Мало кто из геймеров догадывается о скрытых возможностях современных графических адаптеров, установленных в их ПК. И речь идёт не о разгоне, включении дополнительных конвейеров и так далее. Дело в том, что GPU можно использовать и для решения задач, не связанных напрямую с графикой. И довольно эффективно, что удалось доказать учёным кафедры компьютерных наук Университета Северной Каролины.
Они смогли возложить решение алгоритма быстрого преобразования Фурье (БПФ) на графический процессор. Быстрое преобразование Фурье широко используется в обработке сигналов, а области применения алгоритма - от связи и радиолокации до моделирования цифровых систем и физических явлений.
Созданная двумя профессорами библиотека GPUFFTW использует высокую пропускную способность памяти современных видеокарт, параллельную обработку данных GPU, конвейеры, тайлинг-стратегию (tiling strategy) для более эффективной работы с памятью и многое другое. GPUFFTW может эффективно обрабатывать одномерные массивы чисел с плавающей точкой (с 32-битной точностью). Кроме того, разработанный алгоритм не отстаёт в точности от IEEE-алгоритма БПФ, применяемого с CPU, даже на больших массивах.
Для того чтобы оценить производительность своего алгоритма, разработчики провели тестирование. GPUFFTW использовал ресурсы GPU NVIDIA 7900 GTX, а для CPU-алгоритма (библиотека Intel Math Kernel) использовались двухпроцессорные системы на базе AMD Opteron 280 и Intel Xeon (3,6 ГГц). Результаты (убедительная победа "процессора для игр") представлены на следующем изображении:
В данный момент алгоритм работает лишь с видеокартами NVIDIA GeForce/Quadro, поддерживающими следующие расширения OpenGL:
- EXT_framebuffer_object
- ARB_texture_rectangle
- ARB_fragment_program
Этим требованиям удовлетворяют адаптеры с NV30 и старше. Сообщается, что версия ПО для GPU производства ATI находится в разработке. В следующих версиях также обещана работа с двух- и трёхмерными массивами. На данный момент поддерживаются ОС Windows и Linux, что не мешает портировать GPUFFTW и на другие платформы - исходники программы открыты для некоммерческого использования.
Источник: Университет Северной Каролины