Basico: ¿Nvidia solo con Intel y radeon solo con AMD?
Nvidia anunció el martes tecnologías que podrían hacer que sus próximos procesadores gráficos de Tesla sean más accesibles para las implementaciones en la nube en las empresas, al tiempo que revierte la tendencia de relegar chips altamente paralelos a cálculos científicos y matemáticos especializados.
nuevos procesadores gráficos Tesla con ganchos de hardware y software que permiten que los chips sean autosuficientes en el despliegue de máquinas virtuales y en la ejecución de programas. Los analistas dijeron que las nuevas tecnologías podrían abrir las compuertas para implementaciones en la nube a través de servidores con procesadores gráficos virtualizados, que dependerán menos de componentes como CPU para la ejecución de tareas.
Los procesadores gráficos generalmente se consideran más rápidos que las CPU. tareas tales como aplicaciones de productividad. Un mayor número de servidores ahora están aprovechando las capacidades de procesamiento en paralelo de CPU y GPU para escalar el rendimiento, especialmente en supercomputación. El segundo superordenador más rápido del mundo, el sistema Tianhe-1A en el Centro Nacional de Supercomputación en Tianjin, China, usa las GPU Tesla de Nvidia y los procesadores Xeon de Intel para ofrecer 2.5 petaflops de rendimiento.
Los nuevos procesadores gráficos incluyen el Tesla K10, que ha comenzado a enviarse, y el Tesla K20, que se despachará en el cuarto trimestre. Los nuevos chips se basan en la arquitectura de Kepler, y son más rápidos y más eficientes en términos de consumo de energía que la arquitectura anterior de Fermi, que se consideraba hambrienta de energía por diseño. Los precios de los chips no estaban disponibles.
Nvidia agregó a Kepler una nueva tecnología de virtualización llamada VGX, que virtualiza la GPU y la convierte en un recurso que pueden compartir múltiples CPU e hilos, dijo Jeff Brown, gerente general de soluciones profesionales grupo en Nvidia. Nvidia ha construido una unidad de gestión de memoria en la GPU, lo que garantiza una implementación sencilla de una máquina virtual. Las GPU
se han utilizado en el pasado para la virtualización. Por ejemplo, Nvidia y su rival Advanced Micro Devices han ofrecido tarjetas gráficas profesionales para la implementación del escritorio virtual de Windows 7 desde servidores hasta dispositivos de clientes. Pero con VGX, ahora la GPU puede omitir ciclos de CPU e implementar y administrar directamente máquinas virtuales.
La nueva tecnología de virtualización tiene implicaciones interesantes en diseños de servidores y la implementación de servicios en la nube para clientes delgados y dispositivos como tabletas, dijo Dean McCarron, analista principal de Mercury Research.
"Podemos ver algunos cambios en marcha. Por un lado, las GPU no se han presentado en el entorno del servidor fuera del espacio de computación de alto rendimiento". McCarron dijo. "Abre la puerta para jugar juegos muy complejos y visualmente detallados en un thin client."
La nueva tecnología también hace que sea más fácil y económico agregar GPUs a entornos de servidores generales, dijo McCarron. Por ejemplo, una GPU virtualizada del lado del servidor podrá renderizar un juego de alta definición y entregarlo a través de la nube mientras aprovecha las características de aceleración de la GPU.
"Ahora puede comenzar a hacer cosas interesantes con su carga de trabajo en términos de una arquitectura cliente-servidor ", dijo McCarron.
La arquitectura VGX elimina un par de cuellos de botella importantes que impidieron que los sistemas híbridos: CPU y GPU obtuvieran la máxima potencia y eficiencia de rendimiento, dijo Dan Olds, director analista en Gabriel Consulting Group.
"Después de implementar completamente estos cambios, los usuarios verán una CPU, GPU y uso del sistema mucho más altos, lo que hace que la historia de la informática híbrida sea aún más convincente", dijo Olds.
Un hipervisor VGX está conectado a hipervisores de Citrix o VMware, y las placas gráficas se están desarrollando basadas en VGX que se pueden conectar a las ranuras PCI-Express 3.0. Los fabricantes de servidores, incluidos Dell, Hewlett-Packard, IBM y Cisco, están adoptando la nueva tecnología VGX, dijo Nvidia's Brown.
Las cargas de trabajo múltiples requieren GPU en los servidores para ejecutar programas de manera más eficiente. Nvidia ha introducido una nueva tecnología llamada HybridQ para mejorar el paralelismo y la utilización de GPU, dijo Sumit Gupta, director sénior de Tesla Business Unit.
La GPU ayuda a ejecutar múltiples tareas simultáneamente y de manera más eficiente a través de un programador de hardware que garantiza la GPU puede priorizar y ejecutar tareas de manera más eficiente en lugar de regresar a la CPU, dijo Gupta.
"Tan pronto como comienzas a volver demasiado a la CPU, pierdes el beneficio de la GPU", dijo Gupta.
Una parte del diseño de la CPU implica un programador que se asegura de que la carga de trabajo y sus ramas se manejen correctamente. Ese tipo de capacidad no estaba presente en las unidades de procesamiento en paralelo, y la implementación de HybridQ de Nvidia escalará el rendimiento de la GPU, dijo McCarron de Mercury Research.
La GPU ya tiene muchas capacidades de la CPU, y HybridQ las acercará características, dijo McCarron. En lugar de tener un software especialmente ajustado, HybridQ escalará la cantidad de cargas de trabajo que las GPU virtualizadas manejan, dijo McCarron.
La tecnología HybridQ se puede aplicar a una serie de tareas que incluyen dinámica de fluidos computacional, bioinformática, secuenciación de genomas y simulación de circuitos, Gupta dijo. Los programadores no tienen que hacer cambios en el código para beneficiarse de la tecnología HybridQ y la tecnología es compatible con el marco CUDA de Nvidia, que permite a los programadores escribir programas altamente paralelos.
HybridQ vendrá con el Tesla K20, que está dirigido a Servidores de gama alta y estarán disponibles en el cuarto trimestre.
Agam Shah cubre PC, tabletas, servidores, chips y semiconductores para IDG News Service. Sigue a Agam en Twitter en @agamsh. La dirección de correo electrónico de Agam es [email protected]
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