Les contenus liés aux tags CUDA et GPGPU
Dossier : Nvidia CUDA : l'heure de la concrétisation ?
1 an après notre dernier article consacré à CUDA, nous avons décidé de faire le point à l'occasion de l'arrivée de nouvelles cartes Tesla. L'occasion également de revenir sur l'architecture du GT200.
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Premier Centre d'Excellence CUDA
Nvidia a annoncé aujourd'hui que l'université de l'Illinois à Urbana-Champaign avait été la première à recevoir le titre de Centre d'Excellence CUDA. En outre, la firme au caméléon a donné $500.000 à cette institution pour le développement des installations dédiées au calcul parallèle et la poursuite des programmes de recherche.
Le Chief scientist de Nvidia, le très académique David Kirk, précise que les écoles qui reçoivent cette accréditation intègrent l'environnement CUDA dans curriculum pour aider leurs étudiants à exploiter les possibilités de ces nouvelles architectures parallèles. Il est intéressant d'observer qu'au moment où les premiers jalons du langage GPGPU OpenCL sont enfin posés, Nvidia ne baisse pas la garde.
L'on connaît aujourd'hui le succès du programme TWIMTBP (The Way It's Meant To Be Played) et l'influence importante que le père des GeForce exerce désormais sur nombre de développeurs de jeux mais la démarche entreprise ici est un peu différente: elle permettra de former un grand nombre d'étudiants au CUDA, et ceux-ci, une fois diplômés, auront vraisemblablement tendance à travailler avec des outils qu'ils connaissent déjà, et à orienter les employeurs qui s'intéressent au GPGPU vers les solutions de Nvidia. Précisons qu'il s'agit d'une université assez renommée, voire prestigieuse, dans l'IT et que ceux qui l'ont fréquenté peuvent espérer disposer rapidement d'un minimum de pouvoir décisionnel au sein des grosses sociétés qui les recrutent.
Bref, quelques soient les qualités des derniers GPUs d'ATI, ce dernier devrait faire attention à ne pas se laisser distancer dans un domaine ou le rapport performance/prix n'est qu'un élément parmis beaucoup d'autres.
Dossier : Nvidia CUDA : plus en pratique
Depuis le lancement de CUDA, il a bien évolué et nous avons pu en voir des utilisations pratiques, mais également mesurer les performances des GPUs contre les CPUs...
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Nvidia lance Tesla
C'est aujourd'hui que Nvidia a décidé de dévoiler une toute nouvelle gamme de produit : Tesla. Après la gamme GeForce destinée au grand public et aux joueurs, la gamme Quadro destinée au professionnel de l'image, la gamme Tesla s'attaque au marché de la puissance de calcul.
Nvidia concrétise ainsi son initiative lancée avec la GeForce 8800 et CUDA, la composante qui permet d'exploiter le GPU en tant que coprocesseur mathématique via des extensions au langage C. AMD, via ATI, a été le premier à annoncer une telle interface avec la CTM, en assembleur cette fois, et a également été le premier à annoncer un produit spécifique à ce marché avec le Stream Processor. Reste qu'en dehors de ces annonces et des démos réalisées par AMD, nous n'avons encore rien vu de concret, le tout étant toujours réservé à une poignée de développeurs, la CTM n'étant pas publique et les nouveautés annoncées avec les Radeon HD 2000 toujours en développement
De son côté, Nvidia a publié une version beta de CUDA (0.8) en février et nous a fourni une version plus avancée (0.9) avant la sortie de la version 1.0 prévue pour la semaine prochaine. Nous avons ainsi pu constater que la composante logicielle a fortement évolué. Par ailleurs, nous avons pu voir de nombreuses exploitations réelles du GPU démontrées par différentes sociétés lors de la présentation de Tesla il y a quelques semaines, preuve que CUDA est maintenant réellement utilisable.
Dans un premier temps, Nvidia annonce 3 produits. Le premier, le Tesla C870 est en quelque sorte une GeForce 8800 GTX dépourvue de sorties vidéo et donc destinée uniquement à servir d'accélérateur. La carte est par ailleurs équipée de 1.5 Go de mémoire vidéo au lieu de 768 Mo. Son prix est fixé à 1299$ ce qui reste raisonnable puisqu'une Quadro FX 5600 équipée elle aussi de 1.5 Go de mémoire coûte 2999$. La TDP est de 170W.
Le second élément de la gamme est le Tesla D870 qui reprend le concept des Quadro Plex. 2 cartes Tesla C870 prennent ainsi place dans un boîtier externe qui se raccorde au PC via une carte PCI express spéciale ainsi qu'un câble adapté. La TDP passe à 350W et le prix fait un bond à 7500$ ce qui reste malgré tout "bon marché" face au Quadro Plex de Quadro équivalentes proposé à 17500$. 2 de ces boîtiers peuvent prendre place dans une baie et occupent alors ensemble 3U.
Enfin le 3ème produit de la gamme est un rack 1U, le Tesla S870, équipé de pas moins de 4 Tesla C870, soit 4 G80 et 6 Go de mémoire vidéo en tout. Le rack se connecte à un système principal également en PCI Express et est déjà prêt pour le PCI Express 2.0 et ainsi booster les transferts entre le ou les CPU et les GPUs. La TDP est de 800W bien que Nvidia annonce une consommation qui en pratique se situe en général autour de 550W. Ce rack 1U est commercialisé au prix de 12000$.
Nvidia est donc paré pour essayer de s'introduire sur le marché de la puissance de calcul et concrétise ainsi la longueur d'avance prise sur AMD au niveau de la partie logicielle.
Concernant la stratégie à plus long terme de CUDA, Nvidia nous rassure sur le fait qu'il restera proposé sur toute la gamme de produits, Quadro et GeForce et ne sera pas réservé aux Tesla. CUDA devrait d'ailleurs bientôt faire partie intégrante des drivers grand public. Cependant, à l'avenir, certaines fonctions de CUDA ou des futurs GPUs pourraient être réservées à Tesla. Ce sera notamment le cas de la précision de calcul de 64 bits sur les flottants qui sera introduite avec le G92 et réservée aux Tesla (et à quelques Quadro haut de gamme).
Plus de détails dans un petit article qui sera publié prochainement…
Dossier : Nvidia CUDA : aperçu
Au fil des années, les GPUs ont acquis de nouvelles capacités et sont capables de bien plus que de calculer des pixels. Avec CUDA, Nvidia donne accès à cette puissance de calcul.
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