nVidia: la potenza delle GPU al servizio del software

In attesa delle prossime soluzioni grafiche previste per il mese di Giugno, nVidia sta cercando di portare tutta la potenza di elaborazione delle sue GPU verso il settore mainstream.Attualmente prodotti come la famiglia Tesla, utilizzata da aziende e università per elaborare calcoli paralleli non grafici nel settore scientifico e medico, si basano su architetture video

In attesa delle prossime soluzioni grafiche previste per il mese di Giugno, nVidia sta cercando di portare tutta la potenza di elaborazione delle sue GPU verso il settore mainstream.

Attualmente prodotti come la famiglia Tesla, utilizzata da aziende e università per elaborare calcoli paralleli non grafici nel settore scientifico e medico, si basano su architetture video che possono essere sfruttate per eseguire qualsiasi istruzione a velocità superiore rispetto alle CPU convenzionali. Per tale ragione, si parla di GPGPU – General Purpose Graphics Processing Unit.

Il primo passo da compiere è sviluppare un framework per accelerare le applicazioni CPU-centriche attraverso i processori grafici. Per ottenere questo obiettivo, nVidia ha annunciato una competizione, per i programmatori che hanno familiarità con il linguaggio CUDA (basato su C++), durante la quale verrà messo a disposizione una versione dell’encoder MP3 LAME, parzialmente ottimizzata per la GPU.

La sfida sarà proprio quella di ottimizzare il software per permettergli di lavorare più velocemente possibile sulle GPU compatibili con CUDA. Quindi lo scopo non è effettuare il porting completo di un’applicazione mainstream nel linguaggio CUDA, ma la sua “accelerazione”, sfruttando i GFLOPS delle moderne GPU, che nel caso dell’encoder LAME, si traduce in una drastica riduzione dei tempi di codifica.

L’interesse verso questo nuovo settore di impiego delle schede video dovrà ovviamente essere condiviso anche da Microsoft. Infatti, l’utilizzo di CUDA anche nei “comuni” PC, potrà avvenire solo se verrà sviluppata un’interfaccia Windows per le GPGPU, migliorando l’esperienza dell’utente finale.

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