Cookies op Tweakers

Tweakers maakt gebruik van cookies, onder andere om de website te analyseren, het gebruiksgemak te vergroten en advertenties te tonen. Door gebruik te maken van deze website, of door op 'Ga verder' te klikken, geef je toestemming voor het gebruik van cookies. Wil je meer informatie over cookies en hoe ze worden gebruikt, bekijk dan ons cookiebeleid.

Meer informatie

Door , , 24 reacties

Nvidia heeft de Nederlandse organisatie SURFsara erkend als een Cuda-onderzoekscentrum. De organisatie krijgt zo onder meer de beschikking over nog onuitgebrachte hardware en software van Nvidia en toegang tot exclusieve evenementen.

SURFsara company logoSURFsara heeft de aanduiding naar eigen zeggen te danken aan haar onderzoek en expertise op het gebied van hpc-technologie en visualisatie op afstand waarbij gpu's worden gebruikt. SURFsara krijgt als een Cuda-onderzoekscentrum toegang tot exclusieve diensten. Zo mag de Nederlandse organisatie gebruikmaken van nog te verschijnen software en gpu-hardware van Nvidia. Daarnaast verleent Nvidia de organisatie toegang tot exclusieve evenementen waar onderzoekers en academici op af komen.

Sinds 2013 is SARA onderdeel van SURF, een organisatie voor innovaties op het gebied van ict. Er wordt onder meer ondersteuning verleend aan Nederlandse onderzoeken en samengewerkt met academische instellingen. Bij SURFsara zijn al Cuda-ontwikkelaars en deskundigen op het gebied van visualisatie werkzaam. Cuda is Nvidia's programmeerinterface waarmee het uitbesteden van rekenwerk aan de gpu moet worden vergemakkelijkt. Nvidia probeert op tal van manieren onderwijs- en andere instellingen warm te maken voor de technologie, onder andere door titels als Cuda Research Center en Cuda Teaching Center te verstrekken.

Moderatie-faq Wijzig weergave

Reacties (24)

Wel beetje jammer vd vendor lockin, maar volgens mij kan je met OpenCL niet hetzelfde.
De verschillen tussen OpenCL en CUDA zijn niet zo groot. De architectuur van beide is erg vergelijkbaar, maar er zitten vooral wat verschillen in de precieze dingen die ondersteund worden.

Het grootste voordeel van CUDA is dat het een aantal jaar voorloopt op OpenCL en daardoor net wat meer volwassen is. Daarnaast wordt CUDA-code op een relatief klein aantal verschillende architecturen gebruikt, waardoor het makkelijker is om CUDA-programma's overal snel te krijgen.
Het is een beetje jammer dat een Hello World in CUDA een paar regels code is, en een Hello World in OpenCL een paar pagina's code.
Dat is dan ook niet waar het voor bedoeld is... Probeer eens een Hello World in .NET voor een XBOX ofzo...

Verder is ook in OpenCL (of eigenlijk C) de Hello World een hele simpele printf(); want dat ondersteunt ie ;) Je schiet wat kerneltjes af, en voila.
Probeer CUDA maar eens te starten op een FPGA of CPU of GPU van AMD, ARM of Qualcomm.

Als je alleen Nvidia hardware zou willen gebruiken, is het een kwestie van een extra header-file en een paar regels.
Ik vind het ook jammer. Ik denk trouwens dat je met OpenCL altijd wel hetzelfde gaat kunnen bereiken, alleen zit hier waarschijnlijk minder documentatie achter, maar dat wil niet zeggen dat de taal zelf minder competent is, integendeel.
Documentatie is uitstekend (eigen ervaring), maar het wordt minder gepushed in bedrijven met een zak geld, want dat is wat NVidia ook hier weer doet. Promotie door nieuwe speeltjes gratis uit te delen. Ja dan moet er iemand mee leren omgaan, en voila. Het werkt wel, maar nu zitten een heleboel mensen dus met een gesloten platform opgezadeld. Overzetten naar OpenCL is niet echt moeilijk, maar vereist even wat nadenkwerk, en of het daarna nog goed werkt op NVidia-kaarten is de vraag (meestal wel).
Toch goede documentatie dan? Dat vind ik alvast positief. Ik heb compleet geen ervaring met OpenCL (enkel maar langs de uitvoerende kant) maar hun model leek mij altijd al gezonder... Grappig dat het allemaal weer draait rond marketing...
man pages
Cheat sheet... De onmisbare tools, en een uitgebreide tutorial over hoe je die Hello World opzet... (deze is lastiger dan het kan, maar ze doen em hier 'the right way', zonder sneaky shortcuts)
Kijk eens aan, nuttige info!
SurfSARA is niet bepaald een instituut dat open standaarden promoot. Ze zeggen dat de kosten belangrijker zijn en daarom kopen ze duurdere Tesla-kaarten.

De logica hiervan heb ik nog niet begrepen - OpenCL had hen de keuze gegeven de beste en goedkoopste kaarten te kopen, en ook nog eens makkelijker FPGA's in kunnen zetten. Zie hier de kostenopbouw van een 150 TFLOPS cluster: http://streamcomputing.eu...08/accelerators-hpc-2014/
Volgens mij zitten in de super van SARA ook Nvidia kaarten ingebouwd. En dat is een apparaat wat je niet zomaar even besteld lijkt mij.

AMD is zeker sneller dan Nvidia op veel vlakken, alleen de drivers blijven achter haken. Vooral als je het als kant en klaar geheel wilt kopen, wil je dat soort gezeur niet hebben.
En dat maakt het ook zo jammer voor inzet van AMD kaarten. En allerliefste gebruik je de consumentenkaarten van AMD, maar deze in een server krijgen is weer andere uitdaging...
Het voornaamste probleem met AMD met de drivers is ook dat je X moet draaien om berekeningen te doen en dat fatsoenlijke server form-factor kaarten van AMD eigenlijk hetzelfde kosten als van NVIDIA.

Waar AMD GPUs sneller in zijn is met name gerelateerd aan crypto, de integer operaties: bitshifts, rotate en XORs. Voor GPGPU is NVIDIA niet slechter dan AMD, gezien het gros van de operaties floating point (double) vectoroperaties zijn.

OpenCL is natuurlijk wel prettiger dan CUDA, portabiliteit van code is erg belangrijk. FPGA programmeren is echter vrij traag, dus voor general purpose computing niet handig, wel weer voor als je erg veel volledig identieke operaties achter elkaar hebt.
Je kan er over het algemeen wel hetzelfde mee, maar de OpenCL implementatie van AMD is zo slecht en incompleet dat veel ontwikkelaars er voor kiezen het niet te implementeren. Dit is jammer, want AMD heeft veel betere performance dan NVidia met GPGPU.
Nou zou ik dan graag zien hoe slecht en incompleet het is, want ik kan er aardig mee werken... Het grote verschil is dat NVidia er al een mooie prefab-toolkit voor gemaakt heeft, die wat handige kunstjes voor je doet, maar verder is er in implementatie geen verschil. Wat wel een verschil is is hoe NVidia overal CUDA promoot, en grote zakken geld geeft (of gratis goodies of developers) aan mensen die het gebruiken...
Dat kan wel maar CUDA was wat eerder op de markt
NVIDIA is een kei in het introduceren van propetiary standaarden(en deze goed te ondersteunen)
CUDA werkt maar of het wenselijk is een tweede.
"Sinds 2013 is SARA onderdeel van SURF, een organisatie voor innovaties op het gebied van ict. "

SURF doet nog wel meer hoor... bijvoorbeeld het groot inkopen van software- en researchlicenties voor onderwijsinstellingen.
Het leveren van de internetverbindingen voor onderwijsinstellingen...
Volgens mij leveren het Nikhef en Vancis de verbinding. SurfSara levert zelf geen verbindingen meer. Daar zijn zij zes jaar geleden mee gestopt.
Volgens mij word het beheer van SURFnet door Telindus uitgevoerd. Ook alle technische dienst verlening en NOC voor SURFnet worden door de Belgacom dochter Telindus gedaan.
Hmmm maar het heet nog SURFnet, daarom dacht ik dat. Bedankt! :)
^Surfspot voor hoger en basisonderwijs, slim.nl voor middelbaar, maar dat is geen onderdeel van surf...
Surf is groot. Heel groot. Dus logisch dat ze dit ook mogen doen.
Het is goed om te zien dat ze nu officieel erkend worden door NVidia. Destijds ik voor mijn onderzoek met Cuda werkte moest je alles nog zelf regelen.

Rekencentrums waren toen alleen nog maar via NVidia te verkrijgen en stonden allemaal in de US. Mooi om te zien dat dit nu ook in nederland is.

Op dit item kan niet meer gereageerd worden.



Apple iOS 10 Google Pixel Apple iPhone 7 Sony PlayStation VR AMD Radeon RX 480 4GB Battlefield 1 Google Android Nougat Watch Dogs 2

© 1998 - 2016 de Persgroep Online Services B.V. Tweakers vormt samen met o.a. Autotrack en Carsom.nl de Persgroep Online Services B.V. Hosting door True