Anche S3 propone soluzioni GPGPU

S3 annuncia la disponibilità di un'applicazione che sfrutta le proprie GPU per elaborazioni di tipo General Purpose
di Paolo Corsini pubblicata il 20 Ottobre 2008, alle 17:20 nel canale Schede VideoSia ATI che NVIDIA hanno investito numerose risorse, negli ultimi 18 mesi, per proporre agli sviluppatori l'utilizzo delle proprie GPU in ambiti che non siano quelli tipici delle schede video. Parliamo in questi casi di GPU Computing, termine che sta prendendo il posto di quello GPGPU (General Purpose GPU) che sino ad alcuni mesi fa è stato utilizzato dai produttori.
Tra ATI e NVIDIA è indubbiamente quest'ultima quella che ha investito maggiori risorse nell'utilizzo delle proprie architetture hardware in ambiti di calcolo parallelo. Ricordiamo ad esempio lo sviluppo della tecnologia CUDA, grazie alla quale è possibile programmare in un linguaggio molto vicino a quello C così da utilizzare direttamente la GPU per le proprie elaborazioni.
Oltre ad ATI e NVIDIA dobbiamo inserire, nel novero di aziende impegnate in questi ambiti, anche S3, azienda che è di proprietà della taiwanese VIA e che di fatto di quest'ultima è la divisione specializzata in componenti video. S3 ha rilasciato un'applicazione, chiamata S3FotoPro, che utilizza un algoritmo con il quale le immagini 2D provenienti ad esempio da una fotocamera digitale vengono elaborate per migliorarne la qualità complessiva, utilizzando per questo la potenza elaborativa delle GPU S3.
le due immagini mostrano quali miglioramenti il software S3FotoPro possa introdurre -
fonte: S3
Mancano dettagli su quale tipo di implementazione sia stata utilizzata da S3 per poter sfruttare le proprie GPU della serie Chrome 400 per questo tipo di elaborazione. Leggendo il comunicato stampa se ne ricava la sensazione che S3 abbia scritto molto codice proprietario per questa implementazione, al posto di utilizzare approcci già presenti in commercio quali ad esempio CUDA.
E' interessante evidenziare come il primo tentativo di S3 di entrare nell'ambito della programmazione parallela via GPU avvenga con un'applicazione il cui target è quello domestico. NVIDIA sta cercando di operare nella stessa direzione, affiancando questo sforzo alla differente serie di applicaziomni di taglio scentifico e professionale che possono, via CUDA, beneficiare di importanti incrementi prestazionali.
Ulteriori informazioni sono disponibili sul sito del produttore S3 a questo indirizzo.
13 Commenti
Gli autori dei commenti, e non la redazione, sono responsabili dei contenuti da loro inseriti - infocioè dove li mettono?
cioè dove li mettono?
Eccole qua.
Chrome 430 GT (D3 / [SIZE=1]0.065 micron[/SIZE]) [I][B]PCI[SIZE=1][COLOR=Blue]>[/COLOR][/SIZE][SIZE=1]EXPRESS 2.0[/B][/SIZE][/I]
Gpu: 625 mhz, Memoria: 1000 mhz, Bus memoria: 64 bit,
[COLOR=orange]32[/COLOR] stream processors @ 900 mhz, 4 ROPs, 4 TMU
Banda Passante: 8 GB; [I][COLOR=orange](Dx10.1 ps4.1 vs4.1 gs4.1)[/COLOR][/I]
Chrome 440 GTX (D3 / [SIZE=1]0.065 micron[/SIZE]) [I][B]PCI[SIZE=1][COLOR=Blue]>[/COLOR][/SIZE][SIZE=1]EXPRESS 2.0[/B][/SIZE][/I]
Gpu: 725/800 mhz, Memoria: 1400/1600 mhz, Bus memoria: 64 bit,
[COLOR=orange]32[/COLOR] stream processors @ 1044/1100 mhz, 4 ROPs, 4 TMU
Banda Passante: 11.2/12.8 GB; [I][COLOR=orange](Dx10.1 ps4.1 vs4.1 gs4.1)[/COLOR][/I]
erore
Ed addio a tutti gli altri formati/tecnologie proprietarie che si dovranno conformare all'openCL
Ed addio a tutti gli altri formati/tecnologie proprietarie che si dovranno conformare all'openCL
ATi ha un suo standard proprietario, CAL, che è una sorta di assembly (basato sul precedente CTM) e fa da interfaccia tra il lingiaggio macchina e un linguaggio di livello superiore C-like, che può essere brook (open) o brook+ (proprietario) o anche, eventualmente, OpenCL.
Non capisco perchè c'è questa percezione generale per cui la nVidia sia più avanti nel campo del GPGPU (confermata anche dall'articolo che dice testualmente "Tra ATI e NVIDIA è indubbiamente quest'ultima quella che ha investito maggiori risorse nell'utilizzo delle proprie architetture hardware in ambiti di calcolo parallelo.") quando in fondo già le radeon serie X1x00 (ed equivalenti firegl) mi risulta supportassero una prima forma di programmabilità (ben prima della storia degli shader unificati e soprattutto ben prima della recente introduzione di CUDA sul mercato, senza la quale l'uso delle GPU nvidia in ambito di calcolo parallelo era essenzialmente nullo) e quando attualmente offre un linguaggio di programmazione che non solo ha capacità simili a quelle del CUDA ma che è anche una soluzione OpenSource (quindi potenzialmente con una maggiore flessibilità e supporto da parte della comunità di programmatori). Inoltre se non ricordo male la scheda per il GPGPU attualmente più performante viene prodotta proprio da ATI (ed è basata sull'rv700)
Ripeto, non voglio scatenare flame ne niente, tra l'altro non sono di certo un fanboy dal momento che l'ultima ati che ho avuto è stata una vetusta 9600gt (gran scheda però
yoss sapresti dirci qualcosa sull'architettura delle schede S3?
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