inspiratie

Super computer voor een fractie van de prijs?

Met de ontwikkeling van de Tegra K1 is dat werkelijkheid aan het worden (medio juni 2014). De verkoop van het ontwikkelboard is mondjesmaat in de VS gestart, in Nederland echter nog niet. Bijgaand een beschrijving van de technologiën en de mogelijkheden van de nieuwe hardware en de impact die dat zal hebben op andere computer merken en platforms, maar natuurlijk ook op de render software die nog steeds mondjesmaat gebruik maakt van OpenCL en CUDA cores.

In principe zijn er te veel render programma's op de wereld die voor 90% gebaseerd zijn op verouderde technologie en hardware. Een render programma is bij uitstek geschikt om gebruik te kunnen maken van parallele processen, waardoor de rendertijd met grote stappen korter kan worden. De barière in de vorm van het maximale geheugen van een video kaart wordt slim opgerekt, maar GPU's worden ook steeds vaker met meer dan 4 GB geheugen uitgerust. Ook de mobiele tablets markt gaat in de toekomst gebruik maken van OpenCL en CUDA, of wel met hardwarematige aanpassingen of wel virtueel.

NVIDIA

NVIDIA is gevestigd in Santa Clara, Californië en werd in 1993 opgericht door Jen-Hsun Huang, Chris Malachowsky en Curtis Priem. Het bedrijf werd in 1999 bij NASDAQ genoteerd. In sommige presentaties is terug te zien dat het om een beursgeoriënteerd bedrijf gaat. NVIDIA heeft 5.700 werknemers in meer dan 20 landen. De onderneming bezit meer dan 1.200 Amerikaanse octrooien.

 

CUDA

CUDA is een parallelle architectuur ondergebracht in de grafische kaart, die het mogelijk maakt GPU's samen te laten werken met numerieke gegevens, alsmede de geometrie en de pixels van een afbeelding. CUDA wordt steeds vaker gebruikt bij render programma's, life sciences, geneeskunde, energieontwikkeling en kwantumchemie. Er zijn nu meer dan 60.000 actieve CUDA ontwikkelaars over de hele wereld. Het wordt onderwezen door meer dan 300 universiteiten in 40 landen, waaronder in Nederland. In maart 2012 werd de Vrije Universiteit in Amsterdam gekozen als eerste Nederlandse Cuda Teaching Center, waarbij gebruik wordt gemaakt van de DAS-4 computer en een groot aantal NVIDIA kaarten. De DAS-4 computer bestaat uit 6 grid clusters die eigendom zijn van de Universiteit van Amsterdam, Vrije Universiteit, Universiteit van Leiden, Technische Universiteit van Delft en van ASTRON (met intern. LOFAR telescoop). Alleen bij de Universiteit van Amsterdam zijn de NVIDIA kaart geïnstalleerd (2 clusters).

DAS-4 computer (deel)

College over parallel processing http://www.cs.vu.nl/~bal/college11.html met overhead sheets (Power Point).

Gratis studie van de Stanford university: https://itunes.apple.com/nl/itunes-u/programming-massively-parallel/id384233322?mt=10

 

OpenCL

Een open platform, waar de universiteiten in principe meer aandacht aan zouden moeten geven. Ook NVIDIA werkt samen aan OpenCL, maar op dit moment is het CUDA platform iets sneller. En dat komt ze goed uit. CUDA is gekoppeld aan de verkoop van NVIDIA's kaarten, aangezien ze de enige zijn die CUDA ontwikkeld. OpenCL is wat dat betreft open voor iedere grafische kaart fabrikant incl. ATI/AMD of zelfs met multi-core processoren. Voor studenten is de overstap van CUDA naar OpenCL of omgekeerd niet groot.

http://www.khronos.org/opencl/

 

OpenCL werkt ondermeer op de volgende hardware:

NVIDIA GPU's, AMD GPU's, AMD CPU's met SSE en AVX, Intel idem, IBM Power, ARM (St-Ericsson, Zilabs), FPGA's Altera.

 

CUDA draait op:

NVIDIA GPU's, Nieuwe NVIDIA Jetson TK1 ontwikkelset, Intel CPU's (indirect met compiler), AMD CPU's (indirect met compiler).

 

NVIDA UK

http://www.nvidia.co.uk/page/home.html

 

Jetson TK1 Wiki site

http://elinux.org/JetsonTK1

 

Tegra K1 is the world's first chip to have the same advanced features & architecture as a modern desktop GPU while still using the low power draw of a mobile chip! The Jetson TK1 board therefore allows embedded devices to use the exact same CUDA code that would also run on a desktop GPU (used by over 100,000 developers), with similar levels of GPU-accelerated performance as a desktop!

TK1 in Nederland

http://www.nvidia.co.uk/object/wheretobuy-netherlands-uk.html

met als distributors BAS Computers, ALSO Nederland en Copaco.

Paradigit doet ondermeer de Retail, samen met een aantal online bedrijven.

Support

https://developer.nvidia.com/jetson-tk1

https://developer.nvidia.com/jetson-tk1-support

 

De DevKit bevat

• Jetson TK1 ontwikkel board

• wisselspannings adapter met netsnoer

• USB Micro-B naar USB A adapter

• Quick Startup Guide

 

Read me first

This README file lists instructions on how to install the NVIDIA

Linux driver binary release on your target located in:

${HOME}/NVIDIA-INSTALLER

 

Step 1)

Change directories into the NVIDIA installation directory:

cd ${HOME}/NVIDIA-INSTALLER

 

Step 2)

Run the installer script to extract and install the Linux driver

binary release:

sudo ./installer.sh

 

Step 3)

Reboot the system to have the graphical desktop UI come up.

 

NOTES:

- The installer.sh should only be run once.

 


Jetson TK1 Features

The NVIDIA Jetson TK1 development kit unlocks the power of the GPU for embedded applications. Built around the revolutionary Tegra K1 SOC, it uses the same Kepler computing core designed into supercomputers around the world. It is a fully functional CUDA platform that will allow you to quickly develop and deploy compute-intensive systems for computer vision, robotics, and medicine.

NVIDIA provides the BSP and software stack, including CUDA, OpenGL 4.4, and the NVIDIA VisionWorks toolkit. With a complete suite of development and profiling tools, out-of-the-box support for cameras and other peripherals, you have everything you need to realize the future of embedded

 

NVIDIA Jetson TK1

* Tegra K1 SOC
* NVIDIA Kepler GPU with 192 CUDA cores
* NVIDIA 4-Plus-1 quad-core ARM Cortex A15 CPU
* 2 GB x16 memory with 64 bit width
* 16 GB 4.51 eMMC memory
* 1 Half mini-PCIE slot 1
* Full size SD/MMC connector
* 1 USB 2.0 port, micro AB 1
* USB 3.0 port, A
* 1 Full-size HDMI port
* 1 RS232 serial port
* 1 ALC5639 Realtek Audio codec with Mic in and Line out
* 1 RTL8111GS Realtek GigE LAN
* 1 SATA data port
* SPI 4MByte boot flash
 

The following signals are available through an expansion port

* DP/LVDS
* Touch SPI 1x4 + 1x1 CSI-2
* GPIOs
* UART
* HSIC
* i2c


omhoog