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GTC 2010 - GPUGPU finalmente al via, cloud e non

CUDA doveva essere una rivoluzione nel calcolo GPGPU, sfruttando cioè la grandissima potenza dei moderni chip grafici, infinitamente superiore a quella delle CPU, per ridurre i tempi di elaborazione di determinati task in una frazione di quelli tipicamente necessari.

L’adozione di CUDA e del GPGPU computing in genere, però, non si è diffusa con troppa rapidità e forse solo adesso se ne raccolgono i primi frutti: durante il primo giorno della GPU Tech Conference di NVIDIA si sono visti alcuni applicativi in grado di realizzare simulazioni e rendering tramite tecniche di ray tracing.

Nvidia cuda

Ne è la prova la dimostrazione di AutoDesk, basata su un’elaborazione cloud-oriented, dove il server dispone di ben 32 GPU Fermi riuscendo a simulare con estrema precisione il modello matematico di illuminazione globale. Normalmente, infatti, si tende a semplificare il percorso dei fotoni interpolando i dati raccolti da fasci vicini, questo perché i processori comunemente utilizzati non dispongono di sufficiente potenza in virgola mobile.

Qui invece per ogni singolo fotone è stata calcolata la sua traiettoria, ottenendo una precisione senza eguali. La dimostrazione continua: NVIDIA ha presentato la propria versione di iRay per 3DStudio Max, basata sostanzialmente sugli stessi principi del cloud server di cui sopra, ma stavolta funzionante in locale.

Qualcosa di già esistente, a onor del vero, visto che software come Octane Renderer già permettono l’accelerazione via GPGPU da tempo. Ad essere innovativo, invece, è il nuovo layer dedicato per MATLAB e Amber, ora in grado di sfruttare le schede video NVIDIA per terminare i propri calcoli.

Si tratta forse della prima volta dove il calcolo GPGPU esce dal recinto del rendering o dell’encoding, e continuando su questa linea potremo citare l’applicativo dedicato alle foto catturate con le lenti Plenoptic di Adobe: in questo caso, la GPU viene usata per interpolare i dati provenienti dai diversi fotogrammi – gli obiettivi in questione infatti sono composte da tantissime micro-lenti – per migliorare la messa a fuoco complessiva.

Insomma, una vera dimostrazione di potenza per NVIDIA, che conta soprattutto sull’esclusività di tali risultati: tutti questi applicativi sono sviluppati per CUDA, standard proprietario, e devono necessariamente essere adattati qualora si volesse usare una GPU ATI, che invece supporta solo OpenCL.

Un bel traguardo per Fermi, cui finalmente viene riconosciuto il proprio valore. Prova ne è che dopo un anno di tentennamenti, dove solo SuperMicro distribuiva le schede Tesla, NVIDIA può contare ora su ben 9 OEM.

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