Comme vous le savez nvidia et ATI développent des technologies permettant de faire des calculs via la carte graphique, respectivement CUDA et APX (a confirmer).
Qu'en pensez vous est-ce que l'avenir est le calcul parallèle ?

Ce post est une suite au post sur les GPU tesla.

Citation : yamashi

Comme vous le savez nvidia et ATI développent des technologies permettant de faire des calculs via la carte graphique, respectivement CUDA et APX (a confirmer).
Qu'en pensez vous est-ce que l'avenir est le calcul parallèle ?

Ce post est une suite au post sur les GPU tesla.

Déjà ce serait la moindre des choses de féliciter les étudiants universitaires, qui il y à plus de cinq ans avaient déjà cet idée, même si à la base l'idée était autre que celle aujourd'hui c'est quand même eux la base.

Je me permet de faire un peu d'histoire:
Ati, ( Pas encore racheté par AMD), à été le précurseur sur ce domaine il y à 3 ans.
En fait <acronym title="Data parallel Virtual Machine">DPVM</acronym> ou <acronym title="Close To Metal">CTM</acronym> qui consistait tout simplement à donner le code machine de leurs GPU, ces deux technologies impliquant un code source différent por chaque GPU, en fin 2007 AMD (qui à racheté ATI), à sorti un kit de développement qui à évolué, jusqu'aujourd'hui ( CAL ). En plus de CAL AMD propose BROOK+ un dérivé de BROOK GPU le premier à s'intéresser au calcul par GPU.
La documentation de AMD est très mauvaise, avec des thermes répétes, un grand n'importe quoi.
NVIDIA part aprés mais est lus actif ainsi l'entrepris embauche un des développeur de BROOK GPU, qui à concut un langage de haut niveau CUDA, basé sur le C.
En février de cette année NVIDIA rachète Ageia ( concepteur de PhysX),ce qui lui donne encoreune longeur d'avance.

Précisons qu'INTEL à racheté havok et qu'intel devrit par ailleurs, commencer dans les GPUs.

L'intérêt de CUDA

Je ne parle pas de BROOK+ pour des raisons évidentes.

En utilisation professionelle:

Je ne donnerais qu'un exemple: Une machine destinée à la prévention du cancer du sein. L'entreprise avait opté pour un ensemble de Pentiums, mais les performances restaient cantonnées à 4H de traitement, avc CUDA seulement 15min.

Pour l'utilisateur:

Badabom, application d'encodge vidéo utilisant cuda à réalisé un encodage ( avec une Nvidia GTX280), 4s plus vite qu'un QUAD Extreme à 3.2GHz, un gain pas si grand que l'économie de prix.

Sinon:

1429 CPU servers vs 25 CPU servers, 25 TESLA ( haut de gamme nvidia destiné à la physique sur GPU) systems
1: Investissements: 5.98M vs 0.36M ($)
2: Coût électrique: 571kW vs 27kW