• Thứ Ba, 10/11/2009 10:39 (GMT+7)

    GPU tính toán song song

    Diễn đàn Công nghệ GPU NVIDIA 2009 là dịp NVIDIA công bố kiến trúc GPU Fermi, các nhà phát triển trình diễn hiệu quả xử lý dựa trên GPU và các nhà lập trình trao đổi, chia sẻ kinh nghiệm lập trình với CUDA.

    Kiến trúc Fermi vừa được NVIDIA công bố tại Diễn Đàn Công Nghệ GPU NVIDIA (NVIDIA GPU Technology Conference) diễn ra từ 30/9 đến 2/10/2009 tại thành phố San Jose, bang California, Mỹ. Đây là một cách ghi dấu rất ấn tượng của NVIDIA sau đúng 10 năm lịch sử tính từ mốc công bố bộ xử lý đồ họa (Graphic Processing Unit – GPU) GeForce đầu tiên và tiếp nối các thế hệ GPU lập trình/tính toán: GPU lập trình đổ bóng đầu tiên GeForce3 (2001), CUDA - kiến trúc tính toán song song dựa trên GPU (2006), PhysicX - lập trình tác động vật lý (2008).

    GPU giúp bánh xe ảo 3D trên máy tính tương tác thời gian thực, sinh động với nguồn sáng đang cầm trên tay của ông Jen-Hsun Huang.

    Trước khá nhiều câu hỏi rằng NVIDIA có định đưa GPU lấn sân sang lĩnh vực tính toán của CPU, ông Jen-Hsun Huang, Chủ tịch, CEO kiêm đồng sáng lập Tập đoàn NVIDIA, trả lời: “Chúng tôi hiện chọn mô hình kết hợp CPU và GPU vì mỗi thiết kế bộ xử lý có ưu thế tính toán riêng. Do đặc thù phải xử lý song song, đồng bộ nhiều điểm ảnh nên GPU có thiết kế khởi đầu hỗ trợ và tối ưu việc tính toán song song. Vì thế, NVIDIA thiết kế mới hoàn toàn kiến trúc Fermi để GPU phát huy hơn nữa sức mạnh tính toán song song, tăng tốc độ tính toán trên máy trạm, siêu máy tính và tham gia giải quyết các vấn đề xã hội chứ không chỉ dựng hình đồ họa 3D”.

    Thế hệ GPU mới dựa trên kiến trúc Fermi sẽ mang lại ba giá trị thực tiễn: nâng cao chất lượng, tốc độ dựng hình, giả lập, mô phỏng 3D trên máy tính; tăng tốc tính toán song song cho siêu máy tính; và tạo hạ tầng sẵn sàng cho dịch vụ web 3D.

    Kiến trúc Fermi vượt 8 lần về độ chính xác dấu chấm động so với kiến trúc hiện tại nhằm đáp ứng siêu máy tính (HPC) chuyên xử lý đại số tuyến tính, mô phỏng, lượng tử; và lần đầu tiên đưa vào GPU bộ đệm dữ liệu song song Parallel DataCache. Tại diễn đàn này, Phòng nghiên cứu quốc gia Oak Ridge (Oak Ridge National Laboratory) – chuyên nghiên cứu về vấn đề năng lượng và khí hậu của Mỹ, đã xác nhận kế hoạch đầu tư siêu máy tính khoa học đầu tiên có phối hợp tính toán với GPU NVIDIA kiến trúc Fermi nhằm sẵn sàng năng lực tính toán cho 10 năm tới. Kiến trúc Fermi cũng được quan tâm bởi Bloomberg, Cray, Dell, HP, IBM và Microsoft.

    Không thụ động chờ đợi đến khi phần mềm theo kịp phần cứng, NVIDIA chủ động đưa ra giải pháp thương mại khai thác sức mạnh tính toán của GPU dành cho giới thiết kế, dựng hình, mô phỏng 3D, trong đó có giải pháp dựng ảnh thương mại iray xây dựng bởi metal image – công ty con thuộc NVIDIA. Giải pháp iray sẽ sử dụng GPU để tăng tốc độ dựng hình ảnh, đơn giản hóa bước lập trình, mô phỏng tác động ánh sáng lên vật liệu. Công việc dựng hình 3D tốn hàng giờ nay có thể hoàn tất trong vài phút và cho phép giả lập thời gian thực các hiệu ứng ánh sáng lên chất liệu kim loại. iray sẽ được đóng gói trong bộ phần mềm mental ray 3.8 (hiện đang được hàng triệu người sử dụng cho sáng tạo hiệu ứng điện ảnh và trong công cụ Autodesk, Dassault Systèmes, Parametric Technology) phát hành vào cuối tháng 11/2009 và được cập nhật miễn phí cho khách hàng, OEM hiện tại. iray cũng sẽ là một phần trong phần mềm dịch vụ web 3D RealityServer 2.4. Bộ tích hợp iray sẽ cho phép các nhà phát triển phần mềm độc lập tích hợp dễ dàng iray vào sản phẩm của họ và sẽ có bộ NVIDIA SceniX giúp quản lý dễ dàng các ứng dụng dựa trên SceniX. (www.mentalimages.com/iray)

    Nhằm hỗ trợ các nhà phát triển ứng dụng dựa trên GPU rút ngắn thời gian lập trình và đạt hiệu suất cao, NVIDIA công bố cùng GPU mới là bộ engine, thư viện CUDA và công cụ lập trình NEXUS tích hợp trong bộ phần mềm lập trình Microsoft Visual Studio. “Lần đầu tiên, người lập trình dùng chung một công cụ để lập trình cho cả CPU và GPU”, ông Jen-Hsun Huang nhấn mạnh.

    Kế thừa thế hệ trước (gồm GeForce, Quadro, Tesla), kiến trúc Fermi tiếp tục hỗ trợ ngôn ngữ lập trình C++ bên cạnh C, Fortran, Java, Python, OpenGL, DirectCompute; chuẩn RAM ECC trong máy chủ dữ liệu; tích hợp 512 core CUDA hỗ trợ dấu chấm động; và cơ chế xử lý đồng thời nhiều đối tượng GigaThread (hỗ trợ PhysX).

    Trả lời câu hỏi về ưu thế cạnh tranh của NVIDIA khi không trực tiếp sản xuất chip, ông Jen-Hsun Huang nói: “NVIDIA không xem điều này là quan trọng mà tập trung toàn bộ vào khâu thiết kế chip và chủ động phối hợp với các nhà phát triển ứng dụng, trung tâm nghiên cứu, trường đại học để nhanh chóng đưa ra ứng dụng sẵn sàng, tối ưu khai thác sức mạnh thiết kế GPU ngay khi ra thị trường”. Và ông cũng so sánh dí dỏm: “Chúng tôi không nghĩ rằng tự mình làm tất cả là tốt bởi vì Microsoft vẫn phát triển, thành công, hốt bạc mà không hề phải tự sản xuất đĩa CD/DVD”.

    Về Diễn Đàn Công Nghệ GPU 2009

    Diễn đàn quy tụ cùng lúc các nhà nghiên cứu khoa học, nhà phát triển ứng dụng và công ty máy tính/giải pháp. Khách tham dự đến từ hơn 40 nước, hơn 150 trường đại học/viện nghiên cứu, 600 công ty với 90% là dân kỹ thuật.

    Lần đầu tiên, video/slide minh họa được dàn dựng 3D và toàn bộ nội dung các bài trình bày quan trọng được thu hình, dàn dựng và phát trực tuyến chuẩn HD lên web (webcast). Tất cả hệ thống phục vụ phát hình, dựng hình đều sử dụng GPU NVIDIA.

    Bạn đọc có thể tham khảo chi tiết tài liệu tại trang web: www.nvidia.com/object/gtc; các phóng sự ảnh trực tiếp về sự kiện này trên website pcworld.com.vn.

    Duy Khánh

    Từ khóa: gpu, song song
    ID: A0910_20