Apa itu NVIDIA CUDA??

Setelah puas membahas dua produk mereka, GeForce dan Tegra, NVIDIA melanjutkan sesi keynote speech di hari pertama GPU Technology Conference (GTC) 2010 dengan membahas teknologi komputasi paralel mereka, CUDA. NVIDIA banyak menjelaskan mengenai kemampuan CUDA yang selama ini belum banyak diketahui dan juga dukungan dari berbagai perusahaan terhadap teknologi ini.

Teknologi CUDA sebenarnya barawal dari riset yang dilakukan NVIDIA mengenai GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics processing Unit). Riset tersebut akhirnya melahirkan CUDA (Compute Unified Device Architecture) suatu arsitektur pemrosesan paralel yang diimplementasikan ke dalam GPU buatan NVIDIA, baik untuk seri GeForce, Quadro, maupun Tesla.

Sejak awal kemunculannya sampai saat ini, CUDA mengalami perkembangan yang cukup pesat. Hal ini bisa dilihat dari perbandingan banyaknya riset berbasis CUDA yang dilakukan dan juga banyaknya CUDA SDK yang didownload dalam dua tahun terakhir. Tahun lalu, hanya ada 67 riset mengenai CUDA dan juga 293.000 CUDA SDK yang didownload. Jumlah itu meningkat jauh untuk tahun ini menjadi 334 riset mengenai CUDA dan juga 668.000 CUDA SDK yang didownload.

Selain itu, perkembangan CUDA juga ditandai dengan meningkatnya dukungan aplikasi dan juga berbagai perusahaan terhadap penggunaan CUDA, diantaranya:

* Hadirnya compiler CUDA-x86 hasil kerja sama NVIDIA dengan Portland Group. Compiler CUDA-x86 memungkinkan developer untuk membuat aplikasi dengan memanfaatkan CUDA untuk beragam platform yang tersedia.
* Aplikasi komputasi numerik populer, MATLAB, sudah mendukung CUDA
* Simulator biologis, AMBER, pada versi terbarunya, AMBER 11, sudah mendukung pemanfaatan multi GPU dan mendukung CUDA. NVIDIA mengumumkan bahwa dengan menggunakan IBM Cluster yang dilengkapi dengan 8 GPU Fermi yang sudah mendukung CUDA, simulator bisa menghasilkan perhitungan 52nanosecond dalam sehari, lebih tinggi bila dibandingkan dengan cluster terkuat AMBER saat ini, KRAKEN, hanya bisa menghasilkan 46nanosecond dalam sehari. Sebagai informasi tambahan, satu simulasi langkah manusia membutuhkan jutaan nanosecond.
* ANSYS, perusahaan yang memiliki spesialisasi di bidang desain dan simulasi produk yang memiliki beberapa klien ternama seperti Boeing dan P&G, juga memanfaatkan CUDA untuk melakukan simulasi. Satu proses simulasi, misalnya simulasi kemungkinan masalah yang terjadi pada roda pesawat terbang, membutuhkan kemampuan proses yang tinggi. Dengan menggunakan GPU yang dilengkapi dengan CUDA, proses panjang tersebut dapat diselesaikan dalam waktu setengah dari waktu normal yang diperoleh dengan menggunakan CPU termutakhir.

* Autodesk, perusahaan yang dikenal lewat berbagai aplikasi untuk desain dan modelling objek 3D juga menambahkan dukungan terhadap CUDA pada aplikasi populer mereka, 3ds Max, melalui plugin iray. iray memungkinkan rendering objek 3D dilakukan dengan menggunakan GPU yang mendukung CUDA dan menghasilkan tampilan nyata objek dalam waktu yang sangat cepat.

Prosesor membutuhkan waktu 1 jam untuk melakukan rendering objek dalam 3ds Max


Sementara itu, GPU yang dilengkapi CUDA hanya membutuhkan waktu 10 detik

Autodesk juga menunjukkan sebuah proyek masa depan dimana pengguna 3sd Max bisa melakukan editing dari jarak jauh pada aplikasi 3ds Max yang terpasang di server yang didukung tenaga 32 GPU Fermi, hanya melalui sebuah browser.
* Adobe tidak ingin ketinggalan, mereka mendemokan secara langsung suatu solusi di bidang fotografi yang disebut sebagai lensa plenoptic. Ide dasar dari teknologi ini adalah penggunaan banyak lensa mikro untuk menangkap suatu gambar. Hasilnya, foto yang dihasilkan dapat diatur fokusnya secara manual setelah pemotretan dilakukan karena lensa-lensa mikro yang digunakan dapat mengambil tampilan suatu objek dari berbagai titik fokus. Foto yang dihasilkan juga dapat ditampilkan secara 3D. Semua dengan bantuan teknologi CUDA.

Selain hal-hal diatas, NVIDIA juga menunjukkan perhatian mereka di bidang kedokteran dengan menampilkan operasi jantung jarak jauh yang ditunjang dengan tampilan 3D. GPU berbasis CUDA digunakan untuk memproses gerakan jantung yang dioperasi kedalam bentuk 3D dan menampilkannya di layar operator peralatan operasi.

Kejutan dari NVIDIA: GPU Roadmap

Setelah puas menceritakan segala kemampuan yang bisa dilakukan oleh CUDA, NVIDIA memberikan sedikit kejutan terkait teknologi tersebut pada akhir sesi. Mereka menunjukkan roadmap GPU yang mendukung pemanfaatan CUDA sampai dengan tahun 2013.

Dalam roadmap tersebut terlihat 2 nama penerus dari Tesla, yaitu Kepler dan Maxwell. Kepler yang akan hadir di tahun 2011 menggunakan proses fabrikasi 28 nm dan memiliki performance-per-watt 4 kali lipat dari Tesla. Sedangkan Maxwell yang diproyeksikan untuk tahun 2013 akan memiliki performance-per-watt yang jauh lebih tinggi lagi, mencapai 16 kali lipat Tesla. Kedua GPU tersebut seakan menjadi realisasi dari ucapan Jen-Hsun Huang, CEO NVIDIA, yang menyatakan bahwa transistor itu murah, sedangkan daya itu mahal.