Инструменты программирования графических процессоров Nvidia увеличат производительность мобильных устройств

Компания Nvidia намерена увеличить про­изводительность мобильных устройств за счет инструментов, обеспечивающих со­гласованное использование центральных процессоров и графических ускорителей.

Компания представила версию CUDA 5.5, которая впервые будет поддерживать про­цессоры ARM, установленные в большин­стве смартфонов и планшетных компьюте­ров. Новые программные средства помо­гут закрепить производительность супер­компьютеров на отметке выше 1 PFLOPS (1015 операций с плавающей запятой в се­кунду. — Прим. ред.). Что касается мо­бильных устройств, то прирост быстродействия здесь будет сдерживаться отве­денными им рамками энергопотребления.

Многие планшетные компьютеры и смартфоны сегодня оснащаются процессора­ми Nvidia Tegra, позволяющими пользователям получать удовольствие от совре­менных игр.

Инструменты параллельного программирования CUDA помогают разработчикам создавать приложения, которые эффективно используют мощности центрально­го, графического и других процессоров.

«Увеличение производительности благодаря CUDA особенно ощутимо при обра­ботке изображений, – отметил генеральный менеджер направления графических процессоров Nvidia Иан Бак, считающийся 'отцом' CUDA. – Смартфоны с камера­ми получают улучшенные средства обработки и распознавания изображений. По сути, CUDA открывает путь к расширению функциональных возможностей смарт­фонов. С того момента как мы начали заниматься графическими процессорами для настольных компьютеров, нам удалось продвинуться далеко вперед. Сегод­ня накопленный опыт переносится на Tegra. Впервые мы начинаем внедрять CUDA на мобильном рынке».

Компания Nvidia уже сейчас интегрирует графические процессоры в лучшие мо­бильные чипы, регулярно улучшая их функционал. CUDA позволяет ускорить гра­фическую обработку и повысить эффективность энергопотребления устройств.

Перевод суперкомпьютеров на графические процессоры и другие ускорители яв­ляется одним из способов дальнейшего увеличения их быстродействия. Графи­ческие процессоры Nvidia установлены во втором по производительности ком­пьютере Titan, который развернут в Национальной лаборатории Министерства энергетики США в Окридже. Пиковая производительность суперкомпьютера, включающего в себя 299 008 процессоров Opteron и 261 632 графических ядер Nvidia Tesla K20X, достигает 17,59 PFLOPS.

Мобильный чип Tegra, который разрабатывается сейчас под кодовым наимено­ванием Logan и должен быть готов в будущем году, первым начнет поддержи­вать версию CUDA 5.5. Поддержка CUDA в Logan будет реализована путем инте­грации графического процессора с архитектурой Kepler, используемой и в супер­компьютере Titan. Современные чипы Tegra имеют графические ядра GeForce и не оптимизированы для CUDA.

Хотя совместимые с CUDA модули еще не готовы, Nvidia предоставила разработ­чикам мобильных устройств возможность ознакомиться с преимуществами CUDA 5.5. Соответствующие платы объединяют в себе чипы Tegra 3 с совмести­мым с CUDA графическим процессором Kayla. Оборудование, представленное в начале текущего года на конференции Nvidia GPU Technology Conference, было показано и на конференции International Supercomputing Conference, которая про­шла в Лейпциге.

Помимо мобильных устройств, преимуществами CUDA могут воспользоваться и суперкомпьютеры, построенные на основе процессоров ARM или графических плат Nvidia.

Сегодня более 400 из 500 ведущих суперкомпьютеров используют процессоры x86-архитектуры компаний Intel или AMD, многие из них оборудованы и графиче­скими платами Nvidia. Вместе с тем первые шаги в серверной области соверша­ют и технологии ARM, а в барселонском Supercomputing Center был анонсирован прототип суперкомпьютера, построенный на процессорах ARM. Специальная презентация на ISC была посвящена использованию CUDA 5.5 в суперкомпьютерах.

Для мобильных устройств и суперкомпьютеров существует несколько инструмен­тов параллельного программирования. Наиболее популярным является, пожа­луй, OpenCL, поддерживаемый компанией Nvidia. Корпорация Intel предлагает свой собственный инструмент для разработки программного обеспечения, под­держивающий чип ускорителя Xeon Phi, а AMD является основателем организа­ции HSA (Heterogeneous System Architecture) Foundation, которая намерена обес­печить переносимость приложений между различными процессорными архитек­турами и устройствами. Компания Nvidia решила не участвовать в работе HSA, тогда как ARM и другие производители процессоров (в частности Qualcomm и Texas Instruments), вошли в состав объединения.

Обозреватели отрасли полагают, что Nvidia отказалась от членства в HSA Foundation главным образом из-за стремления сосредоточиться на CUDA. «Еди­ного подхода к параллельному программированию, который годился бы на все случаи жизни, не существует, – подчеркнул Бак. – В долгосрочной перспективе никакой унификации средств написания программ для графических процессоров ждать не приходится, а CUDA станет наилучшим инструментом для процессо­ров Nvidia. Программисты сегодня используют для разработки приложений мно­жество разных языков: Си, C++, Java, Ruby on Rails, Python и т. д. Множество раз­личных подходов будут использоваться и для обеспечения параллелизма при ра­боте мобильных устройств и суперкомпьютеров».

Аппаратные улучшения Nvidia должны упростить программирование чипов. Про­цессор Nvidia Tegra 6, разрабатываемый под кодовым наименованием Parker, превращает память центральных и графических процессоров в совместно ис­пользуемый ресурс. В настоящее время память центрального и графического процессоров разделена, а в Parket объем адресуемой памяти будет расширен.

«Задействуя преимущества графического процессора, разработчик не должен за­думываться о том, где находятся данные», – пояснил Бак.