De maker van grafische processoren ATI positioneert zijn Radeon-modellen als toegewijde chip voor wetenschappelijke simulaties. Volgens ATI kunnen zijn processoren specifieke toepassingen tientallen keren versnellen. AMD, dat ATI in juli van dit jaar overnam, wil via zijn stream computing-initiatief nieuwe markten aanboren. Volgens het bedrijf is zijn technologie ondermeer geschikt voor financiële applicaties, oliemaatschappijen en defensietoepassingen. Het inzetten van grafische processoren (GPU‘s) voor meer algemene toepassingen, oftewel general purpose processing on GPU‘s (GPGPU), gebeurt al langere tijd in academische omgevingen. De belangrijkste makers van grafische chips ATI en NVidia werken al enkele jaren aan het geschikter maken van hun GPU‘s voor niet-grafische toepassingen.
Volgens AMD kwam uit vergelijkingen naar voren dat een seismisch model geschreven voor de GPU twintig keer sneller draaide dan de CPU-versie. Een Monte Carlo-simulatie van een financiële toepassing zag een snelheidtoename van zestien keer. De eerste grootschalige toepassing is in het Folding@home gedistribueerde eiwitsimulatieproject van de Stanford Universiteit. Dit doet een beroep op pc-bezitters om hun ongebruikte processorcapaciteit in te zetten voor het zoeken de energetisch optimale vorm van eiwitten. Volgens de makers gaat dit bij bezitters van een Radeon 1900-kaart met een factor twintig tot veertig sneller.
In tegenstelling tot CPU‘s voeren grafische processoren grootschalige parallelle drijvende-puntberekeningen uit. Dat gaat net als bij DSP‘s volgens het single instruction multiple data-principe (SIMD). De processor past daarbij een enkele berekening gelijktijdig toe op een aantal verschillende datastromen. GPU‘s zijn flexibeler in te zetten dan DSP‘s.
This article is exclusively available to premium members of Bits&Chips. Already a premium member? Please log in. Not yet a premium member? Become one for just €20 for the first year and enjoy all the benefits.
