Uno stream processor dedicato da AMD
di Paolo Corsini pubblicata il 15 Novembre 2006, alle 11:09 nel canale Device
AMD annuncia la disponibilità della propria prima soluzione per il calcolo GP-GPU; alla base la GPU R580 adottata dalle schede Radeon X1900 e X1950
Con questo comunicato stampa AMD ha annunciato la disponibilità del proprio Stream Processor, architettura specificamente sviluppata per fornire una risorsa di calcolo parallelo estremamente potente. Stream Processor entra ovviamente a far parte della tecnologia Torrenza di AMD, che mira a mettere a disposizione di sistemi Opteron soluzioni coprocessore, sviluppate da varie aziende partner, che possano venir utilizzate nell'esecuzione di specifiche tipologie di elaborazioni parallele molto specialistiche.
All'atto pratico si tratta di una scheda video basata su tecnologia ATI R580, la stessa utilizzata nelle soluzioni video Radeon X1900 e Radeon X1950, con 1 Gbyte di memoria video GDDR3. Le caratteristiche architetturali della GPU R580 prevedono 48 pixel shader unit e precisione a 32bit per i calcoli in virgola mobile. La connessione adottata è quella PCI Express 16x.
Di seguito le principali caratteristiche tecniche di questa soluzione:
- Next Generation Stream Computing
- Powered by AMD R580 GPU
- Scalable ultra-threaded architecture
- Fast dynamic branching
- High performance parallel processing
- 48 shader processors
- Full Shader Model 3.0 for vertex and pixel shaders
- 1GB GDDR3 memory configuration
- 512-bit ring bus memory controller
- 32-bit full floating point precision
- Native high bandwidth PCI Express x16 lane support
- System Requirements
- PCI Express® based system with available x16 lane slot
- Connection to system power supply (adapter included)
- 500-Watt power supply or greater (assumes fully loaded system)
- 512MB of system memory
- Installation software requires CD-ROM drive
- API and OS Support
- OpenGL 2.0 with OpenGL Shading Language
- Microsoft DirectX 9.0 with DX9 HLSL
- Linux 32 and Linux 64
- Windows XP and Windows XP64
- AMD CTM Driver
- AMD Warranty and Support
- Enterprise class level support
- Three year limited product repair/replacement warranty (visit ati.amd.com for details)
- Toll free phone and email access to technical support team
- Stream Processor Markets
- Computer Aided Design (CAD)
- Computer Aided Engineering (CAE)
- Computational Fluid Dynamics (CFD)
- Rendering
- Simulation
- Database
- Data Warehouse
- Business Intelligence
- Financial Analytics
- Math Libraries
- Seismic
- Molecular Modeling
- Gene Sequencing
- Energy
- Oil and Gas
AMD ha inoltre specificato come il nuovo Stream Processor potrà essere utilizzato in abbinamento all'interfaccia di programmazione "Close To Metal", con la quale poter sfruttare le potenzialità della GPU R580 nell'esecuzione di elaborazioni di calcolo parallelo tipiche dell'ambito GP-GPU, General Purpose GPU.
Il tool Close To Metal dovrebbe permettere, stando a quanto annunciato di AMD, di avere applicazioni più veloci sino a 8 volte di proposte equivalenti basate su API Open GL. La sua disponibilità è gratuita, previa registrazine sul sito ATI Researcher Relations.
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26 Commenti
Gli autori dei commenti, e non la redazione, sono responsabili dei contenuti da loro inseriti - infosolo mi domando una cosa: una GPU è progettata per eseguire bene determinati calcoli, quindi è molto veloce proprio nell'eseguire quei calcoli specifici. Una CPU sarà più lenta, ma è "general purpose"...
quali sono le applicazioni nelle quali l'architettura di una GPU è vincente? o è solo una questione di ottimizzazione del programma che la utilizza, visto che è comunque un processore N volte più veloce di una CPU?
SIGNORI...
...SI DIA INIZIO ALLE DANZE!HO L'IMPRESSIONE CHE TORRENZA SEGNERà IL RITORNO DI AMD ALL'APICE DELLE PRRESTAZIONI.
Per il momento è troppo giovane e costosa come architettura per proporla al di fuori di workstation dedicate e server, ma in linea teorica siamo di fronte ad una modularità che permette una flessibilità molto elevata, non chè il raggiungimento di prestazioni ottime.
Finalmente, con l'introduzione di una VGA su socket, spariscono i problemi di banda di collegamento e colli di bottiglia vari e si può sfruttare la GPU in ambito multicore assieme alla/alle CPU, quindi beneficiando dell'estrema potenza raggiunta da questi chip ben oltre la "semplice" gestione del 3D e dei flussi video.
Vabbeh, stavolta l'ho sparata un pò grossa :-)
finalmente
finalmente modi e strumenti per poter utilizzare la potenza d'elaborazione messa a disposizione dalle GPU!solo mi domando una cosa: una GPU è progettata per eseguire bene determinati calcoli, quindi è molto veloce proprio nell'eseguire quei calcoli specifici. Una CPU sarà più lenta, ma è "general purpose"...
quali sono le applicazioni nelle quali l'architettura di una GPU è vincente? o è solo una questione di ottimizzazione del programma che la utilizza, visto che è comunque un processore N volte più veloce di una CPU?
http://www.gpgpu.org/
questo è un sito che parla di questo, cioe dei programmi algaritmi ecc che possono trarre grandi benefici dallo sfruttamento delle gpu
se leggi gli articoli e recensioni della nuova nvidia G80 vedrai:
http://www.anandtech.com/video/show...?i=2870&p=8
come anche loro hanno fatto un sdk (che chiamano CUDA http://developer.nvidia.com/object/cuda.html) specifico, ma nel loro caso hanno anche il supporto hardware della nuova gpu che per questi compiti è molto ma molto piu performante e comodo da programmare (anche perche è stata progettata fare specificamente questi compiti) della controparte amd almeno fino all'arrivo della r600, il vantaggio sta principalmente nel fatto che la nuova g80 supporta gli shader delle direct10 che introducono migliorie in questo campo, principalmente:
-supporto dei valori interi nei calcoli dentro la gpu
-supporto hardware migliorato per codice con molti salti
-possibilità di utilizzare gli shader non solo per generare pixel o vertex ma poter ottenere dei valori intermedi, altrimenti oggi come oggi per fare un banale 1+1 tramile la gpu devi passare per l'intera pipeline della gpu e lavorare su valori in virgola mobile anche se non era necessario.
-molti piu buffer per le costanti e variabili degli shader
-lunghezza virtualmente illimitata della lunghezza del codice
e poi molti altri ancora
sfruttare le gpu per calcoli general purpone è ancora molto complicato ma dovendo utilizzare codice con elaborazione parallela su dati in stream gli incrementi rispetto cpu dual o quad core moderne possono essere su ordine di 10-100x superiori
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