NVIDIA promuove la GPU Computing in ambito universitario

NVIDIA promuove la GPU Computing in ambito universitario

Con il Fellowship Program NVIDIA supporta direttamente iniziative di ricerca in ambito universitario incentrate sulla programmazione parallela delle GPU

di pubblicata il , alle 11:10 nel canale Schede Video
NVIDIA
 

Abbiamo in varie occasioni parlato di quali sforzi NVIDIA stia compiendo, da oltre un anno a questa parte, per accelerare l'adozione della propria tecnologia CUDA all'interno di svariati ambiti di ricerca software.CUDA permette, come noto, di utilizzare le GPU NVIDIA della famiglia GeForce dotate di architettura DirectX 10 per elaborazioni di tipo parallelo, nelle quali cioè al posto del tradizionale processore sia la GPU ad eseguire la maggior parte delle elaborazioni.

La programmazione via CUDA avviene utilizzando un linguaggio molto simile a quello C: questo facilita il lavoro dei programmatori, benché sia necessario un certo periodo di apprendimento per poter iniziare a scrivere linguaggio compatibile con CUDA e soprattutto imparare a sfruttare al meglio, con il proprio codice, la capacità delle più recenti GPU di eseguire codice in parallelo.

NVIDIA lavora a stretto contatto con varie aziende produttrici di software, così da assicurare che CUDA possa venir implementato correttamente. Quest avviene sia con software di taglio professionale, nei quali i colli di bottiglia prestazionali sono da sempre i più vincolanti, ma sta prendendo progressivamente sempre più piede anche in soluzioni orientate al segmento consumer del mercato: sia Badaboom che Adobe CS4 sono due esempi concreti di questa progressiva implementazione di CUDA in applicazioni di largo utilizzo.

NVIDIA investe ovviamente anche nella fase didattica e di ricerca, collaborando con varie università internazionali affinché vengano implementati dei corsi in programmazione parallela via GPU; l'obiettivo è quello di creare una nuova categoria di programmatori, in grado di sfruttare al meglio le potenzialità architetturali delle attuali GPU e di quelle di futura presentazione sul mercato.

Con questo comunicato stampa NVIDIA ha annunciato il proprio NVIDIA Fellowship Program per l'anno accademico 2009-2010, progetto che ha la finalità di finanziare iniziative accademiche svolte da ricercatori universitari che mirino a promuovere la visual computing attraverso l'elaborazione parallela, creando con questo dei contatti diretti tra ricercatori, studenti e professori universitati con il team R&D di NVIDIA. Il primo Fellowship Program è stato avviato nel 2002 e sino ad ora ha messo a disposizione circa 1,6 milioni di dollari assistendo 65 ricercatori nel proprio lavoro.

NVIDIA ha attivato le prime operazioni accademiche sulla programmazione parallela in Italia al Politecnico di Milano la scorsa primavera, inviando il proprio Chief Scientist David Kirk a tenere una lezione pubblica; sarà interessante verificare se il nuovo Fellowship Program, il cui bando di partecipazione è disponibile a questo indirizzo, vedrà impegnati anche ricercatori nazionali e se questo potrà essere un ulteriore spunto alla creazione di corsi orientati specificamente alla programmazione parallela general purpose via GPU.

Resta aggiornato sulle ultime offerte

Ricevi comodamente via email le segnalazioni della redazione di Hardware Upgrade sui prodotti tecnologici in offerta più interessanti per te

Quando invii il modulo, controlla la tua inbox per confermare l'iscrizione.
Leggi la Privacy Policy per maggiori informazioni sulla gestione dei dati personali

46 Commenti
Gli autori dei commenti, e non la redazione, sono responsabili dei contenuti da loro inseriti - info
Aloisiux06 Novembre 2008, 11:35 #1
Probabilmente, presto AMD tornerà ad affannarsi per stare dietro al dominio NVIDIA…

Un vero peccato…
sirus06 Novembre 2008, 11:40 #2
Ho partecipato alla "lezione" che David Kirk ha tenuto al Politecnico di Milano, tuttavia non mi pare che la sua proposta di avviare un corso dedicato al GPGPU sia stata accolta, almeno per il momento.
lowenz06 Novembre 2008, 11:40 #3
MA VIENI! Grande PoliMI, e io che lo proponevo nel 2004!
calabar06 Novembre 2008, 12:00 #4
Nvidia fa di tutto per diffondere il suo "standard" (come del resto lo ha proposto ad ati in passato), perchè sa che altrimenti verrà presto abbandonato in favore di quelli open.
Il tempo dirà se ha fatto bene o se è stato uno spreco di risorse, per quanto dubito lo sia del tutto, per lo meno in termini di ritorno pubblicitario.
demon7706 Novembre 2008, 12:07 #5
Io vedo CUDA con grande favore.. spero si diffondano presto tantissime applicazioni in grado di fare uso della GPU..

Adesso mi piacerebbe un sacco un bel codec X264 per Virtualdub in grado di sfruttare la GPU!!
Peccato che nessuno lo abbia ancora fatto..
zanardi8406 Novembre 2008, 12:10 #6
E SFRUTTIAMOLE STE GPU!!!!

Peccato che AMD sia ferma o quasi al palo.
lowenz06 Novembre 2008, 12:17 #7
Da quel che mi dicono dalla regia ci sono già 10 tesi al PoliMI sul GPU Computing.....e se per caso poi si allacciassero agli applicativi più classicamente da informatici quelli di telecomunicazioni e biomedica (bioimmagini ad esempio) il gioco è fatto
Mparlav06 Novembre 2008, 12:21 #8
Questo articolo dimostra come a volte basta un investimento tutto sommato minimo (1.6M in 6 anni sono spiccioli per un'azienda di questo tipo), per dare un supporto organico alla ricerca.
E nel frattempo Nvidia si fa' pubblicità.

Da questo punto di vista Ati, che per per prima ha introdotto il gpu computing, è stata sempre latitante. Va' bene guardare al bilancio, ma imho, esagerano. Hanno avuto questo atteggiamento anche in passato quando di soldi ne avevano ben di più.

Per fare un'esempio banale: Ati ha introdotto per prima il supporto per il Folding@home, ma adesso non fa' nulla per sviluppare il client.
Nvidia l'ha introdotto solo a luglio ed il risultato oggi è questo:
http://www.hardwaresecrets.com/article/640/5

ma ci vuole tanto a mandare un paio di programmatori a Stanford per dare supporto per quel client?

No dico, un minimo d'orgoglio.
giovannifg06 Novembre 2008, 12:32 #9

GPU vs CPU...

Scusate l'ignoranza, ma qualcuno potrebbe con calma e ordine elencare i vantaggi di far eseguire certe operazioni alla GPU anzinchè alla CPU? E quali sono esattamente queste operazioni? A quanto ho capituo, il transcoding di video è sicuramente una di queste... ma le altre?
Mparlav06 Novembre 2008, 12:33 #10
Oltre a Badaboom e Adobe Premiere CS4, è appena uscito TMPGEnc 4.0 XPress versione 4.6.2.266 con supporto CUDA 2.0.

alla pagina del produttore ci sono i test prestazionali vs cpu.

Verrà fornito in bundle con le MSI (a qualcuno potrebbe piacere di più del classico "giochino" ;-)


Devi effettuare il login per poter commentare
Se non sei ancora registrato, puoi farlo attraverso questo form.
Se sei già registrato e loggato nel sito, puoi inserire il tuo commento.
Si tenga presente quanto letto nel regolamento, nel rispetto del "quieto vivere".

La discussione è consultabile anche qui, sul forum.
 
^