Служба новостей IDG, Сан-франциско

Компания nVidia продвигает идею о том, что графический процессор (GPU) может при необходимости выполнять функции процессора центрального. В компании убеждены, что таким образом можно значительно увеличить суммарную вычислительную мощность персонального компьютера.

«Процессор подолгу не занят какой бы то ни было работой, и многим людям в голову приходит мысль: а давайте-ка вести на нем вычисления!», — заявил директор по архитектуре компании nVidia Джон Николлс на недавней конференции Microprocessor Forum 2007.

Действительно, когда графический процессор не занят обработкой графики, его можно использовать параллельно с основным процессором. Николлс заявляет, что производительность в таком случае может достигать 200 млрд. операций с плавающей запятой в секунду (Floating-Point Operations per Second, FLOPS).

В феврале nVidia выпустила бета-версию программного пакета CUDA (Compute Unified Device Architecture — «унифицированная архитектура вычислительных устройств»). Выпуск версии для общего пользования ожидается во второй половине нынешнего года. Инструментарий CUDA позволяет программистам создавать программы, которые возлагают на графический процессор некоторые из вычислительных функций, традиционно находящихся в ведении центрального процессора. Хотя идея использования графического процессора для вычислений не нова, по словам Николлса, применение CUDA должно облегчить эту задачу.

CUDA работает только на видеокартах nVidia серий GeForce 8800 и 8600 и представленных в ноябре 2006 года Quadro FX 4600 и 5600. В качестве сопроцессора можно использовать, например, графический процессор GeForce. Он снабжен собственной небольшой памятью и может выполнять одновременно 128 тыс. потоков команд, заявил Николлс. Для выполнения одной задачи можно организовывать группы потоков.

«Графический процессор покупают для работы с графикой, но большую часть времени он простаивает, — заявил Николлс. — Между тем это отличный высокопроизводительный массивно-параллельный компьютер, и мы пытаемся раскрыть его возможности». По его мнению, приложения, которым пригодится возможность работы на графических процессорах, встречаются везде, где нужна высокая вычислительная мощность — в научных исследованиях, медицине, финансах и т. д.