Компьютерра - Журнал «Компьютерра» № 13 от 04 апреля 2006 года

Стандарт требовал от GPU умения выполнять гораздо более сложные программы и по количеству инструкций, и по числу обращений к текстурам.

Все промежуточные операции должны были выполняться с действительными числами высокой (в сравнении с предшествующими моделями GPU) точности. А производители сразу ввели поддержку текстур, в которых цвета хранятся также в виде действительных чисел.

Хотя позже появляются и другие модификации стандарта, включая последний на сегодняшний день Shader Model 3.0, шейдеры второй версии остаются по-прежнему актуальными, потому что платы, поддерживающие только их, присутствуют на рынке и сегодня. Особенности стандартов приведены в таблице 1.

Как только число инструкций в программе достигло десятков, пользоваться ассемблером стало не так удобно. Поэтому к тому же времени формируются специализированные C-подобные языки высокого уровня. Заслуживают упоминания как минимум три из них: cg от nVidia, HLSL из DirectX и GLSL из OpenGL. Все они очень похожи, но, к сожалению, отличаются лексическими и синтаксическими деталями. Их компиляторы к сегодняшнему дню стали довольно зрелыми, способны оптимизировать код, хотя небольшая вероятность наткнуться на неправильно скомпилированный шейдер еще остается. Отказываться от высокоуровневых языков сейчас приходится лишь в исключительных случаях, например, чтобы уложиться в лимит регистров или инструкций.

Достоинства графических чипов: высокая производительность, точность и достаточная простота программирования не могли не быть замеченными, в первую очередь университетами. В 2003 году наблюдается всплеск научных статей, посвященных алгоритмам и принципам расчетов общего назначения средствами графических плат (GPGPU[GPGPU — General-Purpose Computation on GPUs]). С 2004 года специально организуются научные конференции.

В этой связи любопытно поведение двух крупнейших игроков на рынке графических чипов. Если aTI, по-видимому, заняла выжидательную, консервативную позицию: «GPU нужен только для игр», то nVidia, наоборот, проявляет заметную активность. Она пропагандирует идею GPGPU, организует курсы, призывая исследователей пользоваться ее аппаратурой для неграфических вычислений[gpgpu.org/s2005], предоставляет им временную или постоянную работу. Под эгидой nVidia издано уже два бестселлера «GPU Gems»[ developer.nvidia.com/object, developer.nvidia.com/object/gpu_gems_2_home.html], в которые вошли главы по вычислениям общего назначения. С 2002 года сотрудники фирмы ведут сайт gpgpu.org, пытающийся систематизировать все результаты в этой области. nVidia продает ряд продуктов для нужд киноиндустрии, на деле доказывая нешуточность идеи.

Каковы результаты этой активности? Судя по публикациям, GPU удается найти применение в самых различных областях высокопроизводительных вычислений, включая высококачественный рендеринг, трассировку лучей, обработку изображений и сигналов, машинное зрение, компрессию, поиск и сортировку, биоинформатику, решение систем линейных уравнений, моделирование физических эффектов. Достигаемое ускорение колеблется от случая к случаю, но типично составляет несколько крат по сравнению с расчетом на центральном процессоре. Вы спросите, отчего же CPU так катастрофически проигрывают, если они изготовляются на таких же, если не на лучших полупроводниковых фабриках, содержат сопоставимое число транзисторов[Буквально одно сравнение high-end-продуктов в подтверждение: 376 млн. транзисторов в двухъядерном Intel Pentium EE 955 против 384 млн. в ATI Radeon X1900XTX], а их рабочие частоты в разы выше, чем у GPU?

Одно арифметическое устройство, оперирующее числами с плавающей точкой, при современном технологическом процессе производства чипов занимает на кристалле меньше одного квадратного миллиметра[Эти и последующие числа раздела взяты из книги «GPU Gems 2»]. Поэтому во всем чипе их можно иметь сотни, но проблема не в количестве устройств, а в том, как их все загрузить работой. К сожалению, на этом пути есть препятствия.

В первую очередь — память. По закону Мура, каждый год количество транзисторов на чипе возрастает наполовину, возрастает (но медленнее) и скорость их работы, так что суммарно можно говорить примерно о семидесятипроцентном повышении теоретической производительности устройств. Почему теоретической? Да потому, что пропускная способность памяти ежегодно возрастает примерно на 25%, а ее латентность (задержка обращения к новому участку памяти) сокращается и того медленнее — всего на 5% в год. Поэтому если не предпринимать дополнительных усилий, то самое слабое звено и будет определять производительность всей системы.