Отзывы о CUDA
«решения вроде Radeon HD 6670 и GeForce GTS 450 подойдут и для большого количества 3D-игр, естественно. По сравнению с интегрированными видеоядрами такие платы обеспечивают гораздо лучшую совместимость и производительность. Мало того, многие современные игры в системах с интегрированными видеоядрами той же компании Intel работают очень плохо: медленно, с артефактами, или не запускаются вовсе.
Кроме того, модели Radeon и GeForce даже из слабых серий обеспечивают поддержку DirectX 11 в сегменте самых дешёвых ПК, что даёт некий запас прочности для игр будущего. Ведь постепенно разработчики игр начинают отказываться не только от DirectX 9, но даже и от DirectX 10, сразу переходя на последнюю версию этого API. Так, множество игровых приложений уже сейчас поддерживают DirectX 11: World of WarCraft, DiRT 3, Deus Ex: Human Revolution, Dragon Age II, Shogun 2, Crysis 2 и другие.
Это уже не говоря о том, что большое количество современных неигровых приложений способны ускорять часть требовательного кода на GPU. Отметим хотя бы такие интернет-браузеры, как Internet Explorer 9, Firefox 4, Google Chrome, да и пакеты по обработке графики и видео, вроде Adobe Photoshop и Premiere (в том числе с применением NVIDIA CUDA). Надеемся, что со временем такого ПО будет всё больше и больше, и распространение бюджетных видеосистем в этом лишь поможет. »
«За неполных пять лет своего существования CUDA, унифицированная архитектура параллельных вычислений с использованием графических процессоров (GPU), и средства разработки nVidia CUDA стали любимыми детищами большинства строителей суперкомпьютеров, а также тех, кто стремится решить задачи определенного ограниченного класса, позволяя себе минимальные затраты. Сегодня использование графических процессоров для высокопроизводительных вычислений (High Performance Computing, HPC) получило общемировое признание.»
Гибридное будущее нижегородского суперкомпьютинга
«Как сообщил на конференции г-н Гергель, в этом году в университете будет поставлена гибридная вычислительная система на графических процессорах с пиковой производительностью 100 Тфлопс. В следующем году ее планируется нарастить до 500 Тфлопс, что, по мнению г-на Гергеля, не только является знаковым показателем для нашей страны, но и станет заметным явлением в мире в целом.
Новый кластер ННГУ будет иметь гибридную архитектуру. По мнению г-на Гергеля, когда речь идет о столь серьезных мощностях, она не имеет альтернативы с точки зрения энергетических и финансовых затрат. Кроме того анализ задач, которые потребуется решать в рамках проблематики исследования живых систем, показал, что необходимые вычисления крайне эффективно могут быть выполнены на системах именно гибридной архитектуры.
»
Конференция по суперкомпьютерам в Нижнем Новгороде
«Этот суперкомпьютер предназначен, в частности, для обработки биологических данных, получаемых с томографов. Он будет также активно использоваться в Центре образования, исследований и разработки на основе технологий NVIDIA (ЦОИР «ННГУ-NVIDIA»), созданном в рамках инновационной научно-образовательной программы развития Нижегородского университета как Национального исследовательского университета.
В университете имеется большая потребность в высокопроизводительных вычислениях, поскольку одно из активно развиваемых здесь научных направлений – исследование живых систем. Они касаются не только фундаментальных исследований, но и решения прикладных задач средствами биоинформатики в медицине. Проведение работ в этой области предполагает большой объём математического моделирования и вычислительных экспериментов.
»
«Одной из программ для кодирования видео, наиболее удачно использующих технологию CUDA, является Super LoiLoScope Mars. CUDA здесь служит не только для ускорения применения фильтров к видеоролику, но и, собственно, кодирования... при включенной технологии NVIDIA CUDA машина справилась с кодированием роликов в среднем в пять раз быстрее, что дает огромный выигрыш во времени, если речь идет о больших объемах видео.»
«Только вдумайся в цифры: для NTLM-хеша скорость перебора, используя мощности графического процессора, составляет 500 миллионов паролей в секунду. А если вместо брутфорса использовать rainbow-таблицы, получаем вообще астрономическую цифру: почти 73904 миллионов паролей в секунду!»
«Скорость работы технологии NVIDIA CUDA увеличивается тем больше, чем менее ресурсоёмкий формат используется в качестве исходного видео. Для того, чтобы убедиться в незыблемости данного утверждения, мы и провели тесты с DV-AVI, где прирост скорости обработки уже более чем ощутим. Да, с таким выигрышем данная технология, как говорится, "имеет право на существование"! NVIDIA CUDA управилась с очисткой в четыре с небольшим раза быстрее, чем даже достаточно мощный по сегодняшним меркам процессор!»
CUDA КАТИТСЯ ПК?
«На протяжении последних 10–15 лет традиционные CPU наращивали производительность при выполнении последовательного кода путем усложнения архитектуры. Анализируя код, они пытались увеличить его эффективность на этапе исполнения. Причем код продолжал оставаться непараллельным. Продолжалось увеличение размеров кеш-памяти, наращивание тактовой частоты. Однако сегодня возможности дальнейшего наращивания скорости выполнения последовательного кода практически подошли к концу.
Именно поэтому GPU становится все более и более популярным как вычислитель. При условии правильного написания кода под GPU можно получить большую производительность на квадратный миллиметр кристалла, единицу потраченной энергии, доллар и т.п. Мы часто при дизайне GPU оперируем показателями экономической энергоэффективности. С точки зрения этих параметров удельная производительность графических процессоров намного выше, чем у CPU.
Они используют совершенно другой подход к наращиванию производительности: вместо того чтобы усложнять последовательный код, графический процессор использует массивы, или «море» вычислителей, которые работают параллельноно, как правило, на более низкой частоте. Такая архитектура кардинально отличается, и CUDA — программно-аппаратная платформа, которая позволяет разработчикам использовать потенциал этих массивов, при этом применяя стандартные средства разработки.»
NVIDIA CUDA — доступный билет в мир больших вычислений
«CPU — это внедорожник. Он ездит всегда и везде, но не очень быстро. А GPU — это спорткар. На плохой дороге он просто никуда не поедет, но дайте хорошее покрытие и он покажет всю свою скорость, которая внедорожнику и не снилась.»
«Во время окончательного просчёта vReveal выводит информацию не только о времени, оставшемся до конца работы, но и подсчитывает количество минут, сэкономленных пользователем за счёт использования технологии CUDA.
Любопытная статистика. Почему бы её не проверить?
В течение нескольких проведённых тестов выяснилось, что реальное ускорение, которого можно достичь при обработке видео в программе vReveal, составляет примерно 7-10 раз. Как при просмотре, так и при сохранении. »
«В качестве минимальных системных требований данной программе требуется видеокарта, поддерживающая PixelShader2.0. Однако, если вы хотите иметь ускорение процессов кодирования и декодирования, здесь потребуется поддержка технологии CUDA, которая реализована только в графике NVIDIA.
Одним только разработчикам известны хитрости, к которым они прибегли. В любом случае работа в программе напоминает игру не только благодаря занимательному живому интерфейсу, но и отсутствием извечных проблем с нехваткой ресурсов, хорошо знакомых каждому, имевшему дело с редактированием "тяжелого" AVCHD. Посмотрим, как лихо LoiLoScope справляется с плавным проигрыванием таймлинии, на которой расположен AVCHD клип, добавлены титры, а ко всему прочему во время проигрывания к клипу применяются некоторые эффекты. Заметьте — всё это происходит на лету, без какого-то бы ни было предварительного просчёта.»
Что новенького | Что такое CUDA? | CUDA GPU | Разработчики
Авторское право © 2012 NVIDIA Corporation | Юридическая информация | Политика конфиденциальности | RSS лента
Авторское право © 2012 NVIDIA Corporation | Юридическая информация | Политика конфиденциальности | RSS лента