Cuando Nvidia compró PhysX, sabíamos que estaban planeando algo grande. Integrar aceleración de física en las tarjetas de vídeo fue una de las tantas cosas que Nvidia pudo lograr a través de CUDA, pero en realidad eso fue apenas la punta del iceberg. Con el aumento constante en el poder de procesamiento de sus chips gráficos, Nvidia ha logrado colocar a CUDA en un lugar trascendental. La utilización de estos chips para procesamiento general ha abierto la puerta a un rendimiento que casi no había sido explorado antes, y que deja en ridículo a los procesadores de escritorio más poderosos.

La última manifestación de este poder ha quedado en evidencia con la creación de los superordenadores Tesla. En el tamaño de un ordenador común se pueden colocar hasta cuatro tarjetas Tesla, brindando una aceleración en tareas optimizadas nunca antes vista. Se pueden adquirir los ordenadores ya ensamblados, o las tarjetas aceleradoras de forma independiente. Con solo instalar una de estas tarjetas en una estación de trabajo, su poder computacional se ve aumentado de forma considerable, siempre y cuando sea ejecutando una aplicación o un proceso que pueda ser acelerado a través de CUDA.

Los dos modelos de tarjetas Tesla son el C870 y el C1060. El modelo C870 está compuesto por un chip gráfico de 128 núcleos de procesamiento, con una frecuencia de 1.35 Ghz y 1.5 GB de memoria dedicada. Esta memoria corre a una velocidad de 800 Mhz, posee una interfaz de 384 bits y un ancho de banda de 76.8 GB por segundo. Su capacidad de procesamiento estimada ronda los 519 GigaFlops. Por el lado del modelo C1060 tenemos un chip gráfico con 240 núcleos, una frecuencia de 1.3 Ghz (0.5 Ghz menos que el C870, pero posee más núcleos) y la nada despreciable cantidad de 4 GB de memoria dedicada. Las memorias corren a 800 Mhz, la misma velocidad que el modelo C870, pero posee 512 bits de interfaz y un ancho de banda de 102 GB por segundo. Este modelo puede alcanzar un poder de procesamiento de 936 GigaFlops.

Este es el modelo C870...

... mientras que este es el C1060.

Si estando solas sus capacidades son impresionantes, lo son aún más cuando se combinan varias de ellas. De acuerdo a Nvidia, las configuraciones actuales permiten instalar hasta cuatro de estas tarjetas en un solo ordenador. Si tomamos cuatro tarjetas C1060, acumulamos 16 GB de memoria dedicada, 960 núcleos y una capacidad de procesamiento de 3.73 TeraFlops. Hace media década era algo imposible imaginar tanto poder en un ordenador de escritorio, pero ahora puede tenerse uno de estos sistemas por una suma no mayor a €7750. Claro que el importe final varía según las necesidades del usuario. Más discos duros y una fuente de alimentación más poderosa (es necesaria, de verdad) pueden ser factores que aumenten o reduzcan el costo de uno de estos ordenadores.

Los modelos disponibles en la página de Nvidia

De acuerdo a la página oficial de Nvidia, existen cinco empresas que están vendiendo ordenadores con al menos una de estas tarjetas Tesla en su interior. Armari Ltd. permite la personalización completa del sistema, con la posibilidad de agregar hasta tres tarjetas Tesla con un costo aproximado de €1500 por cada tarjeta. CAD2 posee su modelo WSX2008-PSC, que salvo las tarjetas Tesla (vienen tres de ellas), puede personalizarse el resto del ordenador. Viglen está vendiendo tanto un ordenador equipado como la tarjeta en sí, pero en su página no hay información sobre precios. Lenovo, empresa famosa por haber comprado parte de IBM, también tiene su modelo con tecnología Tesla, el ThinkStation D10. Transtec ofrece su modelo Transtec 1000 CUDA Workstation con dos tarjetas C1060 a partir de €6200. Y en tierras españolas puedes recurrir a Azken, con su modelo T-Series Core 2 HPC desde €6121.

Dejando de lado los modelos personalizados y las tarjetas individuales, Nvidia ofrece a quien esté interesado dos alternativas más. Por un lado tenemos al Tesla D870, un sistema de computación paralelo basado en dos tarjetas C870, y luego está el S1070, disponible en formato "rack" y con cuatro tarjetas C1060 en su interior. No todos los vendedores que hemos encontrado tienen disponibilidad de estos sistemas, pero Azken vende ambos modelos desde €3905 y €6585 más IVA. También puedes comprar la tarjeta individualmente: €1425 más IVA.

Con el entorno adecuado puedes combinar varios Tesla S1070	El cluster Tesla D870 ofrece una excelente capacidad de procesamiento

Bien, hay superordenadores Tesla para escritorios, hay tarjetas sueltas, y hay racks para quien los requiera. Los precios son elevados, es cierto, pero lo son en relación con las capacidades de estos sistemas. Además de estar disponible en todos los modelos Tesla, los usuarios pueden disfrutar de la aceleración CUDA en sus tarjetas GeForce a partir de la serie 8000. ¿Pero qué tanto afecta CUDA hoy en día a un usuario promedio? Casi en nada, a decir verdad. Todavía no son muchas las aplicaciones que puedan tomar provecho de esta tecnología, pero también hay que tener en cuenta el uso cotidiano de un ordenador.

¿En qué podría intervenir CUDA que acelere las operaciones requeridas por un usuario común? Compresión de datos tal vez, toda forma de codificación, control de física y de partículas en videojuegos, aceleración de aplicaciones CAD, ¿y qué más? No hará a Windows más veloz ni hará que los torrents bajen más rápido, por lo que las capacidades que ofrece CUDA aún no son para todos, sino para quien las necesite. También CUDA tiene sus limitaciones, como por ejemplo, que no puede renderizar texturas (no lo olvides, ¡las tarjetas Tesla no son tarjetas de vídeo!). Entonces, ¿quién puede aprovechar al máximo hoy, ahora, la tecnlogía CUDA y los ordenadores Tesla? Principalmente aquellos dedicados a la ciencia y la medicina. Predicción del clima, estudios moleculares y detección de nuevas drogas para combatir enfermedades son apenas tres aplicaciones posibles para CUDA y los ordenadores Tesla. En resumen, jugar al Crysis a 1500 cuadros por segundo con uno de estos, por ahora, no.

Folding@Home ya es compatible con tecnología CUDA

Sin embargo, eso no evita el hecho de que esta tecnología vaya a tener mayor presencia en el futuro. Cada vez hay más aplicaciones que pueden aprovechar la aceleración de un chip gráfico, y es cuestión de tiempo para que se pueda hacer uso de ella a un nivel de entretenimiento más amplio tanto en ordenadores como en futuras consolas. Además, el uso para procesos generales de chips gráficos ha planteado una discusión muy importante en el mundo informático: Si el CPU será necesario en los años por venir. En el corto plazo no se esperan cambios radicales. Las tecnologías son diferentes y la arquitectura x86 domina el mercado, además de ser la favorita de los desarrolladores. Incluso Intel ya ha planteado con Nehalem una situación inversa, que es fusionar al chip gráfico con el CPU. ¿Pero acaso alguien puede negar la importancia de un buen chip gráfico en estos días? No hay mejor prueba que la plataforma Ion, colocando al Atom de Intel en un nivel de rendimiento completamente diferente al que tenía con el espantoso chipset 945.

Como para dejar en claro lo volátil de este aspecto informático, han surgido rumores de que Nvidia estaría desarrollando un procesador x86, pero demás está decir que CUDA ha llegado para quedarse. Habrá que ver las posibles respuestas de ATI con su FireStream, pero con los ordenadores Tesla, Nvidia ha demostrado que puede jugar a lo grande.