NVIDIA GTC 2010 (II)

Un equipo de MuyComputer ha estado presente en la NVIDIA GTC 2010 (también tuvimos la oportunidad de asistir el año pasado, con la presentación de Fermi), un evento que ya es una referencia mundial desde el punto de vista tecnológico y científico. En este especial resumimos lo mejor de NVIDIA GTC 2010, repasando las presentaciones clave y los avances que se han anunciado durante la serie de conferencias celebradas en San José (California, EE.UU.). Así ha sido NVIDIA GTC 2010.

Proyectos interesantes basados en GPGPU

El número y diversidad de proyectos donde se está usando GPGPU y en concreto CUDA sobre hardware de NVIDIA es positivamente sorprendente. De todos modos las compañías grandes como Adobe han sido las que han hecho anuncios mas espectaculares donde aplicaciones tan conocidas como Creative Suite de Adobe, 3DS Max de Autdesk o Matlab de Mathworks se benefician de la potencia de cálculo de las GPUs en general y las de NVIDIA en particular. Esta aceptación de las grandes empresas de software, es otro motor para NVIDIA, que ve cómo los fabricantes de hardware cobran interés en desarrollar productos alrededor de Fermi.

Con iray de Mental Images los profesionales del diseño y el CAD disponen de una herramienta que aprovecha al máximo el potencial de CUDA para convertir tareas de muchas horas de cálculo en operaciones de pocos minutos.

De todos modos, además de trabajar con las grandes empresas del software, NVIDIA cuida mucho a las compañías emergentes y al mundo académico con programas como Emerging Companies Summit. Un ecosistema en el que las compañías con menos oportunidades pueden abrirse paso con sus proyectos en el mundo GPGPU. Desde aplicaciones de simulación para el mundo de la moda, hasta aplicaciones médicas, pasando por procesamiento de vídeo o sistemas de visualización. Durante esta edición de GTC, fueron constantes las presentaciones por parte de empresas que tienen como base de su negocio la tecnología GPGPU de NVIDIA de forma directa o indirecta.

Por parte de España, GTC contó con la presencia de asistentes por parte de centros educativos como la Universidad Rey Juan Carlos, la Universidad Politécnica de Valencia o el Centro de Supercomputación de la Universidad Politécnica de Cataluña, con departamentos implicados en la investigación del paralelismo aplicado en proyectos de distinta índole. Por su parte, por parte de la Universidad de Santa Clara participó María Pantoja, española afincada en Estados Unidos desde hace años impartiendo clases de Arquitectura de Ordenadores.

Por su parte, el equipo formado por Jose Antonio Belloch del Instituto de Telecomunicaciones y Aplicaciones Multimedia en la Universidad Politécnica de Valencia, Alberto Gonzalez, Universidad Politécnica de Valencia y Antonio M. Vidal, también de la Universidad Politécnica de Valencia, impartieron una de las sesiones técnicas sobre Real-time Multichannel Audio Convolution.

Pon un superordenador en tu vida

De momento, el mercado para HPC es pequeño comparado con el total del mercado del software, pero si NVIDIA consigue hacer realidad sus promesas, puede revolucionarlo de manera sustancial. En la lista Top 500 de superordenadores se clasifican los 500 ordenadores más potentes del mundo. Esta lista se revisa dos veces al año, y estar en ella es una consecuencia, pero para NVIDIA también un fin en sí mismo. Consecuencia , porque en muchos casos lo que prima es ante todo tener un ordenador que resuelva las necesidades de cálculo que han motivado su construcción. Un fin porque las empresas usan este ranking como escaparate al mundo para mostrar hasta dónde se puede llegar con una tecnología dada.

NVIDIA , sin ir más lejos, tiene ya un superordenador en el puesto número dos (Nebulae, en China), y en la próxima revisión de la lista Top 500 parece que NVIDIA estará en el número uno.

Entre las ventajas de la arquitectura paralelizada de los chips de NVIDIA está su mayor eficiencia energética comparada con los superordenadores clásicos con procesadores Intel, AMD o IBM. Sin olvidar que el rendimiento obtenido puede ser varios órdenes de magnitud más elevado. De hecho, el apartado del rendimiento fue otro de los más comentados durante la conferencia, con incrementos de decenas o cientos de órdenes de magnitud usando las herramientas de programación CUDA, así como optimizando el código y los programas hasta que se consigue la máxima velocidad en la ejecución de una tarea. No es fácil alcanzar el máximo rendimiento, y los programadores se enfrentan a una tarea nada evidente, pero la recompensa del esfuerzo hace que sea interesante dedicar el tiempo que sea necesario a trabajar sobre el código y “pegarse” con CUDA.

La magia de las soluciones de NVIDIA está en que virtualmente todas las tarjetas gráficas en el mercado con chips GeForce, son compatibles con CUDA y cualquier profesional, educador, estudiante, laboratorio o empresa puede empezar a trabajar sobre sus aplicaciones. El rendimiento dependerá del tipo de tarjeta o solución empleada, pero en esencia, el trabajo será el mismo programando frente a una GeForce GTX 460 que frente a una estación TESLA.

De todos modos, al amparo de CUDA y las soluciones HPC de NVIDIA, están apareciendo negocios como el “alquiler” de potencia de cálculo en centros creados para ofrecer un rendimiento HPC muy elevado sobre GPUs a aquellos centros o empresas que lo necesiten y no quieran invertir en un centro de cálculo. Peer1 Hosting es un ejemplo, y conversando con ellos durante el GTC, comentaban que se trata de un negocio en crecimiento y con una aceptación extraordinaria por parte de os clientes. El ejemplo expuesto en la keynote inaugural del evento, donde se mostraba en acción a la solución de rendering foto realístico iray (http://www.mentalimages.com/products/iray) sobre 3ds Max es el paradigma de este modelo de negocio, donde los creativos pueden ver el resultado de sus trabajos, renderizados remotamente, y de un modo inmediato, en la pantalla de un navegador usando la potencia de procesamiento de uno de estos centros de cálculo, e incluso de un modo interactivo.

El futuro de NVIDIA

De las cuatro patas donde se sustenta el negocio de NVIDIA actualmente (gráficos GeForce, HPC con Quadro, HPC con Tesla y Tegra para movilidad), la que realmente sigue dando dinero es la de gráficos, con Tegra a las puertas de eclosionar definitivamente en forma de Tablets y móviles, que Jen-Hsun Huang ha definido como su ordenador personal, haciendo referencia concreta a su Blackberry. En cualquier caso, HPC es un área de negocio sumamente golosa y estratégica que de estar bien llevada, a medio plazo puede ser una fuente de ingresos extraordinaria para NVIDIA, así como el motor que empuje la investigación y el desarrollo de nuevos chips, de igual modo que en su día fueron los juegos los que impulsaban el talento de los ingenieros en la compañía.

Está claro que NVIDIA está en una encrucijada importante. Sus apuestas a corto y medio plazo son arriesgadas: Tegra para movilidad y GPGPU como alternativa y extensión de las CPU tradicionales, con un énfasis especial en el desarrollo de una arquitectura por encima de la que pueda ofrecer Intel o AMD, con un rendimiento que supere en bastantes órdenes de magnitud el de los procesadores con arquitecturas x86. Si no consigue el éxito esperado, NVIDIA se quedaría con el negocio de los gráficos para escritorio, donde la tendencia es la de obtener menores márgenes de beneficios y reducción de precios.