NVIDIA zapft Leistung von GeForce-GPUs für Nicht-Grafik-Applikationen an

 
 

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NVIDIA zapft Leistung von GeForce-GPUs für Nicht-Grafik-Applikationen an

Santa Clara, Kalifornien, 13. August 2008 – NVIDIA veröffentlicht heute ein kostenloses Paket von Nicht-Grafik-orientierten Applikationen, die auf die hohe Rechenleistung von GeForce-Grafikkarten zurückgreifen. Die GPU übernimmt damit klassische CPU-Aufgaben – und ist dabei deutlich performanter.

NVIDIA-GeForce-Grafikkarten lassen sich für weit mehr nutzen als nur für Spiele. Auch Anwendungen, die nicht unbedingt Grafik-orientiert, sondern beispielsweise rechenintensiv sind, können über die GPU beschleunigt werden und laufen dann wesentlich schneller als auf dem Hauptprozessor. Genau darauf setzen die Applikationen des kostenlosen Software-Pakets von NVIDIA, das unter www.nvidia.de/forcewithin zum Download bereitsteht. Alle im Programmpaket enthaltenen Tools basieren auf der frei verfügbaren und von NVIDIA entwickelten GPU-Programmiersprache CUDA (Compute Unified Device Architecture). Deshalb können sie für ihre Rechenoperationen auf die Top-Leistung der GeForce-GPUs zurückgreifen und arbeiten damit um ein Vielfaches performanter als vergleichbare Programme.

Die Software-Kollektion umfasst unter anderem eine Testversion des Video-Transkoders Badaboom von Elemental Technologies und Folding@home, ein Projekt für verteiltes Rechnen der kalifornischen Stanford University.

Das von Elemental Technologies entwickelte Badaboom konvertiert Video-Formate und setzt dabei auf CUDA. Wer beispielsweise während eines langen Flugs Filme auf seinem iPod oder dem TV-Handy anschauen möchte, muss das DVD-Quellmaterial zuerst zeitintensiv am PC ins passende Format konvertieren. Mit gewöhnlichen Video-Transkodern dauert das Umrechnen eines 2-stündigen Films teilweise mehr als sechs Stunden – sogar dann, wenn im PC ein Quadcore-Prozessor steckt. Das Gespann aus NVIDIA-GPU und Badaboom benötigt für den gleichen Film dagegen nur etwa 35 Minuten und ist damit bis zu 18mal schneller. Da die Konvertierung über den Grafikprozessor läuft, wird der Hauptprozessor entlastet und kann andere Aufgaben wie den Webbrowser oder das E-Mail-Programm ausführen.

Die CUDA-Applikation Folding@home ist ein weiteres Beispiel aus der stetig wachsenden Liste von Applikationen, die GPUs auch für nicht-grafische Computeraktivitäten verwenden. Die von der kalifornischen Stanford University eingesetzte Software simuliert die Proteinfaltung bis zu 140mal schneller als auf einer traditionellen CPU. Zum Einsatz kommt dabei ein Folding@home-Client für NVIDIA-GeForce-GPUs. Aus dem Projekt verspricht man sich wissenschaftliche Erkenntnisse, um Krankheiten wie Krebs, BSE, die Stoffwechselerkrankung Mukoviszidose oder Parkinson heilen zu können. Um eine möglichst hohe Rechenleistung zu erreichen, haben die Forscher eine enorme Zahl von Computer-Enthusiasten dazu gebracht, sich in Teams zu organisieren, um so viele Dateneinheiten als möglich zu bearbeiten.

Jede einzelne der mehr als 80 Millionen verkauften NVIDIA-Grafikkarten der GeForce-8-Reihe unterstützt CUDA und bildet damit das weltweit größte Parallel-Computing-Netzwerk. Außerdem überzeugen GeForce-Grafikkarten mit superschneller Grafik-Performance und eignen sich damit hervorragend für aktuelle Spiele. Während die CPUs von High-End-PCs auf maximal vier Prozessorkerne zurückgreifen können, sind es bei der aktuellen Generation der GeForce-GPUs bis zu 240 Kerne. Jeder beliebige Rechenprozess kann daher von mehreren Kernen parallel bearbeitet werden und profitiert von den Parallel-Computing-Eigenschaften der NVIDIA-GPU.

Die 2007 von NVIDIA vorgestellte GPU-Programmiersprache CUDA (Compute Unified Device Architecture) basiert auf C/C++, der Standard-Programmiersprache für viele Anwendungen. Software-Entwickler können CUDA daher mit wenig Aufwand erlernen und ihre Software schnell für die NVIDIA-GPUs optimieren. Momentan arbeiten zahlreiche Entwickler, Softwarefirmen und Forschungsgruppen an Universitäten daran, Anwendungen, die bisher auf dem Hauptprozessor gelaufen sind, für den Grafikprozessor anzupassen.

NVIDA-Technologie sorgt auch beim Geo-Informationssystem Manifold System Release 8 für einen Performanceschub. Die Applikation wurde mittels CUDA für GeForce-GPUs optimiert und erledigt die Datenanalyse nun in rasantem Tempo. Berechnungen, die vormals 20 Minuten Rechenzeit beanspruchten, erledigt die aktuelle Manifold-Version nun in 30 Sekunden. Vorgänge, die 30 oder 40 Sekunden dauerten, laufen jetzt sogar in Echtzeit ab. Der Hersteller benötigte mit dem CUDA-Entwicklungskit lediglich zwei Monate, um den NVIDIA GPU-Support in ihren Programmcode zu integrieren.

Das CUDA-Applikationspaket für GeForce-Grafikkarten steht unter www.nvidia.de/forcewithin zum Download bereit. Mehr Informationen zum Videotranskoder Badaboom gibt es unter www.badaboomit.com, über Folding@home informiert die Webseite http://folding.stanford.edu und Manifold stellt unter www.manifold.net sein Geo-Informationssystem vor.

Über NVIDIA
Die NVIDIA Corporation ist der weltweit führende Hersteller von programmierbaren Grafikprozessoren. Das Unternehmen erstellt innovative, zukunftsweisende Produkte für die Bereiche Computing, Unterhaltungselektronik und mobile Geräte. NVIDIA hat seinen Unternehmenssitz in Santa Clara, Kalifornien, sowie weitere Niederlassungen in Asien, Europa und Amerika. Weitere Informationen gibt es unter www.nvidia.de.

Copyright ©2008 NVIDIA Corporation Alle Rechte vorbehalten. Bei Firmen- und Produktbezeichnungen kann es sich um Handelsnamen, eingetragene Marken oder Marken der jeweiligen Eigentümer handeln, die hiermit anerkannt werden. Änderungen an Leistungsmerkmalen, Preis, Verfügbarkeit und technischen Daten ohne gesonderten Hinweis vorbehalten.

Hinweis an Redakteure: Zusätzliche Informationen über NVIDIA finden Sie auf der Seite „Presse (Kontakt & Media Alerts)“ unter http://www.nvidia.de/page/press_room.html.



 
 
 
 
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