Karty graficzne

Akceleratory Nvidia Tesla wspomagają największe firmy tworzące aplikacje mobilne

z dnia
Paweł Maziarz | Redaktor serwisu benchmark.pl
6 komentarzy Dyskutuj z nami

Procesory graficzne Nvidia Tesla wykorzystywane są do analizy dźwięku, przeszukiwania dużych zestawów danych, a także rozpoznawania obrazu

Nvidia Tesla logo

Koncern Nvidia poinformował na konferencji GTC 2013, że jego procesory graficzne znalazły zastosowanie w największych przedsiębiorstwach i firmach tworzących aplikacje mobilne. Konstrukcje te stawią czoła wielkoskalowej analizie danych oraz zaawansowanym algorytmom wyszukiwania używanych w aplikacjach konsumenckich i komercyjnych.

Shazam, Salesforce i Cortexia są przykładami wiodących firm, wykorzystujących procesory graficzne do innych zastosowań, niż tradycyjne przetwarzanie ogromnych ilości danych i złożonych algorytmów dla aplikacji inżynieryjnych i naukowych. Wykorzystują one procesory graficzne Nvidia Tesla do analizy dźwięku, przeszukiwania dużych zestawów danych, a także rozpoznawania obrazu.

„Akceleratory graficzne znacznie usprawniają aplikacje korzystające z dużej ilości danych lub wykonujących skomplikowane obliczenia”, powiedział Sumit Gupta, dyrektor generalny jednostki biznesowej Tesla w firmie Nvidia. „Coraz częściej są to aplikacje przeznaczone do obsługi usług mobilnych i analiz mediów społecznościowych. Dlatego firmy chcąc zwiększyć produktywność swojej infrastruktury, korzystają z mocy procesorów graficznych, które ułatwiają zaspokojenie rosnącego popytu na wydajność.”

Shazam – jedna z pięciu najlepszych aplikacji muzycznych w Apple App Store i Google Play – wykorzystuje procesory graficzne do szybkiego wyszukiwania i identyfikowania utworów zawartych w ogromnej bazie danych, w której umieszczono 27 milionów pozycji. Dzięki niej użytkownicy mogą nagrać krótkie próbki utworów muzycznych za pomocą telefonów lub tabletów, które następnie zostaną porównane z zapisanymi w systemie wzorcami utworów.

„Dzięki procesorom graficznym zyskujemy niezbędną, ogromną moc obliczeniową stosunkowo niewielkim kosztem, ponieważ w porównaniu z systemem wykorzystujących tylko procesory centralne, akceleratory graficzne zapewniają nam dwukrotnie większą wydajność za tę samą cenę”, powiedział Jason Titus, dyrektor generalny ds. technologii w firmie Shazam Entertainment. „Do naszych zbiorów wciąż trafiają miliony nowych klipów wideo oraz utworów w różnych językach, a procesory graficzne umożliwiają nam zrównoważony rozwój.”

Nvidia Tesla K20X akcelerator obliczeniowy zdjęcie
Tesla K20X - najwydajniejszy akcelerator obliczeniowy koncernu Nvidia

Serwis Salesforce wykorzystuje procesory graficzne do monitorowania i analizy ponad 500 milionów tweetów wysyłanych codziennie przez użytkowników. Usługi Salesforce są skierowane do dużych firm, takich jak Cisco, Dell czy Gatorade, i umożliwiają wczesne rozpoznanie problemów dotyczących danej marki, usługi, bądź konkretnego produktu.

Dzięki procesorom graficznym wykorzystującym platformę Nvidia CUDA wyniki są generowane 10 minut szybciej, niż byłoby to możliwe za pomocą porównywalnego system opartego wyłącznie na procesorach centralnych. Procesory graficzne ułatwiają zwiększenie mocy obliczeniowej całego systemu w miarę wzrostu popularności Twittera oraz zwiększonego popytu na zaawansowane usługi obsługi sieci społecznościowych.

Aplikacja mobilna Cortexica sprawia, że konsumenci mogą z łatwością znaleźć i nabyć interesujące ich produkty. Dzięki niej konsumenci mogą sfotografować koszulę lub inny element garderoby za pomocą telefonu lub tabletu, po czym aplikacja przeszuka bazę danych w poszukiwaniu danego produktu, wyświetlając listę sklepów internetowych posiadających go w sprzedaży.

„Procesory graficzne są podstawą naszego sukcesu”, powiedział Iain McCready, dyrektor generalny firmy Cortexica. „Akceleratory graficzne wykonują nasze złożone algorytmy ok. 30-krotnie szybciej od procesorów centralnych, dzięki czemu możemy zapewnić klientom dokładne wyniki w możliwie najkrótszym czasie.”

Źródło: Nvidia

Komentarze

6
Zaloguj się, aby skomentować
avatar
Dodaj
Komentowanie dostępne jest tylko dla zarejestrowanych użytkowników serwisu.
  • avatar
    michalschulz1
    W gruncie rzeczy, całe te CUDA stworzone zostały właśnie po to - by odciążać procesor, czasem przejąć wszystkie jego zadania i być szybszym. W domowych zastosowaniach często tego nie doceniamy, ponieważ relatywnie mało jest programów wykorzystujących tę technologię.
    11
  • avatar
    ruku1994
    Ile można pisać co używa CUDA, tesla itd. Fajnie, centra badawcze, aplikacje mobilne. Zaraz jeszcze się dowiem, że do produkcji mojej muszli klozetowej użyto kart nvidia. To przecież normalne, do tego są te karty. Jakoś nikt nie pisze, że używam kierownicy do prowadzenia auta.
  • avatar
    ALEKS_D_RAVEN
    Ciekawi mnie czy gdzieś na świecie wykładają ogólnie o GPGPU anie tylko o CUDA.