Mehr Arbeit für GPUs

CUDA für Matlab, 3ds Max - und x86-CPUs

GTC

Zur Eröffnung der GTC 2010 hat Nvidia-Chef Jen-Hsun Huang einige neue Anwendungen vorgestellt, die per Berechnungen auf der GPU beschleunigt werden. Zudem soll es bald einen Compiler geben, dessen Code sich auch ohne Nvidia-GPU ausführen lässt. Damit soll das Framework auf jedem x86-PC laufen.

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

Die Beispiele, die Huang für den Einsatz von GPUs jenseits von Spielen anführte, kamen aus den bekannten Bereichen: Wissenschaft, Forschung, 3D-Animation, aber auch Medizintechnik. So verwendet unter anderem das California Pacific Medical Center GPUs, um die Bilder von endoskopischen Operationen aufzubereiten. Anstelle des Chirurgen soll in Zukunft sogar ein Roboter die Eingriffe vornehmen. Die Mechanik der Maschine soll dabei die Bewegungen eines schlagenden Herzens ausgleichen. Dazu werden zuvor 3D-Videos des Herzens aufgenommen, GPUs berechnen dann die Bewegungen des Roboters in Echtzeit, abhängig vom Verhalten des Organs.

  • 3D-Modell in 3ds Max
  • Fliegen mit Jen-Hsun Huang
  • Das Problem ist die Leistungsaufnahme.
  • Das Interesse an CUDA ist groß.
  • Neuer Compiler für CUDA-Code auf jeder x86-CPU
  • Nvidias Amber-Benchmarks
  • Drei neue Anbieter für GPU-Supercomputer
  • Was der Supercomputer Kraken leistet, passt in diesen Rackeinschub.
  • Streaming von iRay per Internet
3D-Modell in 3ds Max
Inhalt:
  1. Mehr Arbeit für GPUs: CUDA für Matlab, 3ds Max - und x86-CPUs
  2. CUDA ist nicht offen

Viel näher am bereits Machbaren ist 3ds Max. Die 3D-Marktführer von Autodesk führten ihren Raytracer iRay für Max vor, der nun auf CUDA optimiert ist. IRay soll nach Angaben des Unternehmens ohne jegliche Tricks arbeiten, sondern seine Bilder absolut physikalisch korrekt mit jedem einzelnen Photon der Lichtquelle berechnen. Die so erzeugten Bilder brauchen immer noch einige Minuten, aber: IRay skaliert - wie die meisten Raytracer - nahezu linear mit den zur Verfügung stehenden Rechenwerken. Das klappt nun auch per Internet, wenn beispielsweise ein Architekt seinem Kunden neue Ideen vor Ort vorführen will. Autodesk und Nvidia demonstrierten das mit einer Wohnzimmerszene, die von einem GPU-Cluster in Toronto berechnet und nach San Jose gestreamt wurde.

Matlab-Algorithmen direkt auf der GPU

Ein CUDA-Plugin für das Mathematikprogramm Matlab gibt es schon länger. Das vom Drittanbieter Accelereyes vorgestellte Jacket 1.5 kann nun ohne neue Kompilierung die Algorithmen aus Matlab direkt auf GPUs ausführen. Auch das Programm Amber (Assisted Model Building with Energy Refinement), das Molekulardynamik untersucht, arbeitet nun mit CUDA. Dafür legte Huang auch Benchmarks vor: Um die Rechengeschwindigkeit von acht Fermi-GPUs zu erreichen, braucht es laut Nvidia schon 192 Quad-Core-Xeons. Die passen gerade so noch in ein Rack, die acht GPUs aber in einen Rack-Einschub von vier Höheneinheiten.

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CUDA ist nicht offen 
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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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