nvidia cuda teslaUzun zamandır Nvidia‘nın, x86 tabanlı bir işlemci üreteceğini iddia ediyordum; ama sanırım Intel’in Core mimarisi biraz gözlerini korkuttu.

Nvidia, durumları kötü olsa da, ATI‘yi yutan AMD ile başa çıkabilmek için GPU gücünü öne çıkarmak ve bunu farklı uygulamalarda kullanmak zorunda olduğunun farkında. AMD ve ATI birleşmesi, bu tip uygulamaların önünü açtı. Aslında, olağanüstü bir işlem gücüne sahip GPU’ları, hesaplama alanında kullanmak yeni bir fikir değildi, ama ciddi sorunlar vardı. Bu sorunları kısmen de olsa aşan, ilk kez AMD oldu. Şu an, özellikle çok fazla işlem gücü gerektiren uygulamalarda kullanılmaya başlanmış durumdalar. AMD, kullanımı teşvik etmek için, saygın üniversitelerin bilgisayar laboratuarları ile dirsek teması halinde.

Nvidia, tanıtım için daha “ticari” bir yol seçmiş durumda. Nvidia, kendi mimarisine CUDA diyor; CUDA mimarisi ilenvidia cuda tesla gpgpu çalışan ilk “yardımcı bilgisayarlar”, Tesla adıyla piyasaya sürüldüler bile. Bu şık aletlerin fiyatları 7500 dolardan başlıyor.

Tesla, bir bilgisayar değil. Aslında, onu yardımcı bir matematik işlemcisi gibi düşünmek mümkün.

Geçen gün, CUDA dokümanlarını indirdim ve kullandığı C semantiğine göz atma fırsatı buldum. Artık, GPU’ya işlem yaptırabilmek için, herşeyi vektör grafiği gibi gösterip, GPU’yu kandırmak zorunda değilsiniz! GPU’ların bellek erişimi ile ilgili problemleri de çözülmüş gibi duruyor; ancak bu işlemciler için C kodu yazmak, hiç de zevkli görünmemekte. Şu an sadece Linux ve Windows platformunda çalışıyor C araçları ve derleyicisi. Korkarım, Cell işlemcilerinde yaygınlaşmasıyla birlikte, C dilini tekrar öğrenmek zorunda kalacağız.

Vaktim olursa, Pozitif PC için detaylı bir CUDA ve Tesla incelemesi yazmak niyetindeyim.