) est conçu pour exploiter l'architecture spécifiquement conçue par Tesla et lancer le processus pour la prochaine génération de développement d'applications grand public..

Calculs gourmands en données

Les origines de Tesla sont assez modestes, car elles proviennent à l'origine des GPU GeForce 8 Series, d'où les produits originaux Tesla 8 Series. Comme pour souligner ses intentions sur le marché du calcul haute performance (HPC), Nvidia a supprimé tout ce qui est idiot comme les sorties d’affichage. Les applications et les secteurs ciblés par ce produit ont besoin de la puissance nécessaire pour effectuer des calculs complexes et gourmands en données, directement à leur bureau, pour traiter plus de données plus rapidement et pour réduire les délais d'obtention de résultats..

Le Dr Graham Pullen, de l'Université de Cambridge, a donné un exemple probant d'utilisation de la puissance d'un système de bureau Tesla par rapport à un système alimenté par un processeur quadri-cœur à 2,5 GHz. En utilisant l'analyse dynamique des fluides, la forme et les positions des aubes d'une turbine sont ajustées pour un écoulement optimal.

Les résultats de test qui ont normalement été renvoyés après plus de 12 heures sur le système à processeur uniquement ont été renvoyés en quelques minutes sur les systèmes améliorés par Tesla. Si une seule lame était ciblée, les résultats renvoyés étaient quasiment en temps réel. Cela permet aux ingénieurs de s’ajuster pour obtenir les meilleures performances à la volée afin d’obtenir des conceptions optimales beaucoup plus rapidement..

L'avantage final d'une telle augmentation des performances de calcul ne réside pas uniquement dans la rapidité avec laquelle les ingénieurs reçoivent les résultats des tests: la réduction considérable des efforts de calcul conduit par la suite à des économies d'énergie considérables. Le Dr Pullen a également souligné un autre avantage majeur ciblant spécifiquement la surcompensation des seuils de conception en ingénierie, souvent en place pour des raisons de sécurité..

Le temps nécessaire pour effectuer des tests extrêmement complexes avec une précision réelle est souvent prohibitif et le monde de l'ingénierie doit donc composer avec des estimations inefficaces depuis un certain temps. Alors que le monde scientifique rapporte des tests accélérés jusqu’à 250 fois leurs configurations standard, moins de matériaux conduiront à des équipements plus légers et plus robustes et, dans le cas des moteurs, à une utilisation plus efficace du carburant, sera la norme.

Rattachés à la communauté scientifique, de nombreux fabricants de PC bien connus, dont Dell, ont déjà sauté sur le chariot Tesla. La station de travail Precision T7400 de Dell est maintenant disponible. Elle comprend le modèle à processeur unique C1060 de Tesla de Nvidia avec un système de rack 4U de GPU S1070 également disponible. Les prix dépendent des spécifications globales choisies, mais vous pouvez vous attendre à payer moins de 10 000 dollars US pour un système qui, pour certaines applications au moins, pourrait surpasser les performances d'un système basé sur le CPU uniquement 10 fois son prix..

Intel, avec Larabee, et AMD / ATi, avec Stream, sont tous deux susceptibles d’adhérer à la loi GPGPU à partir de la fin de 2009. Une fois que nous aurons une concurrence décente sur les prix, vous pourriez vous trouver un superordinateur de moins de 1 000 £ assis retirer 10 000 images par seconde de Crysis Mayhem!

Qu'est-ce que CUDA??

CUDA, dérivé à l'origine de Compute Unified Device Architecture, est le moteur de calcul intégré aux GPU de Nvidia. Il peut être directement programmé à l'aide du langage de programmation C standard, avec quelques extensions. Les API telles que OpenCL et DirectX 11 sont également prises en charge. OpenCL, ou Open Computing Language, est utilisé pour la programmation hétérogène - pour traiter le traitement des données sur des configurations parallèles de GPU et de CPU, ce qui annonce un avenir pour les applications grand public pouvant bénéficier de Tesla et de produits similaires.

En utilisant CUDA, les derniers GPU Nvidia deviennent effectivement des architectures ouvertes, un peu comme les processeurs, en précisant que les GPU conviennent mieux au traitement d'applications où les ensembles de données sont vastes et formatés pour s'exécuter sur l'architecture "multicœur" parallèle du shader d'un GPU. environnement de thread. Traditionnellement, le rendu des jeux et les calculs physiques étaient parfaitement adaptés à cet environnement, mais CUDA est maintenant utilisé pour accélérer les applications non graphiques telles que l'ingénierie et l'analyse des tendances des marchés boursiers..

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