nVidia: Cuda voor x86 en meer

16 reacties

nVidia CEO Jen-Hsun Huang heeft tijdens zijn keynote van nVidia's GPU Technology Conference een aantal interessante aankondigingen gedaan, waaronder een nieuwe compiler die Cuda-code ook op X86-processors kan laten werken en diverse nieuwe applicaties die van Cuda gebruik maken.

Cuda, nVidia's programmeertaal voor GPGPU applicaties, is voor de GPU-fabrikant één van de belangrijkste zaken waar men zich op focust. Ondanks de opkomst van niet merkgebonden tegenhangers als OpenCL en DirectCompute ziet nVidia nog steeds een flinke stijging in het gebruik van Cuda, vooral in zakelijke en wetenschappelijke omgevingen. Tijdens de keynote gaf Jen-Hsun aan dat de Cuda SDK afgelopen jaar ruim 668.000 keer is gedownload, ruim twee keer vaker als vorig jaar. Ruim 300 universiteiten geven inmiddels lessen in het programmeren voor Cuda en voor de GTC van dit jaar werden 334 afgeronde universitaire onderzoeken op basis van Cuda bij nVidia aangemeld.

Een van de belangrijkste aankondigingen die nVidia tijdens de keynote deed is een samen met PGI ontwikkelde Cuda-compiler voor X86-processors. Hierdoor kan Cuda-software ook werken op systemen zonder nVidia GPU, zij het uiteraard stukken langzamer. De komst van deze compiler moet er volgens nVidia voor zorgen dat Cuda vaker zal worden gebruikt, omdat nu veel meer systemen compatible zijn. Dankzij de Cuda-X86 compiler kan Cuda-software ook eenvoudiger ontwikkeld worden op systemen zonder snelle nVidia GPU.

Goed nieuws voor wie op een technische universiteit zit: nVidia heeft ook een van Cuda gebruik makende toolbox voor de populaire Matlab software aangekondigd. Wie weet hoe Matlab werkt, kan nu zonder een nieuwe programmeertaal te leren gebruik maken van de enorme rekenkracht van GPU's. Matlab is met afstand de meest gebruikte rekensoftware op universiteiten wereldwijd.

Een derde aankondiging is dat de Amber software, wat naar verluid één van de meest gebruikte pakketten voor medisch onderzoek is, nu met Cuda werkt. Dit bracht ook direct weer een voorbeeld van wat voor prestatiewinsten er met GPGPU parallel computing behaald kan worden: nVidia liet weten de Kraken supercomputer cluster met 192 AMD quad-core CPU's te hebben kunnen evenaren door een viertal systemen met in totaal 8 Tesla kaarten. De kostenbesparing op het vlak van ondermeer energieverbruik is gigantisch.


nVidia wist de prestaties van de Kraken supercomputer (192 quad-core CPU's) te overtreffen met 8 Tesla GPU's

Ook Ansys, de meest gebruikte simulatie software voor productontwerp, zal in de volgende versie Cuda-enabled worden. Een van de ontwikkelaar van Ansys zij nu al prestatiewinsten van een factor 2 te zien tussen een dual-socket quad-core server en een nVidia Tesla kaart. Twee keer sneller lijkt niet veel als je sommige andere Cuda-aankondigen hebt gezien, maar volgens de ontwikkelaar is het zeer interessant: veel simulaties duren normaal gesproken uren of nog langer en als die tijd kan worden gehalveerd kan dat heel wat tijd en kosten schelen bij de ontwikkeling van producten. Men verwacht na verder tuning van de code op hogere prestatiewinsten uit te komen.

Uit 3ds Max, de meest gebruikte software voor 3D-rendering, krijgt een Cuda-plugin. Wanneer er puur gebruik gemaakt wordt van CPU's kan het uren duren eer een afbeelding uiteindelijk fotorealistisch geraytraced uit een de software rolt. Met de iray plugin, die gebruik maakt van één of meerdere GPU's, is een geraytracede afbeelding al binnen een aantal seconden zichtbaar en binnen enkele tientallen seconden van uitstekende kwaliteit. Volgens nVidia is dit een uitkomst voor bijvoorbeeld architecten die 3D-modellen maken van toekomstige gebouwen voor hun klanten. Wanneer een klant een gebouw of de inrichting daarvan vanuit een andere hoek wil zien, is dat nu nog een kwestie van uren wachten, met de iray plugin voor 3ds Max kan het verzoek direct ingewilligd worden. In dat kader is ook interessant dat iray ook als cloud-dienst werkt: een ontwerper kan z'n 3ds Max ontwerp uploaden en dan via een webbrowser bij de klant het resultaat laten zien. Een cluster van Tesla-machines in een datacenter draagt zorg voor de rendering, zodat ook via het web ontwerpen direct vanuit verschillende camerstandpunten fotorealistisch getoond kunnen worden. 

Tenslotte toonde ook Adobe een zeer indrukwekkende Cuda-demo, waarover spoedig meer op Hardware.Info.


Foto-realistische raytracing in 3ds Max wordt dankzij Cuda een kwestie van seconden in plaatsen van uren.

« Vorig bericht Volgend bericht »
0