Los Alamos (USA) – Con il rapido crescere della loro potenza di calcolo i PC stanno divenendo una piattaforma sempre più appetibile per la ricerca scientifica, specialmente là dove i budget sono ridotti all’osso. In questo campo i PC vengono spesso utilizzati per allestire supercomputer a buon mercato, sfruttando la potenza congiunta delle loro CPU. Oltre oceano, tuttavia, c’è chi si sta interessando sempre più anche ad un altro componente del buon vecchio personal computer: la scheda grafica.
Un gruppo di scienziati del Los Alamos National Laboratory ( LANL ), in California, ha sviluppato un software capace di sfruttare il processore grafico di una scheda video di fascia alta per simulare il collasso di una supernova e disegnare quasi istantaneamente a video un modello dinamico in 3D. Secondo gli scienziati, la GPU (Graphics Processing Unit) è in grado di effettuare i complessi calcoli alla base della simulazione 12 volte più velocemente di quanto riesce a fare un processore Intel Xeon.
Per sfruttare le capacità di calcolo della scheda grafica i ricercatori si sono avvalsi di uno speciale linguaggio di programmazione, chiamato Scout , che si appoggia sulle librerie grafiche OpenGL e permette agli sviluppatori di programmare direttamente i processori grafici per PC prodotti da ATI e Nvidia.
Patrick McCormick, un ricercatore del LANL, ha spiegato che Scout può essere utilizzato per simulare vari fenomeni, come le correnti oceaniche e la formazione delle galassie. Ha spiegato le GPU permettono di accelerare i calcoli matematici in virgola mobile e, nello stesso tempo, semplificano la visualizzazione grafica dei risultati.
Il team di scienziati di cui fa parte McCormick sta lavorando ad una versione di Scout che permette di sfruttare la potenza grafica di più PC connessi tra loro: una sorta di cluster, dunque, dove a giocare il ruolo di primi attori non sono le CPU bensì le GPU.
McCormick ha ammesso che i chip delle schede grafiche restano dei processori molto specializzati e, di conseguenza, si adattano particolarmente bene solo a certi tipi di applicazione. Alcuni sviluppatori stanno tuttavia guardando con sempre più interesse all’uso delle GPU anche come co-processori general-purpose da utilizzare per far girare applicazioni non scientifiche: un’ampia risorsa di informazioni e documenti dedicata a questa branca del computing è rappresentata dal sito gpgpu.org .
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