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Open-source GPU podera levar o poder de computação para o próximo nível

Universidade Binghamton assistente de ciência da computação professor Timothy Miller co-autor desenvolveu Nyami, uma gráfica sintetiz�eis unidade de processamento (GPU) modelo de arquitetura para cargas de trabalho de uso geral e gráficos específicos

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Pesquisadores da Universidade de Binghamton tornaram-se os primeiros a usar uma unidade de processamento gráfico open-source (GPU) para a investigação.

 

Universidade Binghamton assistente de ciência da computação professor Timothy Miller, Aaron Carpenter ea estudante Philip Dexterm, junto com o co-autor Jeff Bush desenvolveram Nyami, uma gráfica sintetiz�eis unidade de processamento (GPU) modelo de arquitetura para cargas de trabalho de uso geral e gráficos específicos de. Isto marca a primeira vez que uma equipe tomou um design GPU-fonte aberto e executar uma série de experimentos sobre ele para ver como diferentes configurações de hardware e software que afetam o desempenho do circuito.

De acordo com Miller, os resultados irão ajudar outros cientistas fazem suas próprias GPUs e empurre o poder de computação para o próximo nível.

"Como pesquisador, é importante ter ferramentas para avaliar de forma realista novas ideias que podem melhorar o desempenho, a eficiência energética, ou outros desafios na arquitetura do processador", disse Miller. "Embora os simuladores podem tomar atalhos, um processador de código aberto synthesizable real não pode cortar todos os cantos, por isso podemos dizer que os resultados experimentais que obtemos são especialmente confiável."

GPUs já existem há cerca de 40 anos e são normalmente encontrados em vídeo ou gráficos comerciais cartões dentro de um computador ou consola de jogos. Os circuitos especializados têm poder concebido para tornar as imagens aparecem mais suave e mais vibrante em uma tela de computação. Recentemente, tem havido um movimento para ver se o chip pode ser aplicado para computações não-gráficos, tais como algoritmos de processamento de grandes blocos de dados.

"Nós não estávamos necessariamente à procura de novidade nos resultados, tanto como queríamos criar uma nova ferramenta e, em seguida, mostrar como ele poderia ser usado", disse Carpenter. "Espero que as pessoas experimentar de forma mais eficaz em GPUs, como ambos os amadores e os pesquisadores, criando um design mais eficiente para GPUs futuras."

A GPU de código aberto que a equipe Binghamton utilizado para a sua pesquisa foi a primeira de seu tipo. Apesar de milhares de GPUs são produzidas a cada ano no mercado, este é o primeiro que pode ser modificado por entusiastas e pesquisadores para ter uma noção de como as mudanças podem afetar fichas convencionais. Bush, o diretor de engenharia de software da Roku, foi o autor principal do artigo.

"Foi ruim para a comunidade open-source que GPU fabricantes tinham tudo decidido manter as suas especificações de chips segredo. Isso impediu desenvolvedores de código aberto de escrever software que poderia utilizar esse hardware", disse Miller. Miller começou a trabalhar em projectos semelhantes em 2004, enquanto Bush começou a trabalhar em Nyami em 2010. "Isso torna mais fácil para outros pesquisadores para conduzir experimentos próprios, porque eles não tem que reinventar a roda. Com contribuições do 'open hardware comunidade ", podemos incorporar mais idéias criativas e produzir uma ferramenta cada vez melhor".

As ramificações do que as descobertas podem fazer processadores mais fácil para os investigadores a trabalhar e explorar diferentes compensações de design. Dexter, Miller, Carpenter e Bush têm abriu um novo caminho que poderia levar a descobertas que afetam tudo, desde a viagem espacial à cirurgia cardíaca.

"Eu tenho uma lista de ideias de investigação papel podemos explorar usando Nyuzi [o chip já foi renomeado], focando os gargalos de desempenho. A idéia é olhar para as coisas que fazem Nyuzi ineficiente em comparação com outros GPUs e para os resolver como problemas de pesquisa. também pode usar Nyuzi como uma plataforma para a realização de pesquisas que não é específico do GPU, como eficiência e confiabilidade de energia ", disse Miller.

 

 

 

 

Fornecido por: Da AFP 2016 ( STOP )

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