Tecnología

GPGPU: una batalla apasionante

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Hace tiempo que se viene hablando de la tecnología General Purpose computing on Graphics Processing Units (GPGPU), que permite ejecutar tareas de propósito general en algunas tarjetas gráficas. La idea es fantástica porque hace que la potencia bestial de las GPUs -mucho mayor que la de las CPUs actuales- se aproveche para algo más que para videojuegos.

Las tres principales ofertas en este sentido que tratan de aprovechar esta prometedora idea  llegan desde distintos frentes, pero… ¿cuáles son?

Tal y como ya comenté hace unos meses cuando hablé de la tecnología GPGPU:

1. NVIDIA CUDA: El SDK/API de NVIDIA es probablemente el que a día de hoy está más avanzado y el que también ha sido más aceptado por algunos desarrolladores que comienzan a hacer sus pinitos con esta tecnología. Incluso se usó en el juego Mirror’s Edge gracias a la implementación del motor de física PhysX a través de CUDA, con resultados muy reveladores.

cuda

Para poder acceder a ella necesitaréis una GPU que lo soporte (ya hay muchas que lo hacen) y los controladores NVIDIA GeForce que van añadiendo más y mejor soporte para dicha tecnología.

2. AMD Stream: la alternativa de AMD, gran competidora de NVIDIA, está destinada a lograr lo mismo que NVIDIA, pero gracias a las GPUs de AMD/ATI.

stream

Como en el caso de NVIDIA, si disponéis de una GPU adecuada (cada vez más soportan esta tecnología) y de los últimos drivers Catalyst, podréis disfrutar de las ventajas de GPGPU.

3. OpenCL: mientras que NVIDIA y ATI van a la suya (aunque digan lo contrario), este marco de trabajo trata de ofrecer un estándar unificado y universal para poder desarrollar aplicaciones con soporte GPGPU. La idea es que en algún momento los dos fabricantes soporten OpenCL de forma definitiva y este sea -poco a poco- el estándar de facto, pero de momento la cosa sigue complicada y aunque ambas apoyan públicamente este estándar, parece que su aplicación práctica es mucho más limitada.

Aunque el post suene repetitivo, quería retomar el tema porque ahora acaba de aparecer un análisis de PCPerspective en el que analizan el rendimiento de las soluciones actuales de ATI y NVIDIA con los poquísimos programas que dan soporte a dichas opciones.

Por el momento la compresión de vídeo y su transcodificación son las tareas que parecen estar más en mente de los programadores de herramientas GPGPU, porque ha sido el tema central de una comparativa en la que se ve que ATI y NVIDIA tienen una solución más o menos equivalente en términos de eficiencia, pero que en el caso de la compresión de vídeo da cierta ventaja a NVIDIA CUDA porque las imágenes -al menos las que han publicado- parecen más definidas en ese caso. Sin embargo, ATI Stream es la ganadora en el aprovechamiento de la GPU y en la diferencia entre usarlo y no usarlo.

Una comparativa muy interesante para todos los aficionados a la informática, y que además prevé una batalla fantástica en un terreno que tiene mucho, mucho camino por delante.


Incognichollos

Esta es una selección con las mejores ofertas tecnológicas actualizadas casi diariamente, como expliqué aquí. Aunque estés en un post “antiguo” las ofertas son de última hora, los Incognichollos los actualizo aparte. También puedes seguir los Incognichollos en Twitter o en el nuevo canal de Telegram 🙂 . Aprovecha, que no suelen durar mucho tiempo:

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  • Xiaomi Mi A2: la versión global de este móvil de 5,99″ con un Snapdragon 660, 4 GB de RAM, 32 GB de capacidad (no ampliables), cámara dual 12+20. Está a 131,60 euros en AliExpress con el código aliexpress19084. El modelo con 4/64 GB está en Amazon a 152 euros
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  • Office 2019 Professional Plus: licencia para un PC, solo para Windows 10, licencia perpetua, envío del código de licencia por correo. Se dan instrucciones para descarga, instalación y aplicación. Está a 10,60 euros en Amazon.
  • Portátil Chuwi HeroBook: un 14,1″ HD con un Intel E800 quad-core, 4 GB de RAM, 64 GB de capacidad (ampliable con SSD M.2), Windows 10, 38 Wh batería. Modesto pero simpático sobre todo por su precio, 191 euros en Aliexpress con cupones.
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  • Xiaomi Mi A2 Lite: versión global, 5,84” Snapdragon 625, 3 GB de RAM, 32 GB capacidad (ampliable), cámara dual 12+5 MP, 4.000 mAh batería, Android One puro. Increíble que cueste 126,89 euros en Banggood con el cupón 4BGA2L3
  • Bolígrafo Xiaomi Mijia Pen + 3 recambios: el boli de 0,5 mm con tecnología suiza (o eso dicen) que enamora. Yo ya he comprado varios, y la verdad es que molan, y por este precio, más. El boli + tres recambios sale por 3,57 en AliExpress.
  • Huawei Honor 10 Lite: 6,21”, CPU Kirin 710, 3 GB de RAM, 64 GB de capacidad (ampliables), cámara dual trasera (13+13 MP), frontal de 24 MP, 3.400 mAh, lector de huellas y hasta NFC para pagos móviles. Está a 194 euros en AliExpress con el cupón “plaza1
  • Portátil Xiaomi Mi Notebook Pro: 15,6 pulgadas FullHD, Core i5-8250U, 8 GB de RAM, 256 GB PCIe SSD, expansión M.2, GeForce MX150, lector de huella, teclado en inglés (te regalan pegatinas). Está a 765 euros en AliExpress. Envío desde España en 5 días.
  • Portátil Jumper EzBook 3 Pro: modesto pero perfecto para viajes o niños: 13,3 pulgadas FullHD (!!), Intel Celeron N3450, 6 GB de RAM, 64 GB eMMC (slot M.2), salida HDMI, peso 1,39 kg, Windows 10, teclado EEUU. Está a 199,78 euros en AliExpress

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3 comentarios en “GPGPU: una batalla apasionante

  1. La programación de GPU es un tema poco trivial, a menudo es muy cercano al propio ensamblador. A pesar de que la tecnología avanza y las APIs adquieren una mejor aproximación a lenguaje de alto nivel.

    En mi opinión, para que se adapten mejor estas tecnologías debe fomentarse una API más cercana para los programadores.

  2. Carlos Alberto dice:

    Pues obvio que por eso se desarrollan herramientas y APIs como CUDA, ATIStream, etc, que permiten usar sentencias específicas que insertadas dentro de un programa en lenguaje C, hacen que el trabajo sea realizado por la GPU…

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