GPU hesaplamasındaki son gelişmeler süper hesaplama uygulamalarında farklı bir çizgiye doğru ilerlemeye başladı. Belçikalı araştırmacılar, grafik işleme kapasitesi üzerine kurulu olan bir bilgisayar topladı.
Fastra adındaki masaüstü PC, tomografi için yeni hesapsal yöntemlerin gelişimi üzerine odaklanmıştı. Tomografi, günümüzde hastaların iç organlarının üç boyutlu görüntülerini oluşturmak için tıbbi taramalar yapan bir sistem olarak kullanılıyor. 3 boyutlu görüntüler büyüdükçe, gelişmiş kalkındırma teknikleri normal bir PC üzerinde hesaplama yapabilmesi için haftalara ihtiyaç duyabiliyor. Yani bunun anlamı, süper bilgisayarların bilgisayar tomografi (computer tomography - CT) görüntülerini işlemesi gerekiyor.
Antwerp Üniversitesi'ndeki araştırma grubu Vision Lab ise bu konuda farklı bir çözümle ortaya çıktı. Söz konusu grup, optimize edilmiş tomografi uygulamalarını (CUDA) çalıştıran 4 adet GeForce 9800 GX2 grafik kartını entegre eden bir PC kurdu. Bu PC'nin teknik özellikleri ise şöyle: MSI K9A2 Platinum anakart, AMD Phenom 9850 işlemci, 4 adet 2 GB Corsair TWINX DDR2 PC6400 bellek, Samsung Spinpoint F1 750 GB hard disk, Thermaltake Toughpower 1500W Modular güç kaynağı. Araştırmacılara göre bu sistemin maliyeti 5300$.
Elbette bu sistem bir oyun bilgisayarı değil ve 3DMark06 benchmark yazılımında ortalama 12,603 puan almış. Resim parçalarının gösterimi FASTRA'da 35.1 saniye olarak ölçülürken, süper bilgisayarda, yani, yine Belçika'da geliştirilen ve CalcUA adı verilen sistemde 23.4 saniyeye kadar düşüyor. Bu parçaların geliştirilmiş olanı ise süper bilgisayarlarda 67.4 saniye olurken, normal PC'lerde ise bu süre 52.2 saniyede kaldı. Vision Lab ekibi bu nedenle artık gerçek-zamanlı yapılaşmanın GPU'lar aracılığıyla mümkün olduğuna inanıyorlar ve ekip artık bu tip sistemler kurmaya başladı.
GPU'lar geleneksel PC'lerin yerini alabilir mi?
Normal yolların dışında GPU'ların bu şekilde kullanılabilmesi ne kadar ilgi çekici olsa da, eklememiz gereken ufak birkaç not var. Tabii ki GPU'ların geleneksel bilgisayarların yerini alması beklenemez. Süper bilgisayarlar yüksek kapasitede bellek taşıyabilirler ve genelde boyut olarak Terabyte'ları bulduklarından bugünün GPU'larıyla karşılaştırılması imkan dahilinde değil. Süper bilgisayarlar ve GPU'lar üzerinde çalışan bilim adamlarıyla konuştuğumuzda, onların genellikle şuna inandıklarına şahit oluyoruz: Süper bilgisayarlar tam olarak GPU'lara geçişi sağlamayacak, ancak bu sistemleri geleneksel bilgisayarlara göre daha fazla geliştirebilecek.
Bu sistemin bir diğer ilgi çeken parçası ise anakartı. Dikkat edilirse MSI K9A2 Platinum aslında Nvidia SLI destekli bir kart değil, ancak AMD Crossfire'ı (780 çipset) kullanıyor. Bu basit nedenden ötürü bu kartı seçmek maliyetli olabilir, ancak sistemin performansına beklenmedik bir etkisi de olabilir. CUDA, bu kez SLI'yi desteklemiyor. Bunun anlamı GPU'ların PCI Express aracılığıyla CPU ile birbirlerinin arasında iletişim kurması gerektiği. Araştırmacılar, bu durumun performans üzerinde herhangi bir etki görmediklerini savunurken, GPU'ların daha iyi bir tablo çizdiğini dile getirmekten de geri kalmıyor.