CAD / plates-formes SIG doivent aller au GPU

Ceux d'entre nous qui sont des utilisateurs d'applications graphiques, nous nous attendons toujours à ce que les ordinateurs aient suffisamment de mémoire de travail. En cela, les programmes de CAO / SIG ont toujours été remis en question ou mesurés en fonction du temps nécessaire pour effectuer des activités quotidiennes telles que:

• Analyse spatiale
• Rectification et enregistrement des images
• Déploiement de données massives
• Gestion des données dans une géodatabase
• Service de données

Le PC traditionnel n'a pas beaucoup changé ces dernières années, en termes de RAM, de disque dur, de mémoire graphique et de fonctionnalités qui n'ont augmenté que. mais la logique de fonctionnement de la CPU a maintenu sa conception d'origine (C'est pourquoi nous continuons à l'appeler CPU). C'est également un inconvénient que, à mesure que les équipes se développent en capacités, les programmes détruisent leurs attentes en se concevant pour consommer un nouveau potentiel.

Exemple, (et un seul exemple) Lorsque deux utilisateurs sont placés en même temps dans les mêmes conditions d'équipement et des données, un AutoCAD 2010 et une avec Microstation V8i, le chargement des images raster 14, propriétés d'8,000 de fichier parcelario et connexion à une base de données spatiales Oracle, nous nous posons la question:

Qu'est-ce que l'un des deux a, afin de ne pas effondrer la machine?

La réponse n'est pas dans l'innovation, c'est simplement la façon dont le programme est développé, car ce n'est pas le cas avec AutoDesk Maya, qui fait des choses plus folles et fonctionne mieux. La manière d'exploiter le PC est la même (jusqu'à présent dans le cas des deux programmes), et sur cette base, nous tournons les programmes, car nous les utilisons pour travailler, et beaucoup. Ainsi, certains ordinateurs sont appelés PC, stations de travail ou serveurs traditionnels; non pas parce qu'ils sont d'une autre couleur, mais à cause de la façon dont ils exécutent des programmes à forte consommation dans la conception graphique, le traitement vidéo, le développement d'applications, les fonctions serveur et dans notre cas, l'exploitation avec des données spatiales.

Moins de CPU, plus de GPU

Parmi les changements les plus remarquables dans l'architecture des PC, on entend le GPU (Graphic Process Unit), qui permet de trouver une meilleure performance de l'équipement, de convertir de grandes routines en petites tâches simultanées, sans passer par l'administration de la CPU (Central Process Unit), dont la capacité de travail est jouée entre les révolutions du disque dur, la mémoire RAM, la mémoire vidéo et entre autres particularités (pas beaucoup d'autres).

Les cartes graphiques ne sont pas conçues pour augmenter la mémoire vidéo, mais incluent plutôt un processeur contenant des centaines de cœurs conçus pour exécuter des processus parallèles. C'est ce qu'ils ont toujours eu (sur), mais l'avantage actuel est que ces constructeurs proposent une architecture ouverte (presque) pour que les développeurs de logiciels puissent envisager l'existence d'une carte avec ces capacités et exploiter son potentiel. PC Magazine en janvier mentionne des entreprises telles que nVidia, ATI et d'autres incluses dans l'alliance OpenCL

Pour comprendre la différence entre CPU et GPU, je veux parler d'une comparaison:

CPU, tous centralisésC'est comme une municipalité avec tout centralisé, qui a un urbanisme, sait qu'elle doit contrôler sa croissance mais est incapable de superviser même les nouvelles constructions qui violent les normes. Mais au lieu d'accorder ce service à des entreprises privées, il insiste pour assumer le rôle, la population ne sait pas à qui se plaindre du voisin qui prend le trottoir, et la ville continue d'être de plus en plus désordonnée chaque jour. 

Désolé, je ne parlais pas de votre maire, je parlais simplement d'une simulation de processeur, où cette unité de processus central (dans le cas de Windows) devrait faire fonctionner l'équipe dans des processus comme:

• Programmes qui s'exécutent au démarrage de Windows, tels que Skype, Yahoo Messenger, Antivirus, Java Engine, etc. Tous consommant une partie de la mémoire de travail avec une faible priorité mais inutilement à moins d'être modifiés par msconfig (que certains ignorent).
• Services en cours d'exécution, qui font partie de Windows, programmes d'utilisation courante, matériel connecté ou autres qui ont été désinstallés mais qui restent en cours d'exécution. Ceux-ci ont généralement une priorité moyenne / élevée.
• Programmes en cours d'utilisation, qui consomment de l'espace avec une priorité élevée. Nous sentons leur vitesse d'exécution dans notre foie parce que nous maudissons s'ils ne le font pas vite malgré une équipe performante. 

Et bien que Windows fasse de la jonglerie, des pratiques comme l'ouverture de plusieurs programmes, l'installation ou la désinstallation irresponsable, des problèmes inutiles qui viennent pintones, faites-nous nous-mêmes coupables du dysfonctionnement de l'équipe.

Il arrive alors, que lorsque nous commençons un processus des mentionnés au début, le processeur est pauses à la noix de coco cherchant à donner la priorité à cela par rapport aux autres programmes en cours d'utilisation. Vos quelques options à optimiser sont la mémoire RAM, la mémoire vidéo (qui est souvent partagée), s'il y a une carte graphique, retirez-en quelque chose, selon le type de disque dur et autres bagatelles, le gémissement pitoyable pourrait être moindre.

GPU, processus parallèles, C'est comme si la municipalité décidait de décentraliser, de concéder ou de privatiser les choses qui sont hors de sa portée, qui, bien qu'il s'agisse de gros processus, sont exécutées dans de petites tâches. Ainsi, sur la base de la réglementation en vigueur, une entreprise privée se voit confier le rôle de surveiller spécifiquement les infractions punissables. Par conséquent (juste un exemple), le citoyen peut satisfaire ce délicieux plaisir de raconter les côtes au voisin qui emmène le chien à merde sur son trottoir, qui construit un mur en prenant une partie du trottoir, qui gare mal sa voiture, etc. L'entreprise répond à l'appel, se rend sur place, traite l'action, la porte en justice, exécute l'amende, la moitié va à la municipalité, l'autre est une entreprise rentable.

Voilà comment fonctionne le GPU, les programmes peuvent être conçus de manière à ne pas envoyer de processus massifs de manière conventionnelle, mais ils se déroulent en parallèle, comme de petites routines filtrées.  Oh! Merveilleux!

Jusqu'à présent, peu de programmes créent leurs applications avec ces fonctionnalités. La plupart d'entre eux aspirent à atteindre 64 bits pour résoudre leurs problèmes de lenteur, même si nous savons tous que Don Bill Gates va toujours marcher dans ces capacités en chargeant des choses inutiles sur les prochaines versions de Windows. La stratégie de Windows consiste à tirer parti du GPU via des API conçues pour fonctionner sur DirectX 11, ce qui sera sûrement une alternative que tout le monde (ou la plupart) acceptera car ils le préféreront comme standard au lieu de faire des choses folles pour chaque marque en dehors d'OpenCL.

Le graphique montre un exemple, qui montre comment, entre 2003 et 2008, le processeur nVidia via GPU a révolutionné ses capacités par rapport au processeur Intel. Également explication fumée de la différence.

Mais le potentiel du GPU est là, espérons-le, et les programmes de CAO / SIG obtiendront le jus nécessaire. Il a déjà été entendu, bien que le cas le plus remarquable est le d
e Manifold SIG, avec des cartes CUDA, de nVidia, dans lequel un processus de génération de modèle numérique de terrain qui a pris plus de 6 minutes a été exécuté en seulement 11 secondes, profitant de l'existence d'une carte CUDA. Fumé qui les a fait gagner le Geotech 2008.

En conclusion:  Nous allons pour le GPU, nous verrons sûrement beaucoup dans les deux prochaines années.