Nvidia kündigt Cuda für x86 an
Nvidia kündigte auf der hauseigenen GPU Technology Conference (kurz: GTC) zusammen mit dem Compilerspezialisten The Portland Group einen Cuda-zu-x86-Compiler an, mit dessen Hilfe Cuda-Anwendungen bald auch auf CPUs wie AMDs Phenom oder Intels Core-Reihe laufen sollen.
Um Cuda zu benutzen, braucht man eine oder mehrere GPUs, richtig? Nicht mehr: Compiler-Spezialist The Portland Group (PGI) stellte einen Compiler namens Cuda-x86 vor, mit dessen Hilfe Cuda-Anwendungen mit Jen-Hsun Huangs Worten "auf jedem Computer und jedem Server der Welt” laufen. Die Frage ist, wie schnell, denn die Compute Unite Device Architecture (Cuda) ist ja primär für die Nvidias hauseigene GPUs entwickelt worden.
Nvidia kündigt Cuda für x86 an: Wie schnell wird's?
Außerdem stellt sich angesichts der nicht enden wollenden Debatte um die Physx-Optimierung für CPUs damit die Frage, ob damit erzeugte Cuda-Anwendungen auf x86-Prozessoren auch wirklich auf Geschwindigkeit optimiert sein werden und zum Beispiel die parallele Verarbeitung über mehrere CPU-Kerne und deren SSE2-Einheiten nutzen. Oder ob Nvidia und PGI es komplett den Anwendungsentwicklern überlassen, manuelle Parallelität im Programm zu verankern, wie es bei Physx zurzeit der Fall ist.
Mit der Portland Compiler Group hat man sich einen kompetenten und erfahrenen Partner für die Entwicklung eines Cuda-x86-Compilers ins Boot geholt. Das kostenpflichtige Produkt, von dem erste Demonstrationen auf der im November auf Supercomputing Conference erwartet werden, ist bislang lediglich eine Ankündigung - wann es in einer finalen Version auf den Markt kommen wird ist noch völlig offen.
Nvidia kündigt Cuda für x86 an: Wozu das Ganze?
Ein möglicher Grund, warum Nvidia seine Bemühungen um eine weitere Verbreitung der hauseigenen Plattform Cuda zurzeit verstärkt, ist das zunehmende Erstarken der offenen Konkurrenzplattform Open CL, zu der natürlich auch AMD und Intel dieselben Zugangsmöglichkeiten haben und deren weitere Entwicklung als offener Industriestandard nicht von Nvidia im Alleingang bestimmt vwerden kann.
Zwar fristet Open CL zurzeit noch ein Nischendasein und wird ausgerechnet von Nvidia zurzeit offiziell im Treiber integriert. Bei AMD muss man sich, trotz der propagierten Unterstützung offener Standards, zunächst das Stream-SDK herunterladen und Intel will erst zum Jahreswechsel eine Beta-Version seines Open-CL-Treibers herausbringen - könnte dann allerdings bereits die 256-bittigen AVX-Erweiterungen von Sandy-Bridge nutzen, während AMD die integrierten Grafikeinheiten der Fusion-APUs hierfür einspannen wird.
Beide Firmen hätten einen Vorteil gegenüber Nvidia: Sie böten dann, bzw bieten im Falle von AMD bereits, eine Komplettlösung für das sogenannte Parallel Computing an - egal ob die Berechnungen nun auf der CPU laufen oder einem spezialisierten Co-Prozessor, als den Nvidia seine Grafikchips gern sieht.
Die Welt ist doch verrückt!!! ich könnt heulen
das erinnert mich an den "Arthur-Schraubkopf"
Geil, wenn NVIDIA mit was "Graka only" kommt, jammern die einen warum das nicht auf der CPU geht.
Und übersetzen sie das dann auch auf die CPU, kommen Andere und jammer, warum man jetzt auch die CPU bedient.
Einfach nur Gaga ...
toll, ich erfinde eine Technik, die für grafikkarten optimiert ist, damit sie Berechnungen x mal schneller durchführen als CPUs und dann soll das ganze für CPUs wieder übersetzt werden? wo ist da der Sinn? Da kann ich ja gleich für die CPU programmieren
Das ist doch blödsinn!
Nvidia parallelisiert Berechnungen um sie danach wieder so einzustampfen, dass sie die CPU berechnet.
Das muss schon sehr gut gemacht sein damit da nicht Unmengen Rechnleistung draufgeht!