GPUs revolutionieren das Rechenzentrum
Die Meldung ließ aufhorchen: Nvidia wird einen Grafikprozessor (GPU) speziell für das High Performance Computing (HPC) auf den Markt bringen. Noch mehr ließ aufhorchen, dass ‘Tesla’ die 30-fache Performance der derzeit schnellsten x86-CPU bieten soll. Das käme tatsächlich einer Revolution gleich.
Wieso aber sind GPUs plötzlich deutlich schneller als CPUs? “Nun, nicht immer ist eine GPU flinker”, so Keane. “Sie kann nur bei Rechenoperationen glänzen, die sich gut parallelisieren lassen.” Aufgrund der durch Spezialisierung fehlenden Flexibilität sei es dagegen kaum möglich, klassische Anwendungen wie eine Textverarbeitung komplett auf dem Grafikprozessor laufen zu lassen. “Die GPU kann nicht vorhersehen, was sie als nächstes mit ihrem Office tun werden. Wenn die GPU aber absehen kann, was auf sie zukommt, übertrifft sie die Leistung einer CPU um ein vielfaches”, so der General Manager. Die Implementierung von Grafik-Hardware folgt also dem SIMD-Prinzip (Single Instruction Multiple Data).
Eine leistungsfähige GPU bekommt man, wenn man eine große Zahl von Stream-Prozessoren parallel schaltet. Auf diese Weise können SIMD-Daten effizient und schnell verarbeitet werden. Die Möglichkeiten einer CPU, Berechnungen parallel auszuführen, sind dagegen deutlich eingeschränkt. Auf einem Quad-Core-Prozessor etwa laufen maximal vier Threads gleichzeitig.
Eine GPU kann über sehr viele Stream-Prozessoren verfügen, weil diese viel weniger komplex sind als CPU-Kerne. Zudem benötigen sie deutlich weniger Transistoren. Die zunehmende Bedeutung von Stream-Prozessoren war übrigens auch einer der wichtigsten Gründe für AMD, 5,4 Milliarden Dollar für die Übernahme von ATI auszugeben. Mit dem für 2009 erwarteten Fusion-Chip will das Unternehmen CPU und GPU in einem Paket vereinen.
