Intel, il calcolo parallelo basato su GPGPU è solo in alcuni casi più veloce di quello basato su CPU
di Mauro Notarianni | 26-6-2010
Un interessante documento tecnico di Intel cerca di dimostrare che il general-purpose computing, l’elaborazione basata su GPU (GPGPU) non è poi così veloce come Nvidia vorrebbe far credere. In alcuni casi la GPU NVIDIA GeForce GTX 280 è 14 volte più veloce rispetto a una CPU Core i7-960 ma la maggior velocità è mediamente “solo” 2.5 volte maggiore.
Ogni produttore di CPU e GPU cerca da sempre di dimostrare la superiorità dei suoi prodotti e la migliore qualità della combinazione di software e hardware proprietario. Intel per una volta ha deciso di provare a confrontare la presunta superiorità delle soluzioni che sfruttano le GPU e in un lungo documento tecnico mette a confronto CPU e GPU ammettendo che, in alcuni casi, nei calcoli la NVIDIA GeForce GTX 280 è 14 volte più veloce rispetto a una CPU Core i7-960 e che la maggiore velocità è mediamente di 2.5 volte in molti calcoli. Intel rileva dunque come la presunta maggiore velocità fino a 100 volte vantata da Nvidia non è esattamente veritiera.
Interessante ad ogni modo il fatto che –in alcuni campi – le soluzioni NVIDIQ o i calcoli che sfruttano le potenzialità delle GPCPU siano effettivamente più veloci. E’ prevedibile che Nvidia non si farà sfuggire l’occasione e sfrutterà a livello di marketing anche la ricerca Intel.
Dopo l’abbandono dell'architettura Larrabee (nome in codice utilizzato per quella che avrebbe dovuto essere una famiglia di futuri co-processori orientati alla grafica), Intel sta evidentemente incontrando qualche difficoltà nella attuale strategia che al momento prevede l’utilizzo di un elevato numero di core nelle CPU. NVIDIA sta ottenendo molti successi in ambito accademico, scientifico e per rafforzare ulteriormente il ricco ecosistema che sostiene l'architettura di elaborazione in parallelo CUDA ha anche annunciato il lancio di nuovi programmi di sviluppo nel campo del general-purpose computing su unità di elaborazione grafica (GPGPU).
Nvidia sta particolarmente curando i rapporti di collaborazione con i gruppi di ricerca delle università e istituti specializzati che stanno innovando ed espandendo l'ambito applicativo dell'elaborazione in parallelo. Tra i nomi più importanti: la Cambridge University, l'accademia delle scienze cinese, l’Harvard University, l’University of Maryland, l'università statale di Taiwan, il politecnico di Tokyo, l'università di Tsinghua, l’University of Illinois at Urbana-Champaign, l’University of Tennessee e l’University of Utah.
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