सीएडी / जीआईएस प्लेटफार्मों को GPU पर जाना चाहिए

हममें से जो ग्राफ़िकल एप्लिकेशन के उपयोगकर्ता हैं, वे हमेशा यह अपेक्षा करते हैं कि कंप्यूटर में पर्याप्त कार्यशील मेमोरी हो। इसमें सीएडी / जीआईएस कार्यक्रमों पर हमेशा दैनिक गतिविधियों के प्रदर्शन में लगने वाले समय के आधार पर पूछताछ या मापन किया जाता है:

• स्थानिक विश्लेषण
• छवियों का सुधार और पंजीकरण
• बड़े पैमाने पर डेटा की तैनाती
• एक जियोडेटाबेस के भीतर डेटा प्रबंधन
• डेटा सेवा

रैम, हार्ड डिस्क, ग्राफिक मेमोरी और केवल बढ़ती जा रही सुविधाओं के संदर्भ में पारंपरिक पीसी हाल के वर्षों में ज्यादा नहीं बदला है; लेकिन सीपीयू के ऑपरेशन लॉजिक ने इसका मूल डिज़ाइन बनाए रखा है (इसलिए हम उसे सीपीयू कहते रहते हैं)। यह एक नुकसान भी रहा है कि जैसे-जैसे टीमें क्षमताओं में बढ़ती जाती हैं, कार्यक्रम नई क्षमता का उपभोग करने के लिए खुद को डिजाइन करके उनकी अपेक्षा को मारते हैं।

एक उदाहरण के रूप में, (और केवल उदाहरण), जब दो उपयोगकर्ताओं को एक ही समय में उपकरण और डेटा की एक ही स्थिति में रखा जाता है, एक ऑटोकैड 2010 और दूसरा माइक्रोस्टेशन V8i के साथ, 14 रेखापुंज छवियों को लोड करना, 8,000 गुणों की एक पार्सल फ़ाइल और एक Oracle स्थानिक डेटाबेस से कनेक्शन, हम खुद से सवाल पूछते हैं:

दोनों में से एक के पास क्या है, ताकि मशीन को ध्वस्त न किया जा सके?

जवाब नवाचार में नहीं है, यह केवल कार्यक्रम को विकसित करने का तरीका है, क्योंकि यह ऑटोडेस्क माया के साथ ऐसा नहीं है, जो क्रेज़ियर चीजें करता है और बेहतर प्रदर्शन करता है। पीसी का शोषण करने का तरीका समान है (अब तक दो कार्यक्रमों के मामले में), और इसके आधार पर हम कार्यक्रमों को शूट करते हैं, क्योंकि हम उन्हें काम करने के लिए उपयोग करते हैं, और बहुत कुछ। इस प्रकार, कुछ कंप्यूटर पारंपरिक पीसी, वर्कस्टेशन या सर्वर के रूप में जाने जाते हैं; इसलिए नहीं कि वे दूसरे रंग के हैं, बल्कि जिस तरह से वे ग्राफिक डिज़ाइन, वीडियो प्रोसेसिंग, एप्लिकेशन डेवलपमेंट, सर्वर फ़ंक्शंस और हमारे मामले में स्थानिक डेटा के साथ संचालन में उच्च खपत वाले प्रोग्राम चलाते हैं।

कम सीपीयू, अधिक जीपीयू

पीसी की वास्तुकला में हाल के बदलावों में सबसे उत्कृष्ट में से एक शब्द है जिसे GPU के रूप में गढ़ा गया है, (ग्राफिक्स प्रोसेस की इकाई), जो टीम के बेहतर प्रदर्शन को खोजने की अनुमति देता है, जो प्रशासन के माध्यम से जाने बिना, एक साथ छोटे कार्यों में महान दिनचर्या को परिवर्तित करता है। सीपीयू (सेंट्रल प्रोसेस यूनिट), जिसकी कार्य क्षमता हार्ड डिस्क के परिभ्रमण, रैम मेमोरी, वीडियो मेमोरी और अन्य विशेषों के बीच खेली जाती है (औरों को नहीं).

ग्राफिक्स कार्ड वीडियो मेमोरी बढ़ाने के लिए नहीं बनाए गए हैं, बल्कि इसमें एक प्रोसेसर शामिल है जिसमें सैकड़ों कोर समांतर प्रक्रियाओं को चलाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह उन्होंने हमेशा किया है (अधिक या कम), लेकिन वर्तमान लाभ यह है कि ये निर्माता कुछ खुली वास्तुकला (लगभग) प्रदान करते हैं ताकि सॉफ्टवेयर डेवलपर्स इन क्षमताओं के कार्ड के अस्तित्व पर विचार कर सकें और इसकी क्षमता का दोहन कर सकें। पीसी पत्रिका ने इस जनवरी में एनवीडिया, एटीआई और गठबंधन में शामिल अन्य कंपनियों का उल्लेख किया है OpenCL

CPU और GPU के बीच के अंतर को समझने के लिए, यहाँ मैं एक उपमा की बात कर रहा हूँ:

सीपीयू, सभी केंद्रीकृतयह सब कुछ केंद्रीकृत के साथ एक नगरपालिका की तरह है, जिसमें शहरी नियोजन है, यह जानता है कि इसे अपने विकास को नियंत्रित करना चाहिए, लेकिन मानदंडों का उल्लंघन करने वाले नए निर्माणों की देखरेख करने में भी असमर्थ है। लेकिन निजी कंपनियों को यह सेवा देने के बजाय, वह भूमिका संभालने पर जोर देते हैं, आबादी को यह पता नहीं है कि फुटपाथ लेने वाले पड़ोसी के बारे में शिकायत किससे की जाए और शहर में हर दिन अधिक अव्यवस्था हो रही है। 

क्षमा करें, अपने मेयर के बारे में बात नहीं की, बस सीपीयू के एक उपमा के बारे में बात की, जहां यह केंद्रीय प्रक्रिया इकाई (विंडोज के मामले में) टीम को प्रक्रियाओं में प्रदर्शन करना चाहिए जैसे:

• विंडोज शुरू होने पर चलने वाले प्रोग्राम, जैसे स्काइप, याहू मैसेंजर, एंटीवायरस, जावा इंजन, आदि। सभी एक कम प्राथमिकता के साथ काम करने वाले मेमोरी के एक हिस्से का उपभोग करते हैं लेकिन अनावश्यक रूप से जब तक msconfig द्वारा संशोधित नहीं किया जाता है (जो कुछ को अनदेखा करता है)।
• जो सेवाएं चल रही हैं, वे विंडोज का हिस्सा हैं, सामान्य उपयोग के कार्यक्रम, कनेक्टेड हार्डवेयर या अन्य जो अनइंस्टॉल किए गए थे, लेकिन चल रहे हैं। इनमें आमतौर पर एक मध्यम / उच्च प्राथमिकता होती है।
• उपयोग में कार्यक्रम, जो उच्च प्राथमिकता के साथ अंतरिक्ष का उपभोग करते हैं। हम अपने जिगर में निष्पादन की उनकी गति को महसूस करते हैं क्योंकि हम शाप देते हैं यदि वे उच्च प्रदर्शन वाली टीम होने के बावजूद इसे जल्दी नहीं करते हैं। 

और यद्यपि विंडोज अपनी बाजीगरी करता है, कई कार्यक्रमों को खोलने, गैर जिम्मेदाराना तरीके से स्थापित करने या अनइंस्टॉल करने जैसी प्रथाओं को देखा जाता है pintones, वे हमें उपकरण की खराबी का दोषी बनाते हैं।

ऐसा तब होता है, जब हम शुरुआत में उन लोगों की एक प्रक्रिया शुरू करते हैं, जो प्रोसेसर करेगा नारियल को दिवालिया कर दें उपयोग में अन्य कार्यक्रमों पर इस प्राथमिकता को देखते हुए। ऑप्टिमाइज़ करने के लिए आपके कुछ विकल्प हैं रैम मेमोरी, वीडियो मेमोरी (जिसे अक्सर साझा किया जाता है), अगर कोई ग्राफिक्स कार्ड है, तो उसमें से कुछ प्राप्त करें, हार्ड ड्राइव और अन्य trifles के प्रकार के आधार पर, दयनीय विलाप कम हो सकता है।

GPU, समानांतर प्रक्रियाएं, यह उन चीजों के विकेंद्रीकरण, रियायत या निजीकरण का निर्णय लेने वाली नगरपालिका की तरह है जो इसकी पहुंच से परे हैं, जो कि हालांकि वे बड़ी प्रक्रियाएं हैं, छोटे कार्यों में वितरित की जाती हैं। इस प्रकार, मौजूदा नियमों के आधार पर, एक निजी कंपनी को एक विशिष्ट तरीके से दंडनीय उल्लंघन की निगरानी की भूमिका दी जाती है। नतीजतन (सिर्फ उदाहरण), नागरिक कुत्ते को बाहर ले जाने वाले पड़ोसी को पसलियों को बताने के उस स्वादिष्ट आनंद को पूरा कर सकता है cagarse अपने फुटपाथ पर, जो फुटपाथ का हिस्सा लेकर दीवार बनाता है, जो अपनी कार को अनुचित तरीके से पार्क करता है, आदि। कंपनी कॉल का जवाब देती है, जगह पर जाती है, कार्रवाई की प्रक्रिया करती है, अदालत में ले जाती है, जुर्माने को अंजाम देती है, आधा नगरपालिका को जाता है, दूसरा एक लाभदायक व्यवसाय है।

यह है कि GPU कैसे काम करता है, कार्यक्रमों को डिज़ाइन किया जा सकता है ताकि वे पारंपरिक तरीके से बड़े पैमाने पर प्रक्रियाएं न भेजें, लेकिन इसके बजाय वे छोटे फ़िल्टर्ड रूटीन की तरह समानांतर चलते हैं।  ओह! अद्भुत!

अब तक, कई कार्यक्रम इन सुविधाओं के साथ अपने आवेदन नहीं कर रहे हैं। उनमें से अधिकांश, वे अपनी सुस्ती समस्याओं को हल करने के लिए 64 बिट तक पहुंचने की इच्छा रखते हैं, हालांकि हम सभी जानते हैं कि डॉन बिल गेट्स हमेशा विंडोज के अगले संस्करणों पर अनावश्यक चीजों को लोड करके उन क्षमताओं में चलने वाले हैं। विंडोज की रणनीति में डायरेक्टएक्स 11 पर काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए एपीआई के माध्यम से जीपीयू का लाभ लेना शामिल है, जो निश्चित रूप से एक विकल्प होगा जिसे हर कोई (या अधिकांश) स्वीकार करेगा क्योंकि वे ओपनसीएल के बाहर प्रत्येक ब्रांड के लिए पागल चीजें करने के बजाय इसे एक मानक के रूप में पसंद करेंगे।

ग्राफ एक उदाहरण दिखाता है, जो दिखाता है कि 2003 और 2008 के बीच GPU के माध्यम से एनवीडिया प्रोसेसर इंटेल सीपीयू की तुलना में अपनी क्षमताओं में क्रांतिकारी बदलाव कर रहा है। यह भी स्मोक्ड स्पष्टीकरण अंतर के।

लेकिन GPU की क्षमता वहां है, उम्मीद है और सीएडी / जीआईएस कार्यक्रमों को आवश्यक रस मिलता है। यह पहले से ही सुना गया है, हालांकि सबसे उत्कृष्ट मामला डी है
e मैनिफोल्ड GIS, CUDA कार्ड्स के साथ, NVidia से, जिसमें 6 मिनट से अधिक समय लेने वाली एक डिजिटल इलाके मॉडल प्रक्रिया को केवल 11 सेकंड में निष्पादित किया गया, जिससे CUDA कार्ड के अस्तित्व का लाभ उठाया गया। स्मोक किया जो उन्हें बनाया जियोटेक 2008 जीतें.

अंत में:  हम GPU के लिए जाते हैं, हम निश्चित रूप से अगले दो वर्षों में बहुत कुछ देखेंगे।