Het huwelijk van gpu en cpu

Gpu's bieden enorme mogelijkheden. Supercomputers worden ingezet voor de analyse van grote hoeveelheden data, zoals met de molecuul-simulaties van Amber maar ook voor het vinden van olie- en gasvelden. Er zijn echter nog geen toepassingen die niet met cpu's kunnen worden uitgevoerd, en het is ook nog eens een behoorlijke verandering voor programmeurs.

Met parallelle verwerking kunnen veel problemen echter wel sneller worden opgelost, en, nog belangrijker, het rendement van gpu's ligt hoger. De voornaamste reden dat cpu-cores niet veel sneller meer zullen worden, is dat ze anders te veel energie verbruiken. Een gpu kan per watt meer berekeningen uitvoeren dan een cpu, waarvan grote delen bij het verwerken van parallelle data onbenut blijven - maar wel energie verbruiken. Datacenters verbruiken bijna net zoveel energie voor het afvoeren van warmte als voor de voeding van processors, maar ook bij smartphones en laptops is energieverbruik een zeer zwaarwegend criterium. Elke winst op dit terrein is dus meegenomen.

Intel bracht zoals gezegd de Xeon Phi uit, maar ook de consumentenchips van dit bedrijf beschikken tegenwoordig over een degelijke gpu, met DirectX 11-ondersteuning en daarmee ook met ondersteuning voor OpenCL en DirectCompute. De Haswell-cpu's die volgend jaar verschijnen, zouden opnieuw een snellere gpu aan boord hebben.

Ook AMD's Fusion-apu's herbergen zowel een cpu als een gpu. De Llano-apu's zijn onlangs opgevolgd door de Trinity-chips, maar op de Fusion Developer Summit werd de volgende generatie alweer aangekondigd. De Steamroller-apu's, die volgend jaar moeten verschijnen, zijn vooral interessant omdat cpu en gpu het geheugen volledig kunnen delen. Daarmee wordt het makkelijker om voor een bepaalde bewerking de cpu of juist de gpu te gebruiken, terwijl de resultaten van een berekening voor beide componenten toegankelijk zijn.

Hoewel we het vooral over desktops en laptops hebben gehad, bewijst de deelname van Imagination en ARM aan de HSA-foundation dat heteregeneous computing ook op smartphones en tablets toekomst heeft. De razendsnelle maar specialistische en niet erg flexibele fixed-functionhardware, zoals Intels QuickSync, laten we maar even buiten beschouwing: gpu's zijn immers alomtegenwoordig. Het leeuwendeel van alle toekomstige cpu's zal een gpu aan boord hebben, er is een installed base van honderden miljoenen videokaarten en ook smartphones krijgen steeds krachtiger gpu's in hun soc's.

De vraag is dus met welke applicaties de consument tot aanschaf zal worden verleid.  Volgens Microsoft gaan aanraakgevoelige schermen, gezichtsherkenning en 3d-beelden een grote rol spelen, zo liet het bedrijf op AMD's conferentie weten, en uiteraard zijn dat allemaal toepassingen die uitermate geschikt zijn voor throughput-processors - oftewel gpu's. Andere velden waar de extra rekenkracht van pas kan komen zijn augmented reality en biometrische herkenning. Zo kan je denken aan het sorteren van homevideo's aan de hand van de gezichten en stemmen die erin voorkomen, of aan Googles Project Glass, dat bijvoorbeeld naadloze graphics over afbeeldingen van een gebouw kan projecteren, zodat je kan zien hoe iets er vroeger uitzag of hoe iets eruit zou kunnen zien. Al deze toepassingen zullen zich echter nog in de praktijk moeten bewijzen.

Voor een echte doorbraak zal vermoedelijk toch het programmeren voor de gpu gemakkelijker moeten worden. Intel denkt dat gpu's met x86-ondersteuning een goede oplossing zijn, AMD werkt aan Fusion-apu's waarbij gpu en cpu hetzelfde geheugen gebruiken, en Nvidia is met zijn Cuda-platform in elk geval ervaring aan het opdoen. Er zijn dus in elk geval een aantal bruikbare mogelijkheden, en daarmee komt het lot van general purpose-gpu's nu in handen van de ontwikkelaars te liggen. Als zij het heterogene programmeren omarmen, kunnen we in de komende jaren een grote vlucht  voor de geparallelliseerde toepassingen verwachten.