CAD / GIS platformām jāiet uz GPU

Tie no mums, kas ir grafisko lietojumu lietotāji, vienmēr sagaidām, ka datoriem ir pietiekami daudz darba atmiņas. Šajā ziņā CAD / GIS programmas vienmēr ir bijušas apšaubītas vai izmērītas, pamatojoties uz laiku, kas nepieciešams ikdienas darbību veikšanai, piemēram:

• Telpiskā analīze
• Attēlu labošana un ierakstīšana
• Lielapjoma datu izmantošana
• Datu pārvaldība ģeodatu datubāzē
• Datu pakalpojums

Tradicionālais dators pēdējos gados nav daudz mainījies attiecībā uz RAM, cieto disku, grafikas atmiņu un funkcijām, kas tikai palielinājās; bet CPU darbības loģika ir saglabājusi sākotnējo dizainu (Tieši tāpēc mēs to joprojām izsaucam par CPU). Trūkums ir bijis arī tas, ka, pieaugot komandu spējām, programmas nogalina viņu cerības, veidojot sevi jauna potenciāla patērēšanai.

Piemēram, (un tikai piemērs) Ja divi lietotāji ir novietoti tajā pašā laikā ar tādiem pašiem nosacījumiem, iekārtu un datiem, viena AutoCAD 2010 un viens ar MicroStation V8i, iekraušana 14 rastra attēlu, a parcelario faila 8,000 īpašības un savienojums ar telpisko datu bāzi Oracle, mums uzdot jautājumu:

Kas ir viens no abiem, lai nesabojātu mašīnu?

Atbilde nav jaunievedumos, tas ir vienkārši veids, kā programma tiek izstrādāta, jo tas nav gadījums ar AutoDesk Maya, kas dara trakākas lietas un darbojas labāk. Datora izmantošanas veids ir vienāds (līdz šim divu programmu gadījumā), un, pamatojoties uz to, mēs šaujam programmas, jo mēs tās izmantojam darbam, un daudz. Tādējādi daži datori ir pazīstami kā tradicionālie personālie datori, darbstacijas vai serveri; nevis tāpēc, ka tie ir citā krāsā, bet gan to dēļ, kā viņi izpilda daudz patēriņa programmas grafiskajā dizainā, video apstrādē, lietojumprogrammu izstrādē, servera funkcijās un mūsu gadījumā darbībā ar telpiskajiem datiem.

Mazāks CPU, vairāk GPU

Izcilākās pēdējos izmaiņas, kas notikušas arhitektūrai datoriem ir termins, GPU (Process Unit Graphics), lai atrastu labāku datora veiktspēju, padarot lielas rutīnas mazās vienlaicīgu uzdevumu, apejot pārvaldi CPU (Central Processing Unit), kura darba tilpums ir bijusi starp apgriezienu cieto disku, RAM, video atmiņa un arī indivīda (ne daudzi citi).

Grafikas kartes nav izgatavotas, lai palielinātu video atmiņu, bet gan ietver procesoru, kas satur simtiem kodolu, kas paredzēti paralēlu procesu veikšanai. Tas viņiem vienmēr ir bijis (par), taču pašreizējā priekšrocība ir tā, ka šie ražotāji piedāvā zināmu atvērtu arhitektūru (gandrīz), lai programmatūras izstrādātāji varētu apsvērt kartes ar šīm iespējām esamību un izmantot tās potenciālu. Šī gada janvāra PC Magazine piemin tādus uzņēmumus kā nVidia, ATI un citus, kas iekļauti aliansē OpenCL

Lai saprastu atšķirību starp CPU un GPU, šeit es domāju simpātiju:

CPU, visi ir centralizētiTā ir kā pašvaldība ar visu centralizēto teritoriju, kurai ir pilsētplānošana, kas zina, ka tai ir jākontrolē sava izaugsme, bet tā nav spējīga uzraudzīt pat normatīvo aktu pārkāpumus. Bet tā vietā, lai šo pakalpojumu piešķirtu privātiem uzņēmumiem, viņš uzstāj, ka jāuzņemas loma, iedzīvotāji nezina, kam sūdzēties par kaimiņu, kurš iet pa ietvi, un pilsēta katru dienu turpina kļūt arvien nesakārtotāka. 

Atvainojiet, es nebiju runājis par jūsu mēru, es tikai runāju par CPU simile, kur šai centrālās procesa vienībai (Windows gadījumā) komandai jādarbojas tādos procesos kā:

• Programmas, kas darbojas, startējot sistēmu Windows, piemēram, Skype, Yahoo Messenger, Antivirus, Java Engine utt. Visi patērē daļu no darba atmiņas ar zemu prioritāti, bet nevajadzīgi, ja vien to nemaina msconfig (kuru daži ignorē).
• Darbojošie pakalpojumi, kas ir Windows daļa, koplietošanas programmas, pievienotā aparatūra vai citi, kas tika atinstalēti, bet joprojām darbojas. Parasti tām ir vidēja / augsta prioritāte.
• Izmantotās programmas, kas patērē vietu ar lielu prioritāti. Mēs jūtam viņu izpildes ātrumu aknās, jo mēs lamājamies, ja viņi to nedara ātri, neskatoties uz to, ka mums ir augsta veiktspējas komanda. 

Un, lai gan Windows dara savu žonglēšanas, prakse kā ir daudzas programmas, atvērta, instalēt vai atinstalēt bezatbildīgu, nevajadzīgus jautājumus, kas ir pintones, padara mūs par sevi par vainīgiem komandas darbības nepilnībā.

Tad notiek tas, ka tad, kad sākam minētos procesus sākumā, procesors ir kokosriekstu pārtraukumi cenšoties to noteikt par prioritāti salīdzinājumā ar citām izmantotajām programmām. Jūsu dažas optimizācijas iespējas ir RAM atmiņa, video atmiņa (kas bieži tiek koplietota), ja ir grafiskā karte, iegūstiet kaut ko no tās, atkarībā no cietā diska veida un citiem sīkumiem, sūdzības vaimanāšana varētu būt mazāka.

GPU, paralēli procesi, Tas ir tāpat, kā pašvaldība nolemj decentralizēt, piekāpties vai privatizēt tās lietas, kas tai nav sasniedzamas, kuras, kaut arī tie ir lieli procesi, tiek piegādāti mazos uzdevumos. Tādējādi, pamatojoties uz spēkā esošajiem noteikumiem, privātajam uzņēmumam tiek piešķirta loma, kas īpaši uzrauga sodāmos pārkāpumus. Rezultātā (tikai piemērs), pilsonis var izpildīt šo apburošo baudu stāstīt ribas kaimiņam, kas ņem suni sūdi uz viņa ietves, kurš uzceļ sienu, paņemot daļu ietves, kurš nepareizi novieto savu automašīnu utt. Uzņēmums atbild uz zvanu, dodas uz vietu, apstrādā darbību, nodod to tiesai, izpilda soda naudu, puse nonāk pašvaldībā, otra ir rentabls bizness.

Tā kā GPU darbojas, programmas var veidot tā, lai tās nesūtītu masveida procesus tradicionālā veidā, taču tās iet paralēli kā mazas filtrētas rutīnas.  Ak! Brīnišķīgi!

Līdz šim nav daudz programmu, kas izmanto savas funkcijas ar šīm funkcijām. Lielākā daļa no viņiem vēlas sasniegt 64 bitus, lai atrisinātu lēnuma problēmas, lai gan mēs visi zinām, ka Dons Bils Geitss vienmēr staigās šajās jaudās, ielādējot nevajadzīgas lietas nākamajās Windows versijās. Windows stratēģija ietver GPU priekšrocību izmantošanu, izmantojot API, kas paredzētas darbam ar DirectX 11, kas noteikti būs alternatīva, kuru visi (vai lielākā daļa) pieņems, jo viņi izvēlēsies to kā standartu, nevis darīs trakas lietas katram zīmolam ārpus OpenCL.

Diagrammā parādīts piemērs, kas parāda, kā no 2003. līdz 2008. gadam nVidia procesors, izmantojot GPU, ir pārveidojis savas iespējas salīdzinājumā ar Intel procesoru. Arī kūpināts paskaidrojums no starpības.

Bet GPU potenciāls ir, cerams, ka CAD / GIS programmas iegūst nepieciešamo sulu. Tas jau ir dzirdēts, lai gan visizcilākā lieta ir d
e Kolektoru ĢIS ar CUDA kartēm no nVidia, kurā digitālās reljefa modeļa ģenerēšanas process, kas ilga vairāk nekā 6 minūtes, tika izpildīts tikai 11 sekundēs, izmantojot CUDA kartes esamību. Kūpināts, kas viņus padarīja uzvarēt Geotech 2008.

Noslēgumā:  Mēs ejam uz GPU, mēs noteikti redzēsim nākamo divu gadu laikā.