08/02/2010 ore 11:46
CPU e GPU integrate nelle future cpu Opteron
A partire dal 2012 AMD inizierà ad integrare una GPU nei propri processori per sistemi server mainstream, chiara indicazione di come per il produttore americano le potenzialità di elaborazione future passino necessariamente attraverso l'utilizzo delle GPU per l'elaborazione parallela general purpose.
Gina Longoria, direttore della divisione product management e workstation di AMD, ha confermato questa informazione nel corso di un'intervista con Computerworld. Se è vero che non è elevato ancora il numero di applicazioni che possono beneficiare delle potenzialità nell'elaborazione parallela delle GPU, è altresì vero che quelle che possono essere adattate all'elaborazione su GPU ottengono benefici prestazionali di notevole portata.
Alla base, quindi, la necessità di avere scenari di elaborazione che possano essere facilmente adattati all'elaborazione parallela su un elevato numero di processori o core, come per l'appunto sono quello integrati all'interno delle moderne GPU. Sono in particolare le elaborazioni di tipo scientifico e matematico quelle che meglio si adattano alla migrazione da CPU a GPU.
Benché estremamente interessante, l'elaborazione general purpose via GPU rimane ancora una nicchia di mercato. La strategia di AMD è pertanto quella di iniziare ad offrire un qualche livello di integrazione nelle proprie CPU per sistemi server, sfruttando in questo il know how tecnologico di ATI, per poi valutare nei prossimi anni a che punto potrà giungere la domanda di potenza elaborativa con GPU da parte degli utilizzatori di server.
Lo scenario finale, pertanto, potrebbe essere molto frammentato, in funzione di quanto rapidamente il software potrà adattarsi a sfruttare le notevoli capacità di elaborazione parallela delle GPU. AMD potrebbe quindi optare per dotare le proprie future cpu per sistemi server di una GPU integrata di notevole potenza, sacrificando magari in questo parte della capacità elaborativa della CPU onde mantenere un determinato livello di consumo massimo, oppure rimandare questa integrazione nel momento in cui la possibilità di sfruttare le GPU per elaborazione parallela non fosse accessibile che ad un ristretto numero di applicazioni professionali.








