Skrytý výkon GPU!

Hardware | 01.06.04

Grafické akcelerátory se začaly na platformě PC hojně využívat ve chvíli, kdypřišli moudří výrobci počítačových 3D her. Především zásluhou hráčů se totiž mohly firmy zabýva...





Grafické akcelerátory se začaly na platformě PC hojně využívat ve chvíli, kdy
přišli moudří výrobci počítačových 3D her. Především zásluhou hráčů se totiž
mohly firmy zabývat vývojem výkonnějších grafických akcelerátorů, tedy pokud
opomeneme silně profesionální segment karet. Nejdříve bodovaly v domácím
prostředí produkty společnosti 3Dfx. Jejich Voodoo a Voodoo II se staly mezi
mnoha hráči doslova legendou. Ovšem nic netrvá věčně a ani akcelerace typu
Glide nebyla výjimkou. Společnost nVidia doslova převálcovala trend nestíhající
3Dfx s hardwarovou akcelerací, která byla založena na rozhraní OpenGL a později
i na Direct3D. Časem nebylo mnoho společností, které by mohly zběsilému vývoji
v oblasti akcelerátorů konkurovat. Mezi dnešními společnostmi stojí pouze dva
skuteční soupeři nVidia s kartami typu GeForce a ATi s řadou Radeon. Výrobci
grafických karet buď využívají GPU čipů GeForce nebo Radeon, či popřípadě
jiných méně známých vývojářských firem, ovšem ty integrují spíše do nevýkonných
počítačů (např. jako integrované VGA přímo na motherboard) určených kupříkladu
pro kancelářské potřeby a podobně.

Poslední generace grafických karet
Během vývoje grafických karet došlo k mnoha změnám v rámci celé architektury.
Velkou změnu také prodělala i extrémně výkonná GPU. Zajímavé přitom je, že
poslední modely grafických karet se liší od dřívějších generací poměrně
unikátním způsobem. Konkrétně se toto tvrzení týká modelových řad GeForce FX a
ATi Radeon. Tyto odlišnosti spočívají v tom, že je možné akcelerátory
(respektive GPU) výrazně programovat. Je sice pravdou, že tato skutečnost není
ničím převratným a těchto dovedností se využívá u moderních graficky náročných
her téměř na 100 %. Nicméně, pokud se zaměříme na jiné než herní využití
výkonného GPU, začíná být situace velmi zajímavá. Proto nyní zapomeňme, že jsou
akcelerátory primárně určeny pro náročné hráče, a zaměřme se na trochu jiný
náhled.

Možnosti při programování GPU
Nejdříve si shrneme, jaké možnosti moderní grafické karty nabízejí, respektive
co vše lze na čipech GPU měnit. V principu je možné pro GPU psát dva základní
typy programů. Prvním typem jsou tzv. Vertex Shadery programy pro zpracování
koncových bodů polygonů. Tyto programy umožňují rozšířit standardní funkce pro
výpočet polohy, barvy a osvětlení objektů o nově definované služby. Druhým
typem programů jsou tzv. Pixel Shadery ty slouží pro matematické zpracování
jednotlivých pixelů. Pixel Shadery umožňují rozšířit standardní grafické funkce
pro interpretaci textur a výpočet barvy každého jednotlivého obrazového bodu.

Principy využité pro zvýšení rychlosti
Hardware, který vykonává příkazy Vertex a Pixel Shader programů, musí pracovat
extrémně rychle. Zvláště náročné je provádět příkazy Pixel Shaderů počet pixelů
(obrazových bodů), které je třeba zpracovat, je totiž několikanásobně vyšší než
počet Vertexů (geometrických vrcholů). Grafický hardware pak musí používat
některé nestandardní techniky, které běžná CPU většinou nepoužívají.
První technikou je masivní vektorové zpracování vstupních dat. Většinu
typických grafických informací můžeme popsat jako datové struktury o třech a
čtyřech prvcích. Polohu v prostoru vyjadřují tři souřadnice X, Y, Z, barvu pro
změnu tři složky a alfa kanál (průhlednost), celkově se barva bodu dá označit
jako R, G, B, A. Místo toho, aby GPU v jednom cyklu prováděl operace pouze s
jednou složkou vstupních dat, provede GPU zpracování všech složek najednou.
Dojde tak až k čtyřnásobnému urychlení ve srovnání s CPU.
Další techniku, kterou GPU využívá, je hardwarová implementace poměrně
složitých matematických funkcí. Jednou s typických operací v grafice je např.
násobení matic. GPU tuto operaci pro matice typu 4 x 4 dokáže provést jako
jednu instrukci, CPU by potřebovalo instrukcí několik desítek.
Pokud ani výše uvedené triky nestačí, je možné navíc použít i "hrubou sílu".
Místo jednoho grafického procesoru se jich jednoduše využije víc. Většině
grafických operací simultánní zpracování více procesory najednou nevadí.
Grafické karty pak mívají několik (až několik desítek) procesorů, které
vykonávají příkazy Vertex a Pixel Shaderů.
Rychlosti se dosahuje i použitím speciálních videopamětí, které umožňují mnohem
rychlejší přístup k datům než standardní operační paměť, použitím texturovacích
jednotek jako zdrojů dat a řady dalších technik a triků, ty však již záleží na
konkrétním výrobci GPU čipu.

Jazyky pro programování GPU
V oblasti prostředků pro programování GPU a psaní programů Vertex a Pixel
Shaderů panuje bohužel mírný chaos. Je sice možné psát tento typ programů v
assembleru dané grafické karty, ale většina programátorů dává přednost vyšším
jazykům. Prvním standardem pro programování GPU byl jazyk HLSL specifikovaný
společností Microsoft. Pomocí HLSL je však možné přistupovat k prostředkům
grafické karty jen v rámci standardu DirectX (Direct3D), ale nikoliv pod mnohdy
výhodnějším rozhraním OpenGL. Ve standardu OpenGL je možné programovat grafické
karty pomocí extenzí GL_ARB_fragment_program a GL_ARB_vertex_program. Jako
standard pro příští verze OpenGL byl přijat jazyk OpenGL Shading Language
vyvinutý firmou 3Dlabs. Nejlepší řešení ze všech zmíněných je ale pravděpodobně
jazyk Cg vyvinutý společností nVidia. Cg pracuje jak s DirectX, tak s OpenGL.
Interně je překladač Cg schopný detekovat ostatní standardy a za běhu vytvořit
kód, který je podporuje. Cg program je pak schopný běžet nejen na kartách od
firmy nVidia, ale i na hardwaru konkurenčních výrobců. Další velkou výhodou Cg
je, že se velice podobá standardnímu C++, a naučit se ho používat je poměrně
snadné.

Omezení programovatelnosti GPU
Vysoká rychlost a architektura vykonávání instrukcí v GPU způsobuje řadu
omezení na programy, které mohou GPU vykonávat. Prvním omezením je počet typů
podporovaných příkazů, který je mnohem nižší než u standardního C++. Omezen je
i přístup k proměnným. Nelze používat ukazatele (Pointry) a používání polí má
také řadu specifických omezení. Na druhé straně jsou podporovány některé velice
silné speciální instrukce, například již zmíněný příkaz pro násobení matic.
Dalším omezením je počet instrukcí, které může program obsahovat. To je mnohem
výraznější pro Pixel Shadery než u Vertex Shaderů. I moderní grafické karty
podporují Pixel Shader programy pouze do cca dvou set instrukcí.
Z hlediska možnosti využít GPU pro jiné než grafické výpočty je omezením i to,
že výpočty probíhají masivně paralelním způsobem. Pomocí GPU se nechají
efektivně řešit pouze problémy, které je možné rozdělit na řadově tisíce malých
identických výpočtů zpracovávaných v jednom cyklu.
Posledním lehce absurdním omezením je přístup k výsledkům výpočtu. Grafické
karty byly primárně navrženy pro grafický výstup a nepředpokládalo se, že by
někdo chtěl použít výsledky práce GPU k něčemu jinému. Výsledky výpočtů je
možné ukládat pouze do obrazových bufferů. Dochází tak často ke ztrátě
informací, protože čísla v pohyblivé čárce se redukují na integer v rozsahu
0-255. Odstranění tohoto problému v příští generaci grafických karet je
základním předpokladem pro seriózní GPU výpočty.

Použití GPU pro vědecké výpočty
Existuje řada praktických vědecko-technických problémů, které se pro výpočty
pomocí grafických karet samy nabízejí. Jedním z výpočetně velice náročných
problémů je řešení parciálních diferenciálních rovnic. Tyto rovnice řeší
například tok tepla v obytném domě nebo pnutí v konstrukcích. Zkoumaný objekt,
například část zdiva, skrze které protéká teplo, je nutné matematicky rozdělit
na malé části a modelovat, jak si vyměňuje teplo s dalšími částmi. Z hlediska
programování není problém tyto malé části popsat jako pixely a pomocí Pixel
Shaderů modelovat výměnu tepla s jejich okolím.
Dalším typem modelovacích výpočtů jsou popisy systémů pohybujících se částic.
Jednotlivé částice mohou být například molekuly kapaliny, nebo i atomy nového
farmaceutického preparátu, který je zkoumán. Na základě výpočtů je pak možné
předpovědět vlastnosti nově připravovaného materiálu. Celkově Vertex Shadery
umožňují počítat změnu pohybu částic mnohem rychleji než klasický procesor CPU.

Srovnání výpočetního výkonu GPU a CPU
Testováním rychlosti Vertex Shaderů pro jiné než grafické výpočty ze zabývala
skupina vědců z University of Washington. Pro pokusy používali kartu GeForce4
Ti4600 a pro srovnání rychlosti výpočtů bylo zvoleno Pentium 4 pracující na
frekvenci 1,5 GHz. Do strojového kódu Vertex Shaderů byla přepsána řada
testovacích algoritmů pro násobení matic, pro řešení rovnic a práce s vektory.
Ve všech případech bylo možné provádět výpočty pomocí GPU rychleji než s pomocí
CPU. V nehorším případě (numerické řešení rovnic) byl výpočet s pomocí GPU
dvojnásobně rychlejší než s pomocí CPU. V nejlepším případě (operace s vektory)
proběhl výpočet pomocí GPU dokonce 12x rychleji než při využití služeb
klasického procesoru CPU.
Univerzální systém pro řešení diferenciálních rovnic pomocí Pixel Shaderů
naprogramoval tým pracovníků z University of Virginia. Výpočty byly prováděny
pomocí karty ATI Radeon 9700 a pro srovnání byl použit CPU procesor Athlon
1600. V závislosti na rozsahu úlohy bylo řešení pomocí GPU 13x až 16x rychlejší
než řešení pomocí CPU.

Má to všechno budoucnost?
Zkusme si zkombinovat informace o výpočetním výkonu grafických karet s
některými dalšími technologickými novinkami. Firma Intel začíná prosazovat
náhradu sběrnice AGP sběrnicí PCI-Express. PCI-Express by mohla umožnit
umístění většího počtu grafických karet do počítače, tak jako tomu bylo v
dobách sběrnice PCI před érou AGP.
Před námi vyvstává poněkud znepokojivá vize. Počítač vybavený čtyřmi grafickými
kartami by mohl již dnes provádět některé typy výpočtů až 60x rychleji než
moderní CPU. Klasický procesor by v takovéto situaci sloužil pouze jako
pomocník, který by se staral pouze o přidělování jednotlivých úloh. V řadě
vědeckotechnických výpočtů je tato vize zcela reálná. Standardní aplikace pro
normálního uživatele však zatím tak vysoký výpočetní výkon nepotřebují a ani se
nedají pro tento způsob výpočtů vhodně modifikovat. To ale neznamená, že se
aplikace s takovými požadavky nenajdou zajímavé by mohly být například GPU
varianty programů pro rozpoznávání řeči nebo lámání šifer. Oba typy úloh jsou
pro masivně paralelní zpracování pomocí GPU vhodné. Je otázkou času, s čím
novým vědci při výzkumech přijdou.

Užitečné odkazy

Jazyk Cg:
• http://www.nvidia.com/object/cg_tool-kit.html
• http://www.cgshaders.org
Výpočty pomocí GPU:
• http://www.gpgpu.org












Komentáře

K tomuto článku není připojena žádná diskuze, nebo byla zakázána.