Komponenter

Nvidia erbjuder parallellteknik för mobila enheter

Oculus Rift S Basics Tutorial

Oculus Rift S Basics Tutorial
Anonim

Chipleverantör Nvidia planerar att använda sin Cuda parallella databehandlingarkitektur i alla sina GPU-enheter (grafikbehandlingsenheter), inklusive dess Tegra-system-på-chip för mobila enheter.

Nvidias Cuda är en C-språkmiljö som möjliggör utvecklare att skriva programvara för att lösa komplexa beräkningsproblem genom att tappa in i GPU: s processorer med många kärnor, enligt bolaget.

Den första versionen av Tegra, som planeras skeppas i mitten av nästa år, kommer emellertid inte att ha Cuda, säger Jen-Hsun Huang, grundare, vd och koncernchef för Nvidia, i en intervju på onsdag.

Cuda är en del av Nvidias strategi att placera sina GPUs, traditionellt starka i avancerad grafik och spel, som generellt syfte, para "Vi tror att en GPU inte bara är för grafik längre, och kan användas till allt som helst som involverar mycket data och matematik, "tillade Huang.

Nvidia tillkännagav tisdag en GPU-baserad Tesla Personal Supercomputer, som den sa använder sina Tesla GPU och Cuda att leverera kraften i ett kluster av datorer till en bråkdel av kostnaden, i formfaktorn för en vanlig stationär arbetsstation. Bland de datortillverkare som erbjuder Tesla Personal Supercomputers är Dell, Lenovo, Asus och Western Scientific.

En ny datorarkitektur utvecklas och bygger på GPU och andra typer av parallella processorer och traditionella processorer) arbetar tillsammans, sade Huang. "CPU: n är utmärkt för sekventiell bearbetning, men det finns många typer av problem som du kan arbeta på parallellt", tillade han.

GPU: er erbjuder högre prestanda än CPU: er eftersom de integrerar hundratals processorer, enligt Huang. Modellen av Tesla Personal Supercomputer tillkännagav tisdag, till exempel, har 240 processorer som går parallellt, tillade han.

Den första som insåg vikten av en "heterogen arkitektur" var spelare som insåg att med en CPU och en GPU deras video spel och 3-D-grafik är mycket bättre, sa Huang.

GPU: n i sin nya positionering ses emellertid inte av Nvidia som ett alternativ till processorer. "Vi försöker inte byta ut processorn eftersom vi anser att det är nödvändigt, säger Huang.

Nvidia arbetar med applikationsutvecklare för att porta programvaran till Cuda-arkitekturen, sade Huang. Möjligheten att programmera på C-språk kommer att se till att sofistikerade användare som forskare kan skriva själva programmen för den nya superdatorn, tillade han.