CUDA en AMD, ¿próximamente?

NVIDIA ha dejado entrever que está trabajando en hacer posible que otras plataformas sean capaces de correr CUDA, su tecnología de computación GPGPU patentada. Con otras plataformas queda bastante claro que se refieren a gráficas AMD. Actualmente hay varios estándares creados para computación GPGPU como OpenCL, AMD Stream, Microsoft DirectX Compute y CUDA, pero NVIDIA quiere beneficiarse de las ventas de gráficas AMD que soporten su estándar de computación GPGPU, cada vez más popular y que es capaz de correr lenguaje C.

Tanto AMD como NVIDIA ha desarrollado su propia apuesta dentro del mercado GPGPU, hablamos de CUDA por parte de la última y Stream por parte de AMD. Según podemos leer en Techradar, el científico jefe de NVIDIA, Bill Dally, ha afirmado que la compañía está trabajando en expandir el entorno de trabajo CUDA a otras plataformas. 

En palabras de Dally: “En el futuro serás capaz de correr C con extensiones CUDA en un mayor rango de plataformas, por lo que no pienso que haya una limitación fundamental». Aunque no confirmó el soporte de plataformas AMD si dejó caer que estaba familiarizado con algunos proyectos que permitirán correr CUDA en otras plataformas.

NVIDIA se ha ganado la confianza de un considerable número de desarrolladores de aplicaciones y hemos visto muchas extensiones para aplicaciones existentes  que pueden hacer uso de la potencia gráfica latente en las gráficas NVIDIA. Un buen ejemplo es Photoshop, pero también existen aplicaciones de reconversión de vídeos y un sinfín de desarrollos más que van naciendo día a día.

Una plataforma única GPGPU para correr aplicaciones o acelerar el funcionamiento de las mismas haría que los desarrolladores pudieran sacar al mercado mejores productos al tener que centrarse sólo en una. Eso evitaría la situación actual en la que compiten Stream por parte de AMD, CUDA por parte de NVIDIA, la solución de Microsoft o la solución abierta OpenCL. En palabras de Dally: «CUDA ha atraído mucho más la atención entre la gente que está programando aplicaciones paralelas«.