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Keynote internacional sobre computação em GPU abre o GCDF



David Kirk foi o grande destaque da keynote da NVIDIA

A NVIDIA abriu o GPU Computing Developer Forum, primeiro evento da empresa sobre computação em GPU realizado no Brasil, com uma keynote com representantes importantes da empresa na área de computação paralela.
O destaque foi a participação de David Kirk, cientista que liderou o desenvolvimento de novas tecnologias gráficas na NVIDIA de 1997 a 2009, e que hoje trabalha na divulgação e popularização da tecnologia CUDA. Kirk é autor do livro "Programming Massively Parallel Processors", uma das principais referências para o estudo de computação paralela em todo o mundo.

"A computação em GPU irá revolucionar a ciência, pois mesmo uma CPU com vários cores, capaz de fazer diversas funções, não consegue processar grandes quantidades de dados de forma rápida. A GPU tem outa arquitetura, e possuem centenas de cores para auxiliar no processamento de uma quantidade grande de informação", destaca Kirk. Enquanto os processadores passaram a possuir mais de um núcleo há poucos anos, desde a primeira placa de vídeo da NVIDIA, o processador gráfico possui vários núcleos.

Comparativo entre a evolução da capacidade de processamento de uma GPU (verde) e uma CPU (azul)

Para aproveitar este potencial da GPU é que a NVIDIA desenvolveu o CUDA, uma arquitetura capaz de tornar as placas de vídeo capazes de executar instruções de diversas linguagens de programação, como Java e C++, tornando-a compatível com o processamento destes aplicativos e não limitando mais a GPU a processar gráficos, apenas.

Entenda o que é a arquitetura CUDA

Este potencial da supercomputação com GPUs traz benefícios , principalmente, para a área científica. "Não falamos apenas de fazer as coisas mais rápido. É claro que realizar uma função dez vezes mais rápido que antes é ótimo, mas queremos também tornar possível analisar outros tipos de dados, e realizar pesquisas que antes não eram feitas porque o processamento necessário não era viável", destaca Kirk.

Arquitetura Kepler

David Kirk falou também sobre as vantagens da nova geração de placas de vídeo da empresa, a Kepler, para o trabalho com a computação paralela. Segundo Kirk, o primeiro objetivo de uma nova geração é, sempre, um aumento de performance. Além disto, o cientista destacou que outro foco da empresa foi melhorar a eficiência energética, trazendo não apenas mais performance, mas também mais performance por watt consumido. Neste aspecto, a geração Kepler trouxe uma grande evolução, pois entrega até três vezes mais capacidade de processamento por watt gasto. "Hoje, os supercomputadores mais eficientes do mundo, com menor consumo de energia, são equipados com GPUs", afirma Kirk.


Para o uso em supercomputação, estes benefícios da nova geração também são explorados. Com uma arquitetura nova de transistores, menores que a geração anterior, a NVIDIA pode aumentar a quantidade destes elementos na GPU, e trazer um ganho de performance que em vários momentos oscila entre 2x e 3x superior em relação a geração anterior, a Fermi, tudo com uma eficiência energética superior.




Outra grande vantagem é a capacidade da GPU de atuar de forma independente, em relação a CPU. As gerações anteriores necessitavam das instruções do processador em cada etapa, e então retornavam o valor final e aguardavam por novas instruções. Agora, o processador gráfico pode atuar de forma autônoma, realizando toda a série de ações sem necessitar da CPU constantemente e tornando o funcionamento da computação paralela ainda mais eficiente.

O GPU Computing Developer Forum (GCDF) acontece em Curitiba, Paraná, entre os dias 17 e 19 de julho. Ele está atrelado a Conferência Anual da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC) e promete grandes atividades, como palestras e laboratórios.

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