Nvidia ofrecerá tecnología paralela para dispositivos móviles

El proveedor de chips Nvidia planea usar su arquitectura de computación paralela Cuda en todas sus GPU (unidades de procesamiento de gráficos), incluido su sistema Tegra-on-a-chip para dispositivos móviles.

Cuda de Nvidia es un entorno de lenguaje C que permite los desarrolladores escriben software para resolver problemas computacionales complejos aprovechando el poder de procesamiento paralelo de varios núcleos de las GPU, según la compañía.

La primera versión de Tegra, programada para enviarse a mediados del próximo año, no tendrá sin embargo Cuda, dijo Jen-Hsun Huang, cofundadora, presidenta y directora ejecutiva de Nvidia, en una entrevista el miércoles.

Cuda es parte de la estrategia de Nvidia para posicionar sus GPU, tradicionalmente fuertes en gráficos y juegos de alta gama, como generales propósito, para "Creemos que una GPU ya no es solo para gráficos, y puede usarse realmente para todo una gran cantidad de datos y matemática ", agregó Huang.

Nvidia anunció el martes un Supercomputador Personal Tesla basado en GPU, el cual dijo que usa sus GPU Tesla y Cuda para entregar el poder de un grupo de computadoras a una fracción del costo, en el factor de forma de una estación de trabajo de escritorio estándar. Entre los fabricantes de computadoras que ofrecen Superordenadores personales Tesla se encuentran Dell, Lenovo, Asus y Western Scientific.

Está surgiendo una nueva arquitectura de computadora, y está basada en GPU y otros tipos de procesadores paralelos, y CPU tradicionales (unidades centrales de procesamiento)) trabajando juntos, dijo Huang. "La CPU es excelente para el procesamiento secuencial, pero hay muchos tipos de problemas en los que puede operar en paralelo", agregó. Las GPU

ofrecen un rendimiento mayor que las CPU ya que integran cientos de procesadores, según Huang. El modelo de Tesla Personal Supercomputer anunció el martes, por ejemplo, que tiene 240 procesadores funcionando en paralelo, agregó.

Los primeros en darse cuenta de la importancia de una "arquitectura heterogénea" fueron los jugadores que se dieron cuenta de que con una CPU y una GPU su video los juegos y gráficos tridimensionales son mucho mejores, dijo Huang.

La GPU en su nuevo posicionamiento no es vista por Nvidia como una alternativa a las CPU. "No estamos tratando de reemplazar la CPU como creemos que es necesario", dijo Huang.

Nvidia está trabajando con los desarrolladores de aplicaciones para portar su software a la arquitectura Cuda, dijo Huang. La capacidad de programar en lenguaje C garantizará que los usuarios sofisticados, como los investigadores, puedan escribir los programas ellos mismos para la nueva supercomputadora, añadió.