Conecta con nosotros

Noticias

GPUs de 20 TeraFLOPS en 2015

William Dally, nuevo responsable científico de la mayor productora mundial de tarjetas gráficas dedicadas, espera que los procesadores gráficos de consumo alcancen en 2015 rendimientos por encima de los 20 TeraFLOPS, unas veinte veces más que los niveles de las tarjetas más potentes de la actualidad como la ATI Radeon HD 4890 o la NVIDIA GTX 285. Además, apuesta por incrementar su uso en la computación de propósito general logrando una mayor eficacia en paralelismo mediante técnicas MIMD.

Publicado

el

William Dally, nuevo responsable científico de la mayor productora mundial de tarjetas gráficas dedicadas, espera que los procesadores gráficos de consumo alcancen en 2015 rendimientos por encima de los 20 TeraFLOPS, unas veinte veces más que los niveles de las tarjetas más potentes de la actualidad como la ATI Radeon HD 4890 o la NVIDIA GTX 285. Además, apuesta por incrementar su uso en la computación de propósito general logrando una mayor eficacia en paralelismo mediante técnicas MIMD, que pretenden incluir en la nueva generación de chips gráficos, el GT300.

La previsión del responsable de NVIDIA apunta que cada dos años los procesadores gráficos duplicarán su rendimiento, un ritmo no muy alto teniendo en cuenta que las GPU han venido duplicando anualmente su rendimiento en coma flotante en el último decenio.

Tan importante como el aumento de potencia, el investigador destaca el concepto GPGPU en las gráficas del futuro, tratando de desarrollar y aprovechar las capacidades de cómputo de una GPU. No en vano, Dally, fichado por NVIDIA hace unos meses sustituyendo a David Kirk como responsable de investigación científica en NVIDIA, es un destacado especialista en computación paralela masiva tras dirigir el departamento de ciencias de la computación de la Universidad de Stanford antes de su incorporación a la compañía de Santa Clara.

No es raro por tanto, que NVIDIA insista en su estrategia de explotar las ventajas de las GPUs frente a las CPUs de propósito general utilizando el paralelismo que ofrecen sus múltiples núcleos mediante tecnología como CuDA, una arquitectura que podría ser portada a otras plataformas, según reveló Dally.

El aumento de eficacia en paralelismo, un método de computación de alto rendimiento para ejecutar múltiples instrucciones simultáneamente, se lograría empleando técnicas MIMD (Múltiple Instrucción flujo, múltiples de flujo de datos) con los procesadores funcionando de forma independiente y asíncrona. Una técnica que no es soportada por las GPUs actuales y que NVIDIA pretende incluir en los chips gráficos de nueva generación que llegarán con el GT300.

Lo más leído