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Nvidia Cuda: Das Ende der CPU?

Nvidia Cuda: Das Ende der CPU?
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Machen wir eine kleine Zeitreise in die Vergangenheit. Wir befinden uns im Jahr 2003. Bereits seit mehreren Jahren liefern sich Intel und AMD einen unerbittlichen Kampf bei der Herstellung immer leistungsfähigerer Mikroprozessoren. Innerhalb weniger Jahre war die Prozessorenfrequenz rasch in die Höhe getrieben worden.

CUDA nVidia

Das lag einerseits an eben diesem Konkurrenzkampf und andererseits in erster Linie an Intel und der Entwicklung des Pentium 4-Prozessors. Doch dieser Trend nimmt nun ein abruptes Ende: Waren die Benutzer zuvor jahrelang in den Genuss immer höherer Taktfrequenzen gekommen (zwischen 2001 und 2003 verdoppelte sich die Taktfrequenz des Pentium 4 von 1,5 auf 3 GHz), müssen sie sich plötzlich damit abfinden, dass die Hersteller nur noch mit größter Mühe ein paar zusätzliche MHz herausholen können (zwischen 2003 und 2005 stieg die Taktfrequenz von 3 auf 3,8 GHz).

Selbst die speziell überarbeiteten Mikroarchitekturen für Hochfrequenz-Prozessoren wie den Prescott brachten keine große Veränderung. Doch dafür gibt es einen Grund: Die Mikroprozessor-Industrie stand hier nicht etwa nur vor einer technischen Herausforderung, die sie zu bewältigen hatte, sondern sie wurde schlichtweg von den Gesetzen der Physik ausgebremst. Einige Schwarzmaler prophezeiten sogar bereits das Ende des Mooreschen Gesetzes. Doch damit waren sie weit von der Wirklichkeit entfernt. Das Mooresche Gesetz wird häufig verfälscht wiedergegeben, denn eigentlich bezieht es sich auf die Anzahl von Transistoren auf einer bestimmten Chipfläche. Über eine lange Zeit ging also eine Erhöhung der Transistorenzahl in den CPUs gleichzeitig auch mit einer Leistungssteigerung einher, was die Verwirrung zweifelsfrei erklärt. Doch plötzlich stellte sich der Sachverhalt als weitaus komplizierter heraus: Die Entwickler von CPUs sahen sich dem Gesetz der abnehmenden Leistung gegenüber: Die für einen bestimmten Leistungszuwachs notwendige Anzahl an Transistoren nahm ständig zu, was geradewegs in eine Sackgasse führte.

CUDA nVidia

Es gibt 35 Kommentare.
Weitere Kommentare
  • 1
    avaka , 18. Juni 2008 13:43
    Mich würde es freuen wenn es durch CUDA möglich würde MultiGPU-Setups ohne Leistungseinbußen nutzen zu können. Wenn zum Beispiel durch CUDA Physikberechnungen neben der Bildgenerierung bei Spielen auf GPUs laufen die 2te oder 3te GPU den Leistungszuwachs Richtung 80-90% verschiebt. Und das ohne Mikroruckler wenns geht.
    Aber da CUDA nur auf Nvidia läuft wird das wohl ein Wunschtraum bleiben, denn das potenzielle Spiel wäre dann bei ATI Karten grottenlahm oder überhaupt nicht möglich.
    Ich hab irgendwann mal gelesen, dass die GPU zwar jede CPU bei bestimmten Berechnungen an die Wand rechnet, die CPU aber durchweg flexibler ist. Die CPU kann alles machen wenn Not am Mann ist. Grafik/Audio/Kodierung/Physikberechung blabla.... Die Performance ist dann klar am Boden aber es geht. Bei GPUs solls nicht so einfach sein.

    Richtig geil wäre es, wenn Raytracing auf die Graka ausgelagert werden könnte durch diese Technik. Cinema4D, 3D SMax oder sowas. Ein Bild bei dem ein heutiger Quadcore sich den Wolf rechnet innerhalb von einem Zenhtel der Zeit berechnet wäre mal was. Dann braucht PIXAR keine Rechnerfarmen mehr, dann stehen 4-5 Teslasysteme nebem dem Schreibtisch und fertig.
  • 1
    cuto8 , 18. Juni 2008 06:26
    ...und sobald es auch nur eine Anwendung gibt, die für Heimanwender ansatzweise interessant sein könnte (z.B. Video-/Audiocodierung) kauf ich mir ne Geforce. Aber bis dahin wird wohl noch ein wenig Zeit ins Lande ziehen...
  • 0
    anonymous@guest , 25. August 2008 18:09
    @cuto8:
    Badaboom z.B. ist ein (in der einfachen Version frei erhältlicher) Videoconvertierer der die CUDA-Schnittstelle bereits benutzt und ca. 18x schneller ist als mit der CPU. Gibt es also alles schon.
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