… atingindo velocidades, entre ambas as unidades de processamento, de até 15GB/s.
Há 2 dias, num artigo relativo à Nvidia onde se falava de melhorias na utilização de recursos GPGPU para a próxima geração de placas gráficas, veio à conversa nos comentários o facto de a AMD fazer pouco para desenvolver a framework OpenCL que actua no mesmo sentido.
Nem de propósito, no mesmo dia a AMD lançou um press release onde indica desenvolvimentos importantes no desempenho da APU.
O OpenCL foi inicialmente desenvolvido pela Apple Inc., que detém ainda os direitos da marca, e foi pensado inicialmente para colaboração técnica da AMD, IBM, Intel e Nvidia. A Apple submeteu a proposta inicial em 2008 a um grupo chamado Khronos Group que, em 16 de Junho desse ano, juntou vários representantes de empresas de hardware e software. Em 5 meses foram definidos os detalhes técnicos da especificação OpenCL 1.0 (18/Nov/2008) que foi aprovado e teve o lançamento público a 8 de Dezembro de 2008. Foi lançado inicialmente com o sistema operativo da Apple, Mac OS X SL.
O SDK foi criado pela AMD e mais tarde foi também adoptado pela Intel, sendo disponibilizado depois em código aberto.
A nova versão do SDK para AMD Accelerated Parallel Processin (APP) é a 2.5. De acordo com a AMD, esta última versão tem suporte completo para a série A das APUs (que têm GPU integrado).
Segundo o vice-presidente do programa AMD Fusion Experience, Manju Hedge:
“Improving performance and programmability on AMD platforms is a key initiative for us, and we work closely with developers to help us make the APU the best possible development platform.”
“With these latest SDK refinements, we are supporting continued growth of the ecosystem and building on the momentum generated by the successful AMD Fusion Developer Summit held in June of this year.”
Este SDK permite uma transferência de dados mais rápida, entre a CPU e GPU, existentes na APU, conseguindo atingir velocidades de 15GB/s em APUs da série A.
Existem também outros melhoramentos no SDK a nível do runtime do OpenCL, permitindo assim uma maior eficiência da utilização da GPU, reduzindo tempos de lançamento a nível do kernel e transferências via PCI Express. São suportados também a obtenção de recursos directos da GPU que permite melhorar a utilização de multi-GPU em plataformas Windows.