Nvidia oferuje równoległą technologię dla urządzeń mobilnych

Dostawca chipów Nvidia planuje wykorzystać swoją architekturę przetwarzania równoległego Cuda we wszystkich swoich procesorach graficznych (procesorach graficznych), w tym system Tegra na chipie dla urządzeń mobilnych.

Cuda Nvidii to środowisko języka C, które umożliwia programistów do pisania oprogramowania do rozwiązywania złożonych problemów obliczeniowych, wykorzystując wielordzeniową moc przetwarzania równoległego układów GPU, zgodnie z danymi firmy.

Pierwsza wersja Tegry, która ma zostać wysłana do połowy przyszłego roku, nie będzie Cuda, powiedział Jen-Hsun Huang, współzałożyciel, prezes i dyrektor naczelny Nvidii, w wywiadzie udzielonym w środę.

Cuda jest częścią strategii firmy Nvidia w zakresie pozycjonowania swoich procesorów graficznych, tradycyjnie mocnych w wysokiej klasy grafice i grach, jako generalnych cel, para Procesory obliczeniowe, które mogą być wykorzystywane w różnych aplikacjach naukowych i komercyjnych aplikacjach, takich jak obliczenia finansowe, powiedział Huang.

"Wierzymy, że GPU nie jest już tylko dla grafiki i może być naprawdę wykorzystywane do wszystkiego, co wymaga dużo danych i matematyki ", dodał Huang.

Nvidia ogłosiła we wtorek superkomputer Tesla Personal, oparty na procesorze GPU, który, jak twierdzi, wykorzystuje procesory graficzne Tesla i Cuda do dostarczania mocy klastra komputerowego za ułamek kosztów, w typowej obudowie standardowej stacji roboczej. Wśród twórców komputerów oferujących superkomputery Tesla Personal są Dell, Lenovo, Asus i Western Scientific.

Pojawia się nowa architektura komputerów bazująca na procesorach graficznych i innych typach procesorów równoległych oraz tradycyjnych procesorach (jednostki centralne) pracując razem, powiedział Huang. "Procesor jest doskonały do ​​sekwencyjnego przetwarzania, ale istnieje wiele rodzajów problemów, które można równolegle obsługiwać", dodał.

Procesory graficzne oferują wyższą wydajność niż procesory, ponieważ integrują setki procesorów, zgodnie z Huang. Na przykład model superkomputera Tesla Personal zapowiedział, że 240 procesorów pracuje równolegle, dodał.

Pierwszym, który zdał sobie sprawę z wagi "heterogenicznej architektury", byli gracze, którzy zdali sobie sprawę, że dzięki procesorowi i procesorowi graficznemu ich wideo gry i trójwymiarowa grafika są znacznie lepsze, powiedział Huang.

GPU w nowym pozycjonowaniu nie jest jednak postrzegane przez Nvidię jako alternatywa dla procesorów. "Nie próbujemy zastępować procesora, ponieważ uważamy, że jest to konieczne", powiedział Huang.

Nvidia współpracuje z programistami aplikacji, aby przenieść swoje oprogramowanie do architektury Cuda, powiedział Huang. Możliwość programowania w języku C zapewni, że zaawansowani użytkownicy, tacy jak naukowcy, sami mogą napisać programy dla nowego superkomputera, dodał.