Nvidia CUDA i AMD Stream - możliwości i zaastosowania.pdf

(6332 KB) Pobierz

212212619 UNPDF

TECHNOLOGIE

Nvidia CUDA i AMD Stream – możliwości i zastosowania

DVD 8/2009

Grupa: UZUPEŁNIENIA

Artykuł archiwalny „Bliżej rzeczywi-

stości”, PC Format 12/2006

Artykuł archiwalny „Realistyczna

graﬁ ka 3D”, PC Format 4/2007

Zamiast procesora

Karty z technologiami

CUDA lub AMD Stream

KORZYSTAJĄ Z TECHNOLOGII CUDA

Gainward SilentFX GeForce

9400 GT – 190 zł

Palit GeForce 9800 GT – 410 zł

Asus GeForce GTS 250 – 560 zł

Gigabyte GeForce GTX 260

(Core216) – 780 zł

Palit GeForce GTX 275 – 960 zł

KORZYSTAJĄ Z TECHNOLOGII

AMD STREAM

Asus Radeon 3450 – 140 zł

Gainward Radeon 3850 – 230 zł

Gigabyte Radeon HD 4670 – 290 zł

Sapphire Radeon HD 4770 – 460 zł

HIS Radeon HD 4890 – 1040 zł

Technologie Nvidia CUDA i AMD Stream umożliwiają wykonywanie obliczeń

naukowo-inżynierskich oraz przetwarzanie strumienia wideo przy użyciu ogromnej

mocy obliczeniowej karty graficznej, a nie procesora. Powstało już kilkadziesiąt

aplikacji – także do domowego użytku – które potrafią to wykorzystać.

jednostki vertex shader  105 > 02

i pixel shader  105 > 03 – w jedną

fazę obliczeniową.

W wyniku opisanych zdarzeń

Nvidia opracowała układ graﬁ czny

GeForce 8800 GTX (nazwa kodowa

G80) z nową architekturą CUDA,

w której znalazły się ujednolicone,

uniwersalne shadery, pełniące rolę

vertex lub pixel shaderów w zależ-

ności od potrzeb. Właśnie z myślą

o efektywnym wykorzystaniu ta-

kiej architektury zostały stworzone

biblioteki DX 10. Również w kon-

strukcjach ﬁ rmy ATI, począwszy od

procesora graﬁ cznego R600, wyko-

rzystanego w kartach Radeon HD

2000/3000, są stosowane zuniﬁ ko-

wane shadery.

Profesjonalne CUDA

Aby móc wykorzystać moc obli-

czeniową shaderów (GeForce 8800

GTX ma ich 128) do obliczeń na-

ukowo-inżynierskich, programiści

Nvidii przygotowali odpowiednie

Zarówno Nvidia CUDA (Compu-

te Uniﬁ ed Device Architecture),

jak i AMD Stream to połączenie

rozwiązań sprzętowych, czyli kart

graﬁ cznych, środowiska programi-

stycznego i stworzonych w nim apli-

kacji. Obie technologie umożliwiają

przeprowadzenie tego samego typu

obliczeń przy wykorzystaniu akce-

leratorów graﬁ cznych zamiast pro-

cesora. CUDA jest jednak bardziej

znana, a liczba wykorzystujących ją

programów – znacznie większa niż

tych do AMD Stream. Są to apli-

kacje do obróbki i montażu wideo,

a także specjalistyczne programy

np. do oceny ryzyka biznesowego

czy stosowane w tomograﬁ i kompu-

terowej do generowania obrazu 3D

ze zdjęć rentgenowskich.

Maszyny wykorzystujące te tech-

nologie mają znacznie większą wy-

dajność niż komputer korzystający

z samego procesora. Przykładowo

CUDA przyspiesza obliczenia od

18 razy przy kodowaniu wideo do

nawet 149 razy podczas prowadze-

nia symulacji ﬁ nansowych.

Skąd ten pomysł

Współczesne karty graﬁ czne mają

kilkaset programowalnych proce-

sorów, tzw. shaderów. Procesory

te są przystosowane do przetwa-

rzania strumieniowego, czyli wy-

konywania od kilku do kilkuna-

stu prostych operacji na ogromnej,

stale dostarczanej ilości danych.

Dzięki temu karty graﬁ czne mają

dużą moc obliczeniową, którą nie

tak dawno zapewniały wyłącznie

superkomputery.

Dla przykładu kość graﬁ czna i ba-

zujące na niej karty Nvidia GeForce

GTX 280 dysponują mocą oblicze-

niową rzędu 933 gigaﬂ opów (0,933

teraﬂ opa), co oznacza, że urządze-

nie potraﬁ wykonać 933 miliardów

operacji zmiennoprzecinkowych na

sekundę. Tymczasem moc oblicze-

niowa czterordzeniowego procesora

Intel Core i7 965 XE wynosi tyl-

ko 70 gigaﬂ opów, a więc ponad 13

razy mniej. Ze względu na sposób

działania kart i procesorów tych

wartości nie można porównywać

wprost – trzeba najpierw podzielić

moc karty graﬁ cznej przez 5. Ale na-

wet wtedy moc karty jest ogromna

– blisko 190 gigaﬂ opów – i znacznie

wyższa niż dla centralnego proce-

sora. Tę moc obliczeniową można

wykorzystać do innych celów niż

tylko generowanie graﬁ ki i ta idea

przyczyniła się do powstania opi-

sywanych tu technologii.

Stymulującą rolę w tworzeniu

CUDA odegrały ﬁ rmy BionicFX

i Microsoft. Pierwsza opracowała

technologię, pozwalającą zamie-

niać cyfrowe dane audio na specjal-

nie spreparowane informacje, które

mogły być następnie przetwarzane

przez kartę graﬁ czną. Z kolei Micro-

soft w swoich bibliotekach DirectX 10

 105 > 01 (wykorzystywanych głów-

nie w grach) połączył wszystkie ope-

racje przetwarzania kształtu i ruchu

obiektów oraz wyglądu pikseli – re-

alizowane dotąd przez oddzielne

bez technologii

CUDA

z włączoną

technologią CUDA

sora. Tę moc obliczeniową można

wykorzystać do innych celów niż

tylko generowanie graﬁ ki i ta idea

przyczyniła się do powstania opi-

Stymulującą rolę w tworzeniu

CUDA odegrały ﬁ rmy BionicFX

i Microsoft. Pierwsza opracowała

technologię, pozwalającą zamie-

niać cyfrowe dane audio na specjal-

nie spreparowane informacje, które

mogły być następnie przetwarzane

przez kartę graﬁ czną. Z kolei Micro-

DirectX 10

(wykorzystywanych głów-

nie w grach) połączył wszystkie ope-

Zastosowanie programu do obróbki i montażu wideo ArcSoft SimHD i kart gra-

ficznych z architekturą CUDA lub AMD Stream pozwala uzyskać obraz o znacznie

lepszej jakości – ostrzejszy, o bardziej nasyconych kolorach.

Naukowcy wykorzystują Nvidia CUDA

do symulowania i wizualizacji procesów

biomolekularnych.

106 PC Format 8/2009

212212619.220.png

212212619.231.png

212212619.242.png

212212619.253.png

212212619.001.png

212212619.012.png

212212619.023.png

212212619.034.png

212212619.045.png

212212619.056.png

212212619.067.png

212212619.078.png

Nvidia CUDA i AMD Stream – możliwości i zastosowania

TECHNOLOGIE

biblioteki, sterowniki, interfejs pro-

gramowania aplikacji API  105 > 04

oraz środowisko programistyczne C,

umożliwiające pisanie aplikacji na

karty graﬁ czne. Jednocześnie opra-

cowali specjalny akcelerator oblicze-

niowy, bazujący na układzie G80,

o nazwie Tesla (T8P).

Obecnie dostępne są karty i ser-

wery obliczeniowe Tesla, bazujące

na układach graﬁ cznych Nvidia Ge-

Force GTX 280 (GT200), które nale-

żą do drugiej generacji procesorów

graﬁ cznych zgodnych z architekturą

CUDA. Podobnie jak GT200, tak

i zmodyﬁ kowany układ Tesla T10P,

ma do dyspozycji 240 programowal-

nych shaderów.

Po zainstalowaniu rozwiązania

Tesla pecet zmienia się w superkom-

puter. Teslę wykorzystuje do różnych

obliczeń ponad 50 uczelni, np. MIT

w USA, Politechnika Gdańska. Na

wielu uczelniach opracowywane są,

korzystające z technologii CUDA,

programy, wtyczki i procedury do

używanych przez naukowców, eko-

nomistów czy inżynierów aplikacji

do wysokowydajnych obliczeń. Ob-

liczenia takie obejmują m.in. ﬁ zy-

kę jądrową, astroﬁ zykę, konstrukcje

silników, projekty wieżowców, mo-

stów, kodowanie wideo, symulacje

pogodowe i obliczenia związane

z zarządzaniem ryzykiem.

Co może domowy GeForce

Oczywiście do domu nikt nie kupi

sobie akceleratora Tesla, zwłaszcza

że kosztuje on ponad 1600 dolarów.

Jednak w wielu zwykłych pecetach

drzemie zaklęta w GeForce’y z se-

rii 8000, 9000 i GTX 200 ogromna

moc obliczeniowa. Pierwszym pro-

gramem dla domowych użytkow-

ników, wykorzystującym technolo-

gię CUDA, był Badaboom Media

Converter. Pozwala on na edycję,

montaż i konwersję materiałów wi-

deo w rozdzielczości HD  105 > 05 .

Przy wykorzystaniu technologii

CUDA operacje te prowadzone są

o ponad 60 proc. szybciej niż za

pomocą samego procesora.

Programów do edycji i konwersji

wideo, wspierających technologię

CUDA, jest znacznie więcej. Służą

nie tylko do przetwarzania mate-

riałów wideo w rozdzielczości HD,

konwertowania ich przed publikacją

w serwisach typu YouTube. Wielu

użytkowników chce też poprawić

jakość materiałów wideo nakrę-

conych komórką. Przyspieszenie

Przepływ danych w architekturze CUDA

Aby karta graﬁ ki wykorzystująca CUDA

mogła wykonać obliczenia niezwiązane

z generowaniem graﬁ ki, najpierw dane,

które mają być przetwarzane, kopiowane

są z głównej pamięci RAM do pamięci

procesora graﬁ cznego 1 . Gdy proce-

sor centralny poleci przetworzyć dane

2 , poszczególne rdzenie procesora

graﬁ cznego (shadery) równolegle wy-

konują obliczenia 3 . Wynik zapisywany

w pamięci procesora graﬁ cznego jest

natychmiast kopiowany do pamięci

RAM 4 . Taka organizacja przepływu

i wymiany danych między CPU a GPU

jest obecnie jedyną metodą wykorzy-

stania mocy obliczeniowej karty gra-

ﬁ cznej. W przyszłości procesor i układ

graﬁ czny będą się ze sobą komunikować

bezpośrednio (np. w kartach AMD/ATI

przewidziano zastosowanie magistrali

HyperTransport), co jeszcze bardziej

usprawni obliczenia.

operacji związanych z szeroko po-

jętą obróbką wideo o 20–150 proc.

(na tyle pozwala moc obliczeniowa

karty) jest nie do pogardzenia. Przy

okazji można poprawić jakość takich

materiałów, wykorzystując wbudo-

wane w kartę graﬁ czną mechanizmy

przetwarzania obrazu wideo.

AMD Stream się rozwija

Technologia AMD Stream jest do-

stępna w kartach Radeon HD z serii

3800 i 4800 oraz na karcie AMD

FireStream 9270. Ta ostatnia jest

odpowiednikiem akceleratora Tesla

C1060. Jej moc obliczeniowa wynosi

1,2 teraﬂ opa, a więc więcej niż dla

karty Nvidii o mocy 1 teraﬂ opa.

Choć programów wspierają-

cych AMD Stream jest mniej niż

dla CUDA, sytuacja się stale popra-

wia. Domowi użytkownicy mogą

skorzystać z kilku programów wi-

deo. Osoby zajmujące się obróbką

zdjęć, ﬁ lmów i tworzeniem materia-

łów w technologii ﬂ ash zainteresuje

to, że niektóre aplikacje ﬁ rmy Adobe

też korzystać z AMD Stream.

Dostępne na stronach ATI/AMD

1 demo Froblins pokazuje możliwe

efekty zastosowania AMD Stream

w grach. Froblins działa na kompu-

terach z kartą z serii Radeon HD

3000/4000 i wykorzystuje procesor

graﬁ czny nie tylko do generowania

scen 3D. Również obliczenia zwią-

zane ze sztuczną inteligencją tysięcy

występujących tam stworków – ich

reakcją na działania innych postaci

– są wykonywane jednocześnie przy

użyciu AMD Stream.

Nvidia CUDA meteorologom służy do szybkiego ana-

lizowania danych o warunkach pogodowych z całego

świata i prognozowania pogody, a projektantom

mody pomaga symulować w czasie rzeczywistym

wygląd ubioru wykonanego z danego materiału.

Adresy internetowe

1 http://ati.amd.com/technology/stre-

amcomputing/consumer-gaming.html

Oceń lub skomentuj na

www.pcformat.pl/ocena

Przykładowe programy wykorzystujące technologie CUDA oraz AMD Stream

WYKORZYSTUJĄ CUDA

vReveal ﬁ rmy MotionDSP

– obróbka i montaż wideo

ArcSoft SimHD

– obróbka i montaż wideo

Ikena – rekonstrukcja detali

w materiałach wideo złej jakości

Cyberlink PowerDirector 7

– obróbka i montaż wideo

Loilo Scope Mars

– obróbka i montaż wideo

Nero MoveIt

– obróbka i montaż wideo

Nurien – gra społecznościowa

Manifold System GIS Internet

Map Server for web applications

zdjęć rentgenowskich m.in. na potrzeby

tomograﬁ i komputerowej

SciFinance

– ocena ryzyka biznesowego inwestycji

giełdowych i ﬁ nansowych

WIPRO

– platforma do zarządzania biznesem

Adobe Flash 10 – tworzenie

prezentacji i programów Flash

CyberLink PowerDirector 7

– obróbka i montaż wideo (na ekranie)

Cyberlink MediaShow Espresso

– odtwarzanie, konwersja i prosta

obróbka wideo

– tworzenie interaktywnych map do

publikacji w internecie (na ekranie)

High-Performance Distributed

Password Recovery ﬁ rmy Elcomsoft

– łamanie zabezpieczeń kryptograﬁ cz-

nych i haseł

North Star Imaging

– tworzenie obrazów 3D na podstawie

WSPIERAJĄ AMD STREAM

ATI Avivo Video Converter

– konwersja formatów wideo

ArcSoft TotalMedia Theater

– obróbka i montaż wideo

Adobe After Effects CS4

– obróbka i montaż wideo

Photoshop CS4 – obróbka zdjęć

PC Format 8/2009

107

212212619.089.png

212212619.100.png

212212619.111.png

212212619.122.png

212212619.133.png

212212619.144.png

212212619.155.png

212212619.166.png

212212619.177.png

212212619.187.png

212212619.188.png

212212619.189.png

212212619.190.png

212212619.191.png

212212619.192.png

212212619.193.png

212212619.194.png

212212619.195.png

212212619.196.png

212212619.197.png

212212619.198.png

212212619.199.png

212212619.200.png

212212619.201.png

212212619.202.png

212212619.203.png

212212619.204.png

212212619.205.png

212212619.206.png

212212619.207.png

212212619.208.png

212212619.209.png

212212619.210.png

212212619.211.png

212212619.212.png

212212619.213.png

212212619.214.png

212212619.215.png

212212619.216.png

212212619.217.png

212212619.218.png

212212619.219.png

212212619.221.png

212212619.222.png

212212619.223.png

212212619.224.png

212212619.225.png

212212619.226.png

212212619.227.png

212212619.228.png

212212619.229.png

212212619.230.png

212212619.232.png

212212619.233.png

212212619.234.png

212212619.235.png

212212619.236.png

212212619.237.png

212212619.238.png

212212619.239.png

212212619.240.png

212212619.241.png

212212619.243.png

212212619.244.png

212212619.245.png

212212619.246.png

212212619.247.png

212212619.248.png

212212619.249.png

212212619.250.png

212212619.251.png

212212619.252.png

212212619.254.png

212212619.255.png

212212619.256.png

212212619.257.png

212212619.258.png

212212619.259.png

212212619.260.png

212212619.261.png

212212619.262.png

212212619.263.png

212212619.002.png

212212619.003.png

212212619.004.png

212212619.005.png

212212619.006.png

212212619.007.png

212212619.008.png

212212619.009.png

212212619.010.png

212212619.011.png

212212619.013.png

212212619.014.png

212212619.015.png

212212619.016.png

212212619.017.png

212212619.018.png

212212619.019.png

212212619.020.png

212212619.021.png

212212619.022.png

212212619.024.png

212212619.025.png

212212619.026.png

212212619.027.png

212212619.028.png

212212619.029.png

212212619.030.png

212212619.031.png

212212619.032.png

212212619.033.png

212212619.035.png

212212619.036.png

212212619.037.png

212212619.038.png

212212619.039.png

212212619.040.png

212212619.041.png

212212619.042.png

212212619.043.png

212212619.044.png

212212619.046.png

212212619.047.png

212212619.048.png

212212619.049.png

212212619.050.png

212212619.051.png

212212619.052.png

212212619.053.png

212212619.054.png

212212619.055.png

212212619.057.png

212212619.058.png

212212619.059.png

212212619.060.png

212212619.061.png

212212619.062.png

212212619.063.png

212212619.064.png

212212619.065.png

212212619.066.png

212212619.068.png

212212619.069.png

212212619.070.png

212212619.071.png

212212619.072.png

212212619.073.png

212212619.074.png

212212619.075.png

212212619.076.png

212212619.077.png

212212619.079.png

212212619.080.png

212212619.081.png

212212619.082.png

212212619.083.png

212212619.084.png

212212619.085.png

212212619.086.png

212212619.087.png

212212619.088.png

212212619.090.png

212212619.091.png

212212619.092.png

212212619.093.png

212212619.094.png

212212619.095.png

212212619.096.png

212212619.097.png

212212619.098.png

212212619.099.png

212212619.101.png

212212619.102.png

212212619.103.png

212212619.104.png

212212619.105.png

212212619.106.png

212212619.107.png

212212619.108.png

212212619.109.png

212212619.110.png

212212619.112.png

212212619.113.png

212212619.114.png

212212619.115.png

212212619.116.png

212212619.117.png

212212619.118.png

212212619.119.png

212212619.120.png

212212619.121.png

212212619.123.png

212212619.124.png

212212619.125.png

212212619.126.png

212212619.127.png

212212619.128.png

212212619.129.png

212212619.130.png

212212619.131.png

212212619.132.png

212212619.134.png

212212619.135.png

212212619.136.png

212212619.137.png

212212619.138.png

212212619.139.png

212212619.140.png

212212619.141.png

212212619.142.png

212212619.143.png

212212619.145.png

212212619.146.png

212212619.147.png

212212619.148.png

212212619.149.png

212212619.150.png

212212619.151.png

212212619.152.png

212212619.153.png

212212619.154.png

212212619.156.png

212212619.157.png

212212619.158.png

212212619.159.png

212212619.160.png

212212619.161.png

212212619.162.png

212212619.163.png

212212619.164.png

212212619.165.png

212212619.167.png

212212619.168.png

212212619.169.png

212212619.170.png

212212619.171.png

212212619.172.png

212212619.173.png

212212619.174.png

212212619.175.png

212212619.176.png

212212619.178.png

212212619.179.png

212212619.180.png

212212619.181.png

212212619.182.png

212212619.183.png

212212619.184.png

212212619.185.png

212212619.186.png

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Nvidia CUDA i AMD Stream - możliwości i zaastosowania.pdf (6332 KB)
Oprogramowaie korzystające z ATI Stream i CUDA.pdf (2947 KB)
Pobieranie plików z serwisów WWW.pdf (2886 KB)
Test routerów do neostrady i kablówek.pdf (5677 KB)
Przegląd ofert przewodowego internetu stacjonarnego.pdf (2429 KB)

Inne foldery tego chomika:

Zgłoś jeśli naruszono regulamin