Caratteristiche tecniche - CUDA, Video Transcoding e Physix

Grazie all’accelerazione davvero enorme che lo sviluppo tecnico delle moderne GPU ha subito negli ultimi anni, queste hanno raggiunto livelli di complessità e di potenza di calcolo elevatissimi. Il parallelismo architetturale delle GPU, inoltre, le ha da sempre rese potenzialmente più adatte delle CPU per determinati tipi di calcolo.

E’ andato così sempre più aumentando un interesse per le potenzialità del calcolo basato sui processori grafici, tramite l’esecuzione di codice appositamente sviluppato. Tale concetto ha preso man mano forma negli ultimi anni e GPGPU Computing è il suo nome: grazie alle caratteristiche di alto parallelismo a cui abbiamo accennato, le attuali GPU sono in grado di svolgere in pochi minuti calcoli che necessiterebbero di molto più tempo anche da parte delle moderne CPU.

NVIDIA in questo campo è stata pioniera, sviluppando una soluzione chiamata CUDA, acronimo di Compute Unified Device Architecture. Tale soluzione rende possibile lo sfruttamento della capacità di calcolo delle GPU presenti nel sistema, mediante programmazione in linguaggio C. I campi di applicazione sono infiniti, dalla finanza all’astronomia, ma quello che più colpisce è, oltre alla schiacciante superiorità di calcolo, il rapporto costo/prestazioni, estremamente vantaggioso per qualsiasi campo di ricerca.

Senza ricorrere a costosissime soluzioni basate su supercomputer, un semplice sistema SLI a tre schede del tipo G200 metterebbe a disposizione ben 720 core per l’elaborazione in parallelo. Il risparmio di investimento richiesto, evidente tra le due soluzioni, non richiede ulteriori commenti.

Ma CUDA non è una tecnologia appetibile solo da ricercatori e scienziati. Le sue applicazioni trovano spazio anche in un uso più quotidiano e vicino a noi. La codifica di filmati in formato HD è ad esempio un campo che trarrebbe grandi giovamenti dal calcolo parallelo messo a disposizione dalle GPU.

Un ulteriore esempio di sfruttamento delle caratteristiche tecniche di una GPU è dato dalla capacità di CUDA di svolgere complesse simulazioni di fisica all’interno dei videogiochi.

Come sappiamo infatti, i motori fisici sono diventati negli ultimi anni sempre più complessi e in grado di offrire comportamenti realistici dei modelli tridimensionali, ma questo ha un prezzo che le CPU, non saranno presto più in grado di affrontare.

In quest’ottica, alcuni anni fa la compagnia AGEIA aveva iniziato a sviluppare e ad offrire sul mercato una soluzione, denominata PhysiX, per il calcolo fisico che non fosse più semplicemente un motore software da integrare nel gioco, come ad esempio l’Havok, ma una vera e propria piattaforma di sviluppo, unita a un supporto hardware, specificamente sviluppato per svolgere tale tipo di calcoli. Nonostante l’idea potenzialmente molto buona, AGEIA non è mai riuscita a diffondere il suo prodotto, sia a causa della bassa penetrazione distributiva, sia per il prezzo elevato della sua scheda, una spesa che in pochi avrebbero affrontato solo per aggiungere una fisica realistica ai giochi del momento.

NVIDIA però ha acquisito AGEIA ed ha integrato tecnologie e know-how con le caratteristiche delle sue ultime GPU, dando vita a quella che può essere considerata una vera rivoluzione, i cui frutti però si inizieranno a vedere solo tra qualche anno.