In den letzten Wochen waren auf Planet 3DNow! einige News zu lesen, die sich damit befasst haben, Grafik-Prozessoren (GPUs) für "wichtigere" Sachen zu nutzen, als für tumbe Grafikberechnungen. Der Fachbegriff dafür lautet GPGPU-Computing, General Purpose Graphics Processor Unit Computing, also allgemeine Berechnungen, die eigentlich eine CPU erledigen sollte, über die GPU laufen zu lassen. Wieso ist das eine Intention? Ganz einfach: weil aktuelle GPUs einen enormen Rechendurchsatz erreichen können. Die aktuellen ATI GPUs beispielsweise verfügen über nicht weniger als 800 Shader-Prozessoren. Natürlich kann man das nicht 1:1 mit den 4 CPU-Kernen eines aktuellen Haupt-Prozessors vergleichen, aber mit den "richtigen" Instruktionen und den "richtigen" Daten gefüttert können GPUs als regelrechte Nachbrenner fungieren, um die Rechenleistung eines Systems zu beflügeln.
An dieser Stelle verweisen wir einfach mal auf zurückliegenden Meldungen zum Thema GPGPU-Computing auf Planet 3DNow!, um das Vorspiel etwas abzukürzen:
Neben den Bemühungen der Hersteller, den Vorteil von GPGPU mit hastig zusammengeschusterten aber leidlich praxistauglichen Tools wie Badaboom oder dem Avivo Video Converter zu demonstrieren, haben sich bisher auch ein paar Distributed Computing (DC) Projekte wie Folding@Home oder GPUGrid auf das Thema gestürzt.
Nun jedoch scheint das Thema GPGPU-Computing eine neue Stufe erklommen zu haben, denn seit heute bietet auch die "Mutter aller Distributed Computing Projekte", SETI@Home der Berkeley University, einen Beta-Client zum Download an, der die Rechenleistung der aktuellen GPUs zu nutzen vermag. Neben den redlichen Zielen der Projekte Folding@Home oder GPUGrid (Untersuchung der Proteinfaltung zur Bekämpfung von Krebs und Alzheimer) mag das Ziel von SETI@Home - die Suche nach außerirdischer Intelligenz - reichlich praxisfremd erscheinen. Dennoch darf nicht vergessen werden, dass SETI@Home zwar nicht das erste Distributed Computing Projekt war, es das Prinzip des verteilten Rechnens jedoch groß und populär gemacht hat. Auch das Distributed Computing Framework BOINC, auf das heute praktisch alle DC-Projekte setzen (bis auf das Stanford-Baby Folding@Home), hätte es ohne SETI@Home nie gegeben.
Umso mehr ist es als ein Meilenstein zu werten, dass ausgerechnet SETI@Home als altes, eingesessenes und eher konservativ agierendes Projekt sich jetzt auf GPGPU-Computing stürzt. Noch ist es zwar nur ein Beta-Projekt, weshalb momentan DC-Newbies auch noch die Finger davon lassen sollten, aber die SETI@Home Veteranen werden sich - eine geeignete Grafikkarte vorausgesetzt - sicher gerne darauf stürzen.
Das jedoch führt uns gleich zum Pferdefuß an der aktuellen Beta-Geschichte. Zwar wurde vor ein paar Tagen die aktuelle OpenCL-Spezifikation veröffentlicht, die GPGPU-Computing auf den aktuellen GPUs aller Hersteller ermöglichen soll, in der Praxis jedoch darf NVIDIA mit seinem proprietären Vorstoß CUDA einen nennenswerten Vorsprung für sich verbuchen. Nach GPUGrid als BOINC-Pionier haben sich nun auch die Programmierer in Berkeley auf das NVIDIA-Eigengebräu gestürzt, was zur Folge hat, dass derzeit nur SETI@Home Fans mit einer NVIDIA-Grafikkarte höher als der G90-Serie frohlocken dürfen. Die ATI-Anwenderschaft geht derzeit - wieder einmal - komplett leer aus. Hier die offizielle Anleitung für den Betrieb von SETI@Home via CUDA:
Most computers are equipped with a Graphics Processing Unit (GPU) which handles their graphical output, including the 3-D animated graphics used in computer games. The computing power of GPUs has increased rapidly, and they are now often much faster than the computer's main processor, or CPU.
NVIDIA (a leading GPU manufacturer) has developed a system called CUDA that uses GPUs for scientific computing. With NVIDIA's assistance, we've developed a version of SETI@home that runs on NVIDIA GPUs using CUDA. This version runs from 5X to 10X faster than the CPU-only version. We urge SETI@home participants to use it if possible.
Just follow these instructions:
1) Check whether your computer has a CUDA-capable GPU The CUDA version of SETI@home works on most newer NVIDIA GPUs. To find out if your GPU is compatible:
* Identify the model name of your GPU. On Windows, click on My Computer / Properties / Hardware / Device Manager, and open Display Adapters. This will show the model name. * Check NVIDIA's list of CUDA-enabled products. If your GPU is listed here and has at least 256MB of RAM, it's compatible.
2) Download the latest NVIDIA driver CUDA requires the latest driver to work. Download it from NVIDIA and install it (a reboot will be required). Note: you only need the driver, not the Toolkit or the SDK. Get the CUDA 2.0 version.
3) Install the latest BOINC software You'll need version 6.4.5 or later of the BOINC software. Download it from here and install it.
You're done! Now start up BOINC, and before long you'll be finishing jobs in no time, and racking up big credit numbers.
Also:
* You can use your GPU to help biomedical research as well as SETI: GPUgrid.net, also has a CUDA application (and more projects are on the way). * If you attach your computer to other BOINC-based projects, BOINC will keep your CPU busy as well.
SETI@Home Beta ist ein eigenes Projekt, bei dem man sich zuerst anmelden muss. Die URL - wenn der BOINC-Client danach fragt - lautet http://setiweb.ssl.berkeley.edu/beta/. Anschließend natürlich nicht vergessen, dem Team von Planet 3DNow! beizutreten ("Join"). Wer Schwierigkeiten hat mit der Nutzung der GPU für SETI@Home, mag sich bitte in unserem SETI@Home Forum melden bzw. umsehen oder einen Blick auf den PS3Grid/GPUGrid-Thread werfen, in dem GPGPU-Computing via BOINC schon seit einigen Monaten Gesprächsthema Nummer 1 ist.
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