Con motivo del evento de prensa celebrado en Londres el pasado 18 de junio, MuyComputer tuvo la ocasión de conocer de primera mano los avances y desarrollos de NVIDIA para el momento presente y futuro. Una ocasión única que nos ha permitido entrar en contacto con los pesos pesados de NVIDIA y conocer su visión sobre el futuro de la compañía, su tormentosa relación con Intel y una visión interesante sobre los avances tecnológicos que nos esperan.

MuyComputer estuvo en Londres invitado por NVIDIA para conocer en directo avances y desarrollos de futuro de la compañía de la mano de los gurús de la compañía. De hecho tuvimos la ocasión de participar en una interesante mesa redonda con el recién fichado Bill Dally,  Chief Scientist y vicepresidente de NVIDIA Research que el pasado 28 de enero tomó el relevo de David Kirk que aún sin dejar de tener una relación estrecha con NVIDIA, ha pasado a ocupar un puesto menos activo como “NVIDIA Fellow”.

Con David Kirk ya tuvimos la ocasión de conversar en el pasado, y la primera impresión tras compartir mesa con Bill Dally es la del cambio. David Kirk y NVIDIA comenzaron su relación profesional en 1.997, en pleno despertar del mundo de los juegos para PC y la industria de los videojuegos modernos. Todos los profesionales que hemos seguido de cerca la evolución de NVIDIA y de ATI en esta industria aún tenemos como punto de referencia la potencia de las tarjetas gráficas, su capacidad para ofrecer mayor realismo en 3D y la velocidad para representarlo en pantalla .

La idea de aprovechar el ingente potencial de los chips desarrollados por NVIDIA y ATI para acelerar la ejecución de aplicaciones distintas a los videojuegos o al renderizado de trabajos en programas como 3D Studio, Maya o Autocad es muy reciente, pero ha captado la atención de los desarrolladores de aplicaciones, de universidades, empresas privadas y en general de todo aquel implicado en el desarrollo de programas y soluciones que tengan que procesar ingentes cantidades de datos. Y AMD/ATI y NVIDIA no son ajenos a la oportunidad de negocio que subyace tras esta idea.

Bill Dally, por el contrario, proviene precisamente del mundo académico y entiende perfectamente los beneficios del paralelismo como acelerador en la ejecución de aplicaciones de propósito general, y no sólo juegos. Es más, apenas se hizo mención alguna en la mencionada mesa redonda al sector lúdico, al que parece que Bill Dally había sido ajeno hasta la llegada a NVIDIA.

Concretamente, Bill Dally ha sido profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Standford desde 1997, y Director del Departamento de Ciencias de la Computación desde 2005.  Durante estos años, él y su equipo sentaron las bases de la computación paralela sobre la que están diseñados muchos de los más potentes super ordenadores del momento. En este sentido se puede decir que David Kirk representa el presente y el futuro de los videojuegos, pero Bill Dally, el futuro para compañías como NVIDIA si quieren diversificar su negocio para sobrevivir a las vacas flacas.

El papel de un Chief Scientist

Bill Dally explicó a grandes rasgos cuál era su papel como Chief Scientist, en busca de oportunidades de negocio y de las tecnologías necesarias para posicionarse adecuadamente y aprovecharlas en mejores condiciones que la competencia. Esas oportunidades de negocio, que ya se empezaron a esbozar antes de la llegada de Bill Dally, son ahora la apuesta firme y rotunda para los años venideros.

Las últimas intervenciones de Jen-Hsun Huang, Presidente y CEO de NVIDIA están marcadas por el estigma de la revolución GPU, no en su faceta como aceleradores para juegos, sino como aceleradores para aplicaciones de propósito general. Y en ese aspecto incluso DirectX 11 tiene algo que decir.  Detrás de esta importante decisión está un hecho que Bill Dally describió con gran precisión: el incremento de rendimiento a partir de los procesadores convencionales  ha dejado de ser significativo desde el año 2000 – 2001.

El procesamiento serie de instrucciones está limitado por factores que la arquitectura interna de una CPU no puede controlar, y aunque se añadan núcleos el incremento de rendimiento no es lineal. Sin embargo, una GPU escala a un ritmo delo 50% por cada año, de modo que para 2015 el incremento acumulado será 20x comparado con el que se consigue hoy en día.

Así, mientras que hoy la potencia de cálculo de una GPU es de 1 TFLOP (teraFLOP), en 2015 será de 20 TFLOPS, con un ancho de banda para la memoria de 1 TB/s.  Así pues, aparentemente la única oportunidad para aumentar significativamente la potencia de cálculo de los ordenadores es complementar las CPU con GPUs. 

NVIDIA no diseñará una CPU… de momento

Si bien Mr. Dally dejó claro que no entra en sus planes hacer incursión alguna en el mundo de los procesadores, también afirmó que NVIDIA tiene el potencial suficiente y la experiencia para desarrollar una CPU. En el puesto 29 del Top500 de superodenadores está TSUBAME en el Instituto de Tecnología de Tokyo, que en noviembre de 2008 se amplió con 170 sistemas Tesla S1070 1U para conseguir un máximo teórico de 170 MFLOPS y más de 70 MFLOPS reales con pruebas de rendimiento certificadas.

Pero en última instancia, para poder aprovechar el potencial de cálculo de las tarjetas de NVIDIA se necesitan procesadores de Intel o AMD. En el extremo opuesto está Tegra, para dfispositivos portátiles, donde el procesador con el que se trabaja es un ARM11 licenciado por NVIDIA, pero con tecnología de terceras partes de la cual dependen para comercializar sus tecnologías. Y de momento un ordenador puede trabajar sin la GPU, pero una GPU no tiene sentido sin una CPU.

En cualquier caso, las palabras de Bill Dally en el momento presente están inspiradas por tecnologías que no han sido desarrolladas bajo su supervisión. El auténtico papel de Bill Dally en NVIDIA se conocerá con la siguiente generación de chips gráficos posteriores a GT300. De hecho, en la conversación  con Bill Dally  de los distintos medios internacionales invitados, mencionó explícitamente su intención de mejorar el rendimiento de la arquitectura paralela de NVIDIA en aplicaciones con un número limitado de threads o incluso “single thread”, de forma que se pueda extender el ámbito de aplicación de la GPU en áreas que ahora mismo están copadas por la CPU.

En el fondo, integrar una pseudo CPU en la GPU de modo que se pudiera prescindir de la CPU del sistema para realizar las operaciones de cálculo matemático y poder trabajar así en la memoria de la GPU directamente significaría prescindir de los costosos accesos desde la GPU a la memoria del sistema y viceversa. En cualquier caso, esta última es una interpretación libre de los comentarios de Mr Dally

La competencia es… Larrabee

En la conversación el tema de Larrabee no pareció ser de interés para la prensa, pero aún así fue significativo que una representante de NVIDIA sacara el tema a colación de forma voluntaria. En la búsqueda del mercado profesional, NVIDIA tiene como as en la manga a CUDA, una arquitectura de computación paralela accesible a nivel de programación mediante extensiones para lenguajes como C, Fortran u Open CL.

En todos los casos, la programación de aplicaciones no supone una curva de aprendizaje imposible de abordar por los programadores. De ahí su aceptación en los círculos científicos y de investigación universitaria, donde se puede empezar a desarrollar prácticamente sobre un ordenador doméstico con una de las 150 millones de tarjetas gráficas compatibles con CUDA que hay en el mundo desde la introducción de la primera en Noviembre de 2006 (GeForce 8800).

Bill Dally, en su papel como científico dentro de NVIDIA se mostró satisfecho con la idea de que se usen lenguajes de programación como Open CL compatibles en principio no sólo con las tarjetas gráficas de NVIDIA, con la convicción de que sus GPU son las mejores del mercado. Ahora es relativamente fácil hacer estas afirmaciones, cuando para AMD sigue siendo complicado programar aplicaciones que se beneficien de la tecnología Stream, mientras que Larrabee sigue siendo un proyecto intangible.

Bill Dally, apunta que la supuesta compatibilidad con la programación x86 no será tan evidente en la práctica, con nuevos juegos de instrucciones SIMD de por medio. En cualquier caso, Larrabee, sea real o no, interfiere con NVIDIA en tanto en cuanto puede haber clientes potenciales que decidan esperar a que Intel juegue sus cartas en vez de apostar por una empresa que hasta hace poco se dedicaba a los videojuegos.  Bill Dally es, sin duda, una buena carta de presentación para NVIDIA gracias a su perfil científico, su experiencia en paralelismo, su visión de futuro y su aspecto de no haber jugado nunca a un juego.

Raytracing, software profesional y la filantropía

En la conversación se tocaron otros temas, como el futuro de Raytracing, que a pesar de estar de moda como alternativa a la rasterización tradicional, no es fácil que se generalice. Sí puede haber motores gráficos híbridos que rastericen parte de las escenas y dediquen el raytracing a elementos concretos que precisen de un nivel de realismo mayor.

En cuanto a las aplicaciones profesionales como 3DStudio, Avid o similares, que aún no se benefician de CUDA para acelerar los renderizados o los cálculos geométricos en modelos complejos o las operaciones con vídeo, Dally apuntó que estas compañías tienen que pasar por procesos de validación largos antes de decidir que es seguro adoptar una tecnología de aceleración. Esto mismo ya pasaba con las tarjetas profesionales OpenGL,que esencialmente se diferenciaban de las gráficas convencionales en la validación y certificación que las compañías de software profesional realiza sobre las familias corporativas como Quadro de NVIDIA o Firegraphic de AMD/ATI.

El apartado de la filantropía también tuvo su particular momento en la conversación, aunque Bill Dally no se mostró muy entusiasmado con la idea de potenciar a nivel de compañía el uso de toda la potencia de cálculo de las 150 millones de tarjetas gráficas compatibles con CUDA para usar los tiempos de inactividad con el ordenador para donar en parte el uso de la GPU a proyectos como SETI at Home o Folding@Home (y eso que este último proyecto es de la universidad de Stanford, de donde proviuene Dally).

Estos proyectos están recogidos en la página web boinc.berkeley.edu y de contar con una organización que fomentase el uso de estos recursos, se podrían aprovechar miles de Peta FLOPS para realizar cálculos extraordinariamente complejos. A nivel de controlador se podría incluir la opción de instalación de las aplicaciones BOINK, así como horarios de encendido y apagado del sistema  o programas de incentivos para compensar el uso de los recursos propios de computación en pro de la humanidad.

Un futuro interesante

Con Windows 7  y Mac OS Snow Leopard a la vuelta de la esquina, ambos capaces de beneficiarse de la facilidad de programación en Open CL y con funcionalidades reales y tangibles que aprovechan la potencia de cálculo de las tarjetas gráficas en general y las de NVIDIA en particular, la popularización de la idea de GPU como un elemento necesario no sólo para juegos, sino también para hacer más cosas con los ordenadores es casi un hecho. 

De todos modos, Bill Dally aún piensa más en términos científicos que comerciales. Habrá que estar atentos a una hipotética GT400 dentro de un par de años. Seguro que el trabajo está en marcha, y seguro que supondrá un acercamiento importante a una hipotética CPU/GPU capaz de hacer de todo. Al fin y al cabo, Larrabee aún puede adoptar un diseño monolítico donde el procesador tradicional conviva con el gráfico en un único chip.

Lo importante es comprobar que aún hay mucho por hacer y que no está todo inventado. De momento tenemos la posibilidad de tener en nuestros equipos hasta 1 TFLOP de potencia de cálculo: una cantidad que hace una década era patrimonio de equipos de miles de euros. Y además podremos jugar, desde luego.