Intel y NVIDIA exponen sus ofertas para el cómputo paralelo masivo
Si existe algo que está dando mucho de que hablar en los últimos años es el cómputo paralelo masivo, y las grandes fabricantes de chips cada año presentan productos con una mayor capacidad de procesamiento. En los últimos días desde el evento GPU Technology Conference (GTC) nos han llegado muchos anuncios donde destacaron los de Intel y Nvidia. Desde The Register reúnen lo expuesto por Intel y Nvidia.
Nvidia
Nvidia piensa que los GPUs continuarán siendo las soluciones dominantes en el cómputo paralelo masivo, pero confiesa que la adopción del cómputo paralelo masivo se ha visto frenada por lo relativamente complejo de las API GPGPU CUDA y OpenCL, por lo que lo apuestan todo por su nueva API OpenACC, la cual fue desarrollada en conjunto con CAPS, Cray y PGI, y promete ser mucho más fácil de aprender que OpenCL o CUDA; y dentro de poco planean facilitar aún más el trabajo de los programadores gracias a la fusión de OpenACC en OpenMP.
El futuro cGPU Tesla K20 promete ofrecer la mayor potencia en cálculos intensivos de doble precisión con un rendimiento de entre 1 a 1.5 Teraflops (Nvidia aún no ha revelado la cifra exacta).
Intel
Intel ha enfocado sus esfuerzos en llevar a x86 a todos los segmentos, y hasta el momento su línea de productos Xeon aunque continua siendo un producto muy exitoso, en los últimos tiempos se ha visto superado en algunas situaciones por los GPUs; pero ahora Intel afirma que su nueva micro-arquitectura MIC (Many Integrated Core) representa el futuro del cómputo paralelo masivo, con productos como Knights Ferry y Knights Corner que poseen más de 50 núcleos x86, los que junto a unidades SIMD combinan lo mejor de ambos mundos (CPU+GPU), y ofrecen más de 1 Teraflop en poder de cómputo en cálculos de doble precisión (Intel aún no revela la cifra exacta).
Intel envía un no tan sutil guiño hacia los GPUs al mencionar que adaptar el actual código x86 hacia MIC es tan simple como ir a la última línea de código y añadir un par de líneas de directivas, lo cual tomará unos pocos minutos en ser realizado; mientras que migrar el código hacia los GPUs es un largo proyecto.
Eficiencia energética
Tanto Nvidia Tesla K20 como Intel Knights Corner lucharán por la supremacía en el cómputo paralelo masivo, pero muchos analistas opinan que haciendo a un lado la facilidad de programación, quizá lo más importante sea cual de ellos ofrezca la mejor relación consumo/watt, dato que Nvidia informa que tendrá entre 250 a 300W, mientras que el TDP de Knights Corner de Intel es aún un misterio, aunque se presume que su proceso de manufactura a 20nm Tri-Gate le de la ventaja en este aspecto.
En cuanto a AMD, aún no brinda información alguna sobre sus futuros cGPUs FireStream basados en su arquitectura Graphics Core Next (la usada en sus actuales GPUs Radeon HD 7000 Series), por lo que tomando como base los 0.947 Teraflops de poder en cálculos de doble precisión, podría darles competencia a los productos de Intel y Nvidia que serán lanzados a fines de este año.
ARM: Un nuevo desafío para x86
Los cGPUs no son las únicas amenazas al reinado de x86 en el segmento de cómputo paralelo masivo, pues ARM ha llegado también al segmento de servidores y con su nueva arquitectura ARMv8 a 64 bits en combinación con los cGPUs, promete revolucionar el segmento HPC (High Performance Computing) ofreciendo una mucho mejor relación de consumo por watt que la de los equipos x86.
Actualmente Nvidia es la única empresa que ha anunciado un futuro producto basado en tan combinación, el cual por el momento se le conoce con el nombre código Denver, el cual será lanzado entre el 2014 a 2015; pero es sólo cuestión de tiempo el que otras empresas anuncien soluciones similares.
Link: Core Wars: Inside Intel’s power struggle with NVIDIA (The Register)
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22 Comentarios
Intel y NVIDIA exponen sus ofertas para el cómputo paralelo masivo
Porqué no cambian el sistema de comentarios, asi pueden controlar los comentarios compulsivos de gente que esta solo troleando como este fanatico descontrolado.
tienes algo de razon en eso, pero los comentarios que hacen son provocativos, insulta y discriminan.
Como esto:
"comportarse como animales porque tienen atrofiado el cerebro"
"los dejo hablando solos enfermos desquiciados para que sigan llorando por la basura que compraron en AMD"
Sinceramente yo no tengo problemas con ignorarlos a sus comentarios, pero cansa lo repetitivo que es en todos los comentarios atacar a los fanáticos de amd con insultos y discriminación.
Pero si aqui la pelea en este articulo es Intel frente a NVIDIA, osea, tus dos grandes idolos que se necesitan entre si, pero buehh como sigues con tus comentarios copia y pega de AMD del blog de notas te llueven los negativos. Se mas creativo :)
@master jesus los negativos son por culpa de los comentarios sin sentido que hacen, da lo mismo que sean fanáticos de cualquier cosa, pero hay seres que se dedican a insultar y a decir solo estupideces
Lo unico que espero es que arm, nvidia y amd tengan exito y no se duerman en los laureles ante intel, y principalmente arm y amd por que nvidia deja mucho que desear si domina el mercado.
Respondersabes como es la política de intel? que pasa si domina el solo el mercado, perdemos todos, preferible que intel tenga que pelear con mas rivales. por que es ahí donde realmente aparecen mejores opciones para todos.
Cual es la diferencia entre una tarjeta de video profesional (FirePro, Quadro) y las tarjetas orientadas al GPGPU?
ResponderSon para ambitos distintos?
Perdonen mi ignorancia
que la Quadro y Firepro estan para el diseño 3D profesional, un ejemplo de sus usos son las peliculas como toy story o los efectos espciales de algunas peliculas.
en cambio Tesla y FireStream sirven para hacer cálculos via GPU el cual otorga mas potencia que de una CPU común y corriente, uno de ellos son como el comportamiento de las corrientes oceanicas o los gases a determinadas condiciones
En realidad casi ninguna, son muy parecidas, puedes ejecutar código CUDA sobre una tarjeta quadro sin problemas (de hecho yo lo hago en mi notebook para hacer debugging). La real diferencia está en la capacidad de realizar "cálculos en doble precisión" en una tarjeta quadro sólo algunos de los núcleos pueden hacerlo, con la degradación en rendimiento que ello acarrea ya que sólo utilizas una parte de la tarjeta, si quieres utilizar todos los núcleos de la tarjeta, debes ejecutar tu código en precisión simple con la consecuente propagación de errores numéricos. En cambio en una tarjeta Tesla todos los núcleos realizan cálculos usando doble precisión por lo que puedes utilizarla para realizar cálculos científicos, yo uso una para dinámica de fluidos.
disculpen que les saque la seriedad de encima. pero voy a comprarme una firestream para calcular el impacto que van a tener mis pedos diarios en el ambiente y en la fisica cuantica ^^
Estas placas no están destinadas para trabajo gráfico Sergio, en todo caso la representación visual de lo que calculan la hace cualquier otra placa.....Saludos.
ResponderWNS TRATANDO DE SER COMO YO EVERYWHERE
ResponderAMD FirePro, nVIDIA Quadro = (AUTO)CAD
ResponderAMD FireGL, nVIDIA Quadro = Diseño 3D
AMD FireStream, nVIDIA Tesla = GPGPU, CUDA, OpenCL, OpenACC...
kyo deja que te diga que ademas de no saber hablar civilizadamente no sabes leer. claramente dice que arm es el que le esta quitando terreno a intel en hpc con su x64 que rinde mucho mas por watt que los x86. por cierto sigues con tu atom 2 nucleos a 1.60? o yoraste a tus viejos porque compraron un portatil con amd y los odias jajasjajaa
ResponderAnda que tú si sabes leer, dice qe competirá contra x86, y tú lees intel..
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