Журнал «Компьютерра» № 13 от 04 апреля 2006 года

В этой связи любопытно поведение двух крупнейших игроков на рынке графических чипов. Если aTI, по-видимому, заняла выжидательную, консервативную позицию: «GPU нужен только для игр», то nVidia, наоборот, проявляет заметную активность. Она пропагандирует идею GPGPU, организует курсы, призывая исследователей пользоваться ее аппаратурой для неграфических вычислений[gpgpu.org/s2005], предоставляет им временную или постоянную работу. Под эгидой nVidia издано уже два бестселлера «GPU Gems»[developer.nvidia.com/object, developer.nvidia.com/object/gpu_gems_2_home.html], в которые вошли главы по вычислениям общего назначения. С 2002 года сотрудники фирмы ведут сайт gpgpu.org, пытающийся систематизировать все результаты в этой области. nVidia продает ряд продуктов для нужд киноиндустрии, на деле доказывая нешуточность идеи.

Каковы результаты этой активности? Судя по публикациям, GPU удается найти применение в самых различных областях высокопроизводительных вычислений, включая высококачественный рендеринг, трассировку лучей, обработку изображений и сигналов, машинное зрение, компрессию, поиск и сортировку, биоинформатику, решение систем линейных уравнений, моделирование физических эффектов. Достигаемое ускорение колеблется от случая к случаю, но типично составляет несколько крат по сравнению с расчетом на центральном процессоре. Вы спросите, отчего же CPU так катастрофически проигрывают, если они изготовляются на таких же, если не на лучших полупроводниковых фабриках, содержат сопоставимое число транзисторов[Буквально одно сравнение high-end-продуктов в подтверждение: 376 млн. транзисторов в двухъядерном Intel Pentium EE 955 против 384 млн. в ATI Radeon X1900XTX], а их рабочие частоты в разы выше, чем у GPU?

GPU против СPU

Одно арифметическое устройство, оперирующее числами с плавающей точкой, при современном технологическом процессе производства чипов занимает на кристалле меньше одного квадратного миллиметра[Эти и последующие числа раздела взяты из книги «GPU Gems 2»]. Поэтому во всем чипе их можно иметь сотни, но проблема не в количестве устройств, а в том, как их все загрузить работой. К сожалению, на этом пути есть препятствия.

В первую очередь – память. По закону Мура, каждый год количество транзисторов на чипе возрастает наполовину, возрастает (но медленнее) и скорость их работы, так что суммарно можно говорить примерно о семидесятипроцентном повышении теоретической производительности устройств. Почему теоретической? Да потому, что пропускная способность памяти ежегодно возрастает примерно на 25%, а ее латентность (задержка обращения к новому участку памяти) сокращается и того медленнее – всего на 5% в год. Поэтому если не предпринимать дополнительных усилий, то самое слабое звено и будет определять производительность всей системы.

Центральный процессор обеспечивает просто райские условия для разработчика: любая инструкция в программе может считать или записать произвольную ячейку большой оперативной памяти. На деле это выливается в совершенно нерегулярный набор обращений к памяти. И чтобы ее латентность не была столь критической, в процессор приходится встраивать быструю кэш-память. И встраивать много – кэш сейчас занимает не меньше половины площади кристалла, а значит, ее не занимают вычислительные блоки. Причем во многих сценариях большой кэш оказывается неэффективен, к примеру, если обращение к ячейке памяти происходит лишь единожды, как при обработке потоков.

Второй важной причиной является последовательный характер обычных программ – наборов инструкций, которые для получения желаемого результата должны выполняться друг за другом. Если одна инструкция задержится медленной памятью, то задержится исполнение и всех остальных. Конечно, не все инструкции являются зависимыми и поэтому могут выполняться одновременно. Но явно эта независимость в программе не отражена, так что на выявление скрытого параллелизма тратится другая заметная порция площади кристалла. В самом лучшем случае удается наскрести работу для считанных единиц исполнительных устройств.