Znajdź zawartość

Jak donosi serwis Daily Tech, Intel zrezygnował z układu Larrabee, o którego prezentacji niedawno informowaliśmy. Powodem podjęcia takiej decyzji była zbyt mała wydajność układu. Procesor miał zadebiutować w przyszłym roku, a jego wydajność miała sięgać 2 teraflopsów. Okazało się jednak, że konkurencja zaskoczyła Intela. ATI najpierw pokazało procesor Radeon HD 5870 o wydajności 2,72 TFlops, a niedawno na rynku zadebiutował koleny GPU tej firmy - Radeon HD 5970, którego wydajność przekracza 5 teraflopsów. To był ostatni gwóźdź do trumny intelowskiego GPGPU. Koncern poinformował, że Larrabee nie spełnił jego oczekiwań. W związku z tym układ na pewno nie trafi na rynek. Będzie rozwijany jako platforma testowa, która ma w przyszłości umożliwić Intelowi wkroczenie na rynek samodzielnych układów graficznych. Przedstawiciele Intela zapowiedzieli, że w przyszłym roku przedstawią nowe plany rozwoju firmowych GPU. Przypomnijmy, że to już kolejna podjęta przez tę firmę próba zaistnienia na rynku GPU. W 1998 roku Intel rozpoczął sprzedaż układów i740, które miały spopularyzować szynę AGP. Szyna się przyjęła, jednak układy nie spełniły oczekiwań klientów i szybko zniknęły z rynku. Intel pozostaje zatem największym na świecie producentem wbudowanych rdzeni graficznych, jednak wciąż nie jest w stanie zaistnieć na rynku samodzielnych GPU.

Intelowski GPGPU (procesor graficzny ogólnego przeznaczenia) Larrabee został zaprezentowany podczas konferencji SC09. Tam zyskał uwagę, której nie udało mu się przyciągnąć wcześniej. Justin Rattner, prezes ds. technologicznych, zaprezentował testy wydajności układu. Test SGEMM został najpierw uruchomiony na połowie rdzeni procesora, który w ten sposób osiągnął wydajność 417 gigaflopsów. Po włączeniu pozostałych rdzeni wydajność wzrosła do 825 GFlops, dzięki czemu Intel udowodnił, że układ można skalować 1:1. Po tym, jak Rattner lekko podkręcił procesor, jego wydajność sięgnęła 1 teraflopsa. Dla porównania kość Core i7-975, czyli najbardziej wydajny procesor z rdzeniem Nehalem, osiąga maksymalną wydajność rzędu 55,36 GFlops. Wynik Larrabee tylko pozornie jest imponujący. Jak zauważa Jon Peddie z firmy Jon Peddie Research, na rynku jest dostępna karta graficzna ATI, której wydajność wynosi 5 TFlops. Jeśli zatem Intel chce w przyszłym roku rozpocząć sprzedaż Larrabee, to układ o wydajności 1 teraflopsa z pewnością nie zawojuje rynku wysoko wydajnych chipów. Przyznał jednocześnie, że 1 teraflops to dobry punkt wyjścia i w połączeniu z odpowiednią polityką cenową oraz dalszymi pracami nad rozwojem Larrabee Intel może odebrać nieco rynku ATI i Nvidii.

Nvidia, wraz ze swoimi partnerami, wśród których znaleźli się m.in. Dell i Lenovo, zapowiedziała dzisiaj początek superkomputerowej rewolucji. Ma być ona możliwa dzięki maszynie Tesla Personal Supercomputer, która wykorzystuje GPGPU (General Purpose Graphic Processing Unit - procesor graficzny ogólnego przeznaczenia) Tesla oraz architekturę CUDA. Tesla Personal Supercomputer to nic innego jak superkomputer w obudowie zwykłego peceta. Po raz pierwszy CUDA i układ Tesla zostały zaprezentowane w ubiegłym roku. Przypomnijmy, że pomysł Nvidii polega na wykorzystaniu procesora graficznego do równoległego przetwarzania innych danych niż informacje dotyczące wyświetlania grafiki. Dzięki temu, że nowoczesne graficzne są zwykle bardziej wydajne niż CPU, możemy uzyskać dodatkowy przyrost mocy. Z kolei CUDA (Compute Unified Device Architecture) to zestaw narzędzi, który umożliwia developerom tworzenie w języku C aplikacji dla Tesli i nie tylko dla niej, gdyż w niezbędne komponenty CUDA zostały wyposażone także sterowniki dla nowych procesorów z serii GeForce oraz Quadro. Technologią CUDA zainteresował się przede wszystkim świat naukowy. Nic dziwnego, gdyż to właśnie na uniwersytetach i w instytucjach badawczych najbardziej przydaje się wysoko wydajne przetwarzanie wielowątkowe. Już teraz wiadomo, że w porównaniu z komputerem wyposażonym tylko w procesor x86 maszyna dodatkowo wykorzystująca technologię CUDA charakteryzuje się od 18- (kodowanie wideo) do nawet 149-krotnie (symulacje finansowe) zwiększoną wydajnością. Na University of Utah komputer z CUDA zapewnia 146-krotnie szybszą pracę przy obrazuwaniu medycznym, a uczeni z University of Maryland 30-krotnie szybciej dokonują sekwencjonowania genomu. O zainteresowaniu technologią Nvidii świadczy też fakt, iż kursy programowania dla CUDA są prowadzone na ponad 50 uczelniach wyższych, a na całym świecie już 25 000 programistów pracuje z tą technologią. Wraz z wydajnością idzie oszczędność energii. Serwer Tesla S1070, z którego korzystają m.in. firmy Chevron, Petrobras, Motorola czy Kodak i takie uczelnie jak uniwersytet w Heidelbergu, University of Maryland, Rice University czy Chińska Akademia Nauk, zapewnia 18-krotnie większą wydajność na wat niż serwer z procesorami x86. Nvidia wraz z partnerami postanowili jednak pójść dalej. Ogłosili powstanie gotowego biurkowego superkomputera Tesla Personal Supercomputer. Jego maksymalna wydajność może wynieść do 4 teraflopsów, zapewnianych dzięki 960 rdzeniom i 4 procesorom (prawdopodobnie Tesla C1060). Komputer pracuje ze standardowymi edycjami Windows i Linux (w przyszłości także Mac OS X), a jego cena wyniesie mniej niż 10 000 dolarów. Innymi słowy, jak zapewnia Nvidia, każdy z zainteresowanych naukowców może nabyć maszynę o 250 razy bardziej wydajną niż pecet i 100 razy tańszą niż wysoko wydajny klaster. Za stosunkowo niewielką cenę zyska peceta o wydajności superkomputera. Z przeprowadzonych przez Nvidię testów wynika, że Tesla Personal Supercomputer znacząco przyspiesza wykonywanie zadań typowych dla przemysłu i nauki. I tak na przykład czas wykonania przeciętnego zadania z zakresu chemii skraca się z 4,6 dnia do 27 minut, modelowanie w neurologii trwa nie 2,7 doby, a pół godziny. Z kolei trójwymiarowa ultradźwiękowa tomografia komputerowa zajmie 16 minut zamiast dotychczasowych 3 godzin. Jak już wspomniano, Nvidia i partnerzy kierują swoją ofertę do naukowców i inżynierów, których liczbę oceniają na 15 milionów na całym świecie. Oczywiście pojawienie się Tesla Personal Supercomputer nie oznacza, że na tym kończą się możliwości architektury CUDA. Można ją dalej skalować tworząc standardowy klaster obliczeniowy, który będzie 5000 razy bardziej wydajny od zwykłego peceta, a jego cena zamknie się w granicach od 100 000 do miliona dolarów. Niewykluczone zatem, że już wkrótce na listę 500 najpotężniejszych superkomputerów na świecie trafią pierwsze maszyny z architekturą CUDA.