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Mehr Arbeit für GPUs: CUDA für Matlab, 3ds Max - und x86-CPUs

CUDA ist nicht offen

Der große Nachteil aller solcher Anwendungen: Sie lassen sich bisher nur sehr einfach auf und für Nvidia-GPUs entwickeln, weil das Framework CUDA proprietär und nicht offen ist. So weisen die Entwickler von Amber beispielsweise auf zahlreiche Probleme mit GPUs hin, da deren Code noch nicht so gut erforscht ist wie der für CPUs. Was der CUDA-Treiber letztendlich aus den Rechenaufgaben macht, sehen die Forscher immer nur am Ergebnis.

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Um das schon vorher abschätzen zu können, entwickelt die unter Programmierern bekannte Portland Group (PGI) nun mit Nvidias Hilfe einen Compiler namens CUDA-x86. Damit können Entwickler in C - ebenso wie bei CUDA - Programme schreiben, die dann aber auf jedem x86-Rechner ausgeführt werden können. Das reduziert die Notwendigkeit der teuren professionellen CUDA-GPUs (Quadro, Tesla) und es reduziert auch die Portierungszeiträume. Anders als die vielen CUDA-Tools, die Nvidia bisher fast immer kostenlos zur Verfügung gestellt hat, soll der PGI-Compiler aber ein kommerzielles Produkt werden. Was er kostet, haben weder Nvidia noch PGI bisher bekanntgegeben.

Interesse bei den Hardwareherstellern

Bei so viel etablierter Software für GPU-Computing zeigen auch immer mehr Hardwarehersteller Interesse an Systemen mit vielen GPUs. IBM bietet diese schon länger an, nun soll es sie auch für die Bladecenter-Serie geben. Ein neuer Hersteller ist T-Platforms aus Russland, und Crays schon verfügbare Supercomputer-Linie XE6 wird Nvidia zufolge auch bald mit Fermi-GPUs aufrüstbar sein.

Ganz außen vor konnte freilich auch Jen-Hsun Huang die Spiele nicht lassen, mit denen sein Unternehmen groß geworden ist. Er führte Hawx 2 in stereoskopischem 3D vor und machte einige Angaben zur darin verwendeten Geometrie. Demnach soll die Auflösung des Spiels so hoch sein, dass ein Level aus 128 Quadratkilometern besteht, alle zwei Meter gibt es dabei ein Polygon. Die Level-of-Detail-Algorithmen (LOD) sorgen dabei dafür, dass die Datenmenge auch für eine GPU beherrschbar bleibt. Möglich macht das unter anderem Tessellation, die Huang als "die heißeste Sache bei Spielen heutzutage" bezeichnete.

 Mehr Arbeit für GPUs: CUDA für Matlab, 3ds Max - und x86-CPUs

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BinaryOutlaw 25. Sep 2010

Markus R. 22. Sep 2010

Arbeite gerade an einem CUDA Projekt zur Darsellung medezinischer multimodaler Daten in...

Ach 22. Sep 2010

Wieso Fehler? Der Autor hat doch nichts falsches gesagt. Weiterhin erwähnenswert: der...

EntwicklerHeini 22. Sep 2010

... zumal man ja mit Matlab vorher schon eine enorme Spannweite an Möglichkeiten erfüllen...

Himmerlarschund... 22. Sep 2010

Auf Bild 8 ist Schleichwerbung für Google zu sehen :-) ~ Let the Flamewar begin ~



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