Nvidia tarjoaa rinnakkaisratkaisun mobiililaitteille

Chip-toimittaja Nvidia aikoo käyttää Cudan rinnakkaiskäyttäjäarkkitehtuuria kaikissa GPU-laitteissaan (grafiikkayksikköyksiköt), mukaan lukien sen mobiililaitteiden Tegra-järjestelmä.

Nvidian Cuda on C-kieliympäristö, joka mahdollistaa kehittäjät voivat kirjoittaa ohjelmistoja monimutkaisten laskennallisten ongelmien ratkaisemiseksi napauttamalla GPU: iden monipuomin rinnakkaista prosessointitehoa yrityksen mukaan.

Ensimmäisen Tegra-version, jonka on määrä lähteä ensi vuoden puoliväliin, ei ole Cuda, sanoi Nvidian perustaja, presidentti ja toimitusjohtaja Jen-Hsun Huang, keskiviikkona haastattelussa.

Cuda on osa Nvidian strategiaa sijoittaa GPU: t, jotka ovat perinteisesti vahvoja korkealaatuisissa grafiikoissa ja peliteemoissa yleisesti tarkoitus, para Huang totesi: "Uskomme, että GPU ei ole pelkästään grafiikkaa enää, ja sitä voidaan todella käyttää mihin tahansa siihen, mikä liittyy paljon tietoa ja matematiikkaa ", Huang lisäsi.

Nvidia ilmoitti tiistaina GPU-pohjaisen Tesla Personal Supercomputerin, jonka mukaan se käytti Tesla-GPU: itaan ja Cudaa toimittamaan klusterin tietokoneen tehon murto-osalla kustannuksista, standardin työpöytätilan muodossa. Tietokonepäälliköt, jotka tarjoavat Tesla Personal Super -tietokoneita ovat Dell, Lenovo, Asus ja Western Scientific.

Uusi tietokonearkkitehtuuri on syntymässä, joka perustuu GPU: iin ja muihin rinnakkaisprosessoreihin sekä perinteisiin prosessoriin) yhdessä, Huang sanoi. "CPU on erinomainen rinnakkaisprosessointiin, mutta monenlaisia ​​ongelmia, joita voit käyttää rinnakkain", hän lisäsi.

GPU: t tarjoavat parempaa suorituskykyä kuin suorittimet, kun ne yhdistävät satoja prosessoreita Huangin mukaan. Esimerkiksi Tesla Personal Supercomputer -mallissa ilmoitettiin, että 240 prosessoria on käynnissä samanaikaisesti.

Ensimmäinen, joka ymmärtää "heterogeenisen arkkitehtuurin" merkityksen, oli pelaajille, jotka tajusivat, että suorittimen ja GPU: n avulla videonsa pelit ja 3-D-grafiikka ovat paljon parempia, Huang sanoi.

Nvidia ei kuitenkaan nähnyt GPU: ta uudessa paikannuksessa vaihtoehtoina suorittimille. "Emme yritä korvata prosessoria, koska uskomme, että se on välttämätöntä", Huang sanoi.

Nvidia työskentelee sovelluskehittäjien kanssa ohjelmiston viemiseksi Cudan arkkitehtuuriin, Huang totesi. Kyky ohjelmoida C-kielellä varmistaa, että huipputekniset käyttäjät, kuten tutkijat, voivat kirjoittaa ohjelmia itseensä uudelle supertietokoneelle, hän lisäsi.