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| Freitag, 19.03.2010 Hardware - Praxis  von Georg Wieselsberger (gw) 17.05.2009, 11:51 Uhr Mehr als Spiele auf GeForce und Radeon Die Möglichkeit, einen Grafikprozessor für Berechnungen jenseits von Grafiken einzusetzen, wird immer wichtiger. Nicht zuletzt durch herstellerunabhängige Standards wie OpenCL oder DirectX 11, die mit ATI- und Nvidia-Karten funktionieren. Doch zurzeit wird vor allem Nvidias CUDA für GeForce-Karten ab der 8800-Serie genutzt. Neben der Physik-Beschleunigung PhysX, die auf CUDA basiert, erscheinen auch immer mehr Programme, die den Grafikchip zur Videokonvertierung einsetzen. Was ist CUDA eigentlich? CUDA stand ursprünglich für Compute Unified Device Architecture, doch diese Bezeichnung wird von Nvidia schon länger nicht mehr verwendet. CUDA ist laut Nvidia eine Programmierumgebung, mit der in der bekannten Programmiersprache C/C++ (mit eingeschränktem Befehls- und Funktionsumfang) Software entwickelt werden kann, die den Grafikprozessor für Berechnungen abseits von Spielen einsetzt. Dabei unterstützt CUDA auch andere Standards wie das schon erwähnten OpenCL oder DirectX 11 (mit der Funktion Compute Shader). Inhaltsverzeichnis» Einleitung » Was ist CUDA eigentlich? » Videokonvertierung auf der Grafikkarte » Bildqualität » CPU-Nutzung » CUDA pur? » Fazit   Grafikchips sind auf parallele Berechnungen spezialisiert Grafikchips sind grundsätzlich dafür ausgelegt, mehrere Berechnungen parallel auszuführen. Das ist für die Darstellung von Grafik besonders vorteilhaft, da hier Pixel und Polygone gleichzeitig berechnet werden können. Je mehr Kalkulationen parallel ablaufen, umso schneller wird die Grafik dargestellt. Diese Berechnungen übernehmen die Shader oder Stream-Prozessoren. Seit der GeForce 8800-Serie können diese kleinen Rechenkerne über CUDA angesprochen werden und mehr als nur Grafiken kalkulieren. Aufgaben, die sich stark parallelisieren lassen, laufen auf einem für derartige Szenarien entwickelten Grafikchip wesentlich schneller ab als auf einer CPU. Prozessoren sind dafür wesentlich flexibler, was die möglichen Aufgaben angeht.  Die CPU: kann alles, außer viele parallele Berechnungen gleichzeitig Grob könnte man sagen, dass Grafikchips Spezialisten sind, während Prozessoren als Allroundtalent für jegliche Aufgaben eingesetzt werden können, dabei aber bei bestimmten Berechnungen immer langsamer sind als die »Experten«. Eine moderne CPU wie der Core i7 kann dank vier Kernen und Hyperthreading immerhin acht Berechnungen gleichzeitig ausführen, doch im Vergleich zu einem GT200-Grafikchip mit 240 »Processing Cores« gerät die CPU trotz deutlich höheren Taktraten ins Hintertreffen, wenn 50, 200 oder mehr Berechnungen parallel laufen sollen. Diese Fähigkeiten nutzen sehr viele, vor allem wissenschaftliche Anwendungen. CUDA-Anwendungen, vor allem für die Wissenschaft Nvidia vertritt inzwischen sogar die Ansicht, dass ein Grafikchip immer mehr Aufgaben übernehmen könnte, um die CPU zu entlasten, selbst wenn es um das Ausführen des Betriebssystems eines Rechners geht. Wohin die Entwicklung in diesem Bereich geht, ist zur Zeit noch nicht abzusehen, doch bereits jetzt gibt es Programme für den Hausgebrauch wie zum Beispiel Video-Konverter, die große Beschleunigungen durch den Einsatz von CUDA versprechen. Doch welchen Vorteil bringt CUDA hier wirklich?
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Masterslive
#1 | 17. May 2009, 12:19
Ich brauch ne neue Graka, ich hab nur ne lutschige 3850 oc -.- |
@topic : hört sich ja net schlecht an, nur lohnt es sich jetzt ne nvidia zu holen oder auf ati mit microsofts physikengine (weiß den namen gerade nicht) zu warten? 
Der Saxophonist
#2 | 17. May 2009, 12:34
Im Prinzip nur sinnvoll einen hoch spezialisierten Chip möglichst effizient auszulasten und nicht vor sich hin idlen lassen während die CPU sich abrackert.
mh0001
#3 | 17. May 2009, 12:40 Zitat von Der Saxophonist: Im Prinzip nur sinnvoll einen hoch spezialisierten Chip möglichst effizient auszulasten und nicht vor sich hin idlen lassen während die CPU sich abrackert. Nur verbraucht der Quadcore unter Volllast deutlich weniger als die Grafikkarte, wenn sie ausgelastet ist. 
lightning
#4 | 17. May 2009, 13:11
Leider erkennt Badaboom so gut wie keinen gängigen Codec. Ich habe bestimmt 5 verschiedene Videos ausprobiert und keins wollte es umwandeln. Da nutzt mir der Zeitvorteil dann auch nichts und ich nehme lieber den CPU her – schade eigentlich!
Darmstadtium
#5 | 17. May 2009, 13:36
Naja, solange die Qualität schlechter ist muß mein Phenom II 940 BE rechen
Der Saxophonist
#6 | 17. May 2009, 13:38 Zitat von mh0001: Zitat von Der Saxophonist: Im Prinzip nur sinnvoll einen hoch spezialisierten Chip möglichst effizient auszulasten und nicht vor sich hin idlen lassen während die CPU sich abrackert. Nur verbraucht der Quadcore unter Volllast deutlich weniger als die Grafikkarte, wenn sie ausgelastet ist. Gut da muss man dann wohl eingesparte zeit gegen Stromverbrauch abwiegen 
Wuselmann
#8 | 17. May 2009, 19:56
CUDA wir nicht nur ab der 8800er Serie unterstützt: http://www.nvidia.de/object/cuda_learn_product s_de.html
Zitat von lightning: Leider erkennt Badaboom so gut wie keinen gängigen Codec. Ich habe bestimmt 5 verschiedene Videos ausprobiert und keins wollte es umwandeln. Da nutzt mir der Zeitvorteil dann auch nichts und ich nehme lieber den CPU her – schade eigentlich! Mit der aktuellen Version gehen eigentlich fast alle. Bei mir gingen bis jetzt alle Videos konvertieren. 
Solidus Snake
#9 | 17. May 2009, 20:36 Zitat von pun1sh3r: nVIDIA > ATI sieht man mal wieder :D Kann es sein, dass es beim Thema Grafikkarten genauso schlimm mit den dummen Fanboys ist, wie beim Thema PS3 und XBox360? Nix ist erbärmlicher als bekloppte Fanboys... Topic: Mir gefällt dieses Cuda Zeugs, allerdings habe ich noch keine Gelegenheit gehabt das bei meiner GTX260 zu testen. Hoffe es kommt mal ein für mich interessantes Spiel mit Physik X raus. Muss echt mal gucken was alles unterstützt wird.
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