Новости за 19 февраля 2010 года

Компания Caustic Graphics, известный разработчик программных и аппаратных решений для рендеринга методом трассировки лучей, решила предложить открытый платформо-независимый стандарт программирования для ray-tracing под названием OpenRL. До недавнего времени желающим использовать трассировку лучей с аппаратным ускорением приходилось либо самим писать интерфейсы для оборудования, либо пользоваться проприетарными middleware от разработчиков оборудования, например CUDA для видеокарт NVIDIA, использующейся в iRay и Octane Render.

OpenRL является потомком расширений OpenGLCausticGL, предлагавшихся в составе платформы CausticRT, так что имеет много общего с OpenGL. Подобно GLSL для OpenGL, OpenRL также предлагает свой язык RLSL для написания вычислительных шейдеров, компилируемых для конкретного оборудования при запуске приложения. OpenRL будет доступен для Windows, Linux и MacOS. В качестве устройств будут поддерживаться центральные процессоры, графические процессоры (через OpenCL) и аппаратные ускорители самой Caustic, такие как CausticOne, в любых комбинациях.

Желающие написать приложение на OpenRL, рассчитать графику через OpenCL и вывести изображение через OpenGL могут записаться в бета-тестирование OpenRL SDK на сайте компании. Остаётся только гадать, как будут называть стандарты, API и технологии, когда все двухбуквенные сочетания со словом «Open» будут перебраны.

Версия игры для персональных компьютеров выйдет второго марта. Объявлены следующие минимальные системные требования:

• процессор с частотой 2,6 ГГц;
• 1 Гб оперативной памяти в Windows XP, 1,5 Гб в Vista/7
• видеокарта с поддержкой пиксельных шейдеров Direct3D 3.0 и 256 Мб видеопамяти;
• до 5 Гб на жёстком диске;
• широкополосное подключение к Интернет, хотя пока неясно, будет ли это необходимо лишь для многопользовательского режима (до 8 игроков) или же постоянное подключение является частью защиты от копирования.

Рекомендуется же следующая конфигурация:

• двуядерный процессор с частотой 3 ГГц или лучше;
• 2 Гб оперативной памяти;
• видеокарта уровня ATI Radeon X1800 или лучше.

Но даже если ваша система соответствует рекомендациям, не следует на этом успокаиваться. Первая часть Supreme Commander при максимальных настройках и большом числе юнитов в кадре способна «поставить на колени» даже и более мощные ПК, и хотя во второй части масштабы ожидаются поменьше, работы хватит всем компонентам компьютера. Например, для использования поддерживаемой игрой технологии ATI Eyefinity системе с тремя 24" мониторами потребуется осуществлять рендеринг в разрешении ~5760x1200 — немногие даже «топовые» однопроцессорные видеокарты потянут игру в таком размере экрана.

На сайте будущей игры появилось объявление «Coming Fall 2010», что означает, что игра выйдет в конце этого года. Twitter-лента проекта даёт чуть больше информации: «до Рождества».

Напомним, что игры под лейблом Medal of Honor представляют собой «рельсовые» шутеры от первого лица, схожие с конкурирующей линейкой Call of Duty. Следующая часть сериала будет повествовать о некоем спецподразделении армии США Tier 1, осуществляющем «считающиеся невыполнимыми» операции в Афганистане. Игра разрабатывается совместно студией EA в Лос-Анджелесе (однопользовательская компания) и студией DICE (многопользовательский режим), причём для компании будет использован движок Unreal Engine 3, а для мультиплейера — Frostbite.

Ресурс Atomic Gamer смог пообщаться с продюсером Medal of Honor и даже увидел демонстрацию  одного уровня компании, над которым, по его словам, 22 человека работали двенадцать недель и уровень всё равно готов лишь на 40%. Представитель EA рассказал о наличии в игре сильного AI, миссий с использованием военной техники, включая полёты на вертолёте Apache, и тактическом взаимодействии с управляемыми компьютером напарниками. Из оружия в демонстрации присутствовали Colt M4, AK и РПГ. HUD в игре исполнен с позиций реализма-минимализма — только счётчик патронов и направления, с которых игрока атакуют. Про технические детали практически ничего не было сказано, за исключением упоминания о «богатых» эффектах освещения.

Выступая на конференции по случаю опубликования результатов финансового года генеральный директор NVIDIA Jen-Hsun Huang высказался о важности стереотехнологии 3D Vision для компании и индустрии в целом. По его словам, 3D Vision изменила понятие персонального компьютера для игр в той же степени, как и технология SLI несколькими годами ранее. NVIDIA ожидает, что практически все производители ПК поддержат 3D Vision в скором времени. 3D Vision также изменит облик игровых ноутбуков и найдёт свое место на профессиональном рынке, что делает технологию особо значимой.

Комплект 3D Vision уже сейчас может быть использован вместе с видеокартами Quadro для вывода стереоизображения профессиональных приложений, поддерживающих OpenGL quad-buffered stereo. Достаточно установить драйвер USB-эмиттера и выбрать его в качестве режима стерео. Причём для Quadro 3D Vision поддерживается даже в Windows XP и с видеокартами c архитектурой NV4x/G7x, в то время как для игровых видеокарт требуется минимум Vista и GPU G80+. Компания PNY в прошлом месяце даже анонсировала специальные комплекты 3D Vision для Quadro. Однако, отнюдь не все профессиональные приложения поддерживают quad-buffered stereo, а некоторые (например, 3DS Max и AutoCAD) и вовсе используют Direct3D. Для продвижения в профессиональном секторе NVIDIA потребуется доработать драйверы до автоматической поддержки стерео для OpenGL и решить проблемы уставания глаз при продолжительной работе в стереоочках.

NVIDIA полагает, что она потеряла от 100 до 150 млн. $ из-за проблем с поставками 40-нм чипов. Более того, представители компании уверены, что проблемы недостатком 40-нм чипов сохранятся как минимум до середины этого года.

TSMC, как основному партнёру NVIDIA, конечно, что-то нужно делать с таким печальным положением дел, однако, NVIDIA, как, впрочем, и ATI, недооценинила спрос в последнем квартале прошедшего года и такжа несёт часть ответственности за недостаточное количество поставок видеокарт.

Интересно, что, несмотря на проблемы с выходом годных чипов, ATI удалось продать за несколько месяцев боле 2 млн. 40-нм ускорителей с поддержкой DirectX 11.

Это всё ещё предварительные результаты, потому что NVIDIA ещё не выпустила финальные версии карт с окончательной системой охлаждения.

Энергопотребление GeForce GTX 480 будет выше, чем у GTX 285, однако при помощи хорошей системы охлаждения, как ожидается, NVIDIA удастся сохранить рабочую температуру видеокарты на том же уровне. Как сообщает источник, урвоень шума также не должен увеличиться.

Таким образом, обжечь пальцы при прикосновении к GTX 480 невозможно, однако, холодной карту не назовёшь.

Ведущий раздела высокопроизводительных вычислений в своей авторской колонке привёл некоторую статистику NVIDIA по использованию CUDA и её популярности в целом:

• более 2700 упоминаний CUDA в Google Scholar;
• более 800 видеоупоминаний CUDA на YouTube;
• более 670 программ на CUDA Zone;
• более 350 участников CUDA Superhero Challenge;
• более 300 университетских курсов по изучению модели параллельного программирования CUDA;

Всё это явно выделяет CUDA среди прочих HPC технологий программирования, включая MPI, OpenMP, OpenCL и будущий Ct от Intel. Douglas Eadline попытался разобраться в причинах такого успеха CUDA.

Средства разработки CUDA бесплатны.

Хотя CUDA и не является open-source, CUDA Toolkit может загрузить и свободно использовать любой желающий с сайта NVIDIA. Даже не требуется регистрация, фактор, который нельзя недооценивать, поскольку традиционно компании-разработчики бесплатных инструментов заставляют проходить сложные регистрации с неизбежной дальнейшей обработкой их пользователей отделами продаж.

CUDA не вносит капитальных изменений в язык C.

Возможность постепенного перехода на CUDA.

Программист может постепенно добавлять функции CUDA в программу, написанную на C. Не требуется коренной переделки программ для извлечения выгоды из GPU-ускорения.

Низкий порог вхождения.

Обычно нелегко привлечь внимание к новой технологии, когда её использование требует значительных инвестиций в оборудование. В случае CUDA достаточно одной видеокарты на базе NVIDIA для начала работы. Можно проверить эффект на плате начального уровня и лишь потом решать, инвестировать ли в более мощное оборудование.

Поддержка и продвижение CUDA со стороны NVIDIA.

Многие кластерные технологии вроде MPI имеют многие схожие факторы и демонстрируют неплохой рост, но за ними не стоит компании, которая столько вкладывала бы в их продвижение. Для того же MPI просто нет аналогов центра компетенции уровня CUDA Center of Excellence Program.

Успех CUDA должен служить образцом действий для прочих разработчиков HPC технологий. Низкий порог вхождения — ключ к продвижению, а если вы предоставляете свободу разработки, ждать внедрений долго не придётся. К выходу Fermi её уже будут ждать приложения и заказы — многие ли могут похвастаться тем же?