Nvidia CUDA. ATI Stream. Due modi differenti per declinare lo stesso concetto. Quello che in passato si chiamava GPGPU (General Purpose computation on Graphic Processing Unit) e che oggi invece si preferisce definire GPU Computing, ovvero l’esecuzione via GPU di calcoli differenti dall’elaborazione grafica.

Le schede grafiche di ultima generazione sono in grado non solo di renderizzare scene 3D estremamente dettagliate a frequenze di fotogramma elevatissime, ma possono perfino calcolare le interazioni fisiche all’interno del videogioco oppure, uscendo dall’ambito “entertainment” sono in grado di eseguire calcoli algebrici complessi, simulazioni climatiche, fisiche e mediche, elaborazione di segnali o immagini, compressione, conversione e decodifica di video, cifratura e decrittazione di password e tanto altro ancora.

Un qualcosa che è reso possibile dalle moderne GPU dotate di architetture “flessibili”, ossia a “shader unificati”, in cui il chip è composto da tante unità di elaborazione programmabili, chiamate shader processors o stream processors, che trasformano un processore grafico nell’equivalente di un supercomputer parallelo. Talmente efficiente nell’esecuzione di alcuni compiti da polverizzare anche la più veloce CPU quadcore oggi in commercio!

Sia AMD che Nvidia hanno messo in commercio schede dedicate all’elaborazione via GPU. Prodotti che svolgono esclusivamente quel compito. Non più schede grafiche ma veri e propri “acceleratori di calcolo”. Nel caso di AMD parliamo di FireStream. Nel caso Nvidia invece di Tesla.

Ma queste sono soluzioni professionali. Quello che vogliamo invece valutare noi è come un utente oggi possa avvantaggiarsi (e in quale misura) della propria scheda grafica “consumer” per compiti differenti dall’esecuzione dell’ultimo videogioco in 3D. Ad esempio per la compressione/conversione di video.

Di seguito approfondiremo dunque l’approccio GPGPU che sta dietro alle soluzioni sviluppate da AMD e da Nvidia e metteremo queste ultime a confronto usando una delle prime applicazioni in grado di supportare entrambe le tecnologie di GPU Computing.