Der Boom von GPU-Computing ist vorläufig auf einen kleinen Kreis von Anwendungsgebieten begrenzt. Das sagen zumindest Sprecher der Server-Hersteller IBM und Hewlett-Packard . Die Herausforderungen der GPU-Programmierung verhindern ihrer Meinung nach den Durchbruch von Grafikprozessoren im High-Performance Computing ( HPC ).
Dennis Ang, der als Business Development Director bei Hewlett-Packard für HPC in Asien zuständig ist, sagte ZDNet , nicht alle Geschäftsanwendungen seien auf GPUs lauffähig. Um existierende Anwendungen zu portieren, benötige man viel Zeit. Das verhindere eine breite Akzeptanz von GPU-basierten Servern.
IBM-Manager Sinisa Nikolic stimmt zu. Die „programmiertechnischen Herausforderungen“ seien eine natürliche Grenze für die Akzeptanz von GPU-basierten Servern. Auch wenn viele der schnellsten Supercomputer weltweit solche Prozessoren einsetzten, seien sie auf Unternehmensservern noch kaum verbreitet. Dies könne sich jedoch mit besserer Software-Unterstützung ändern.
Aktuell seien HPC-Server zu großen Teilen CPU-basiert, sagt Nikolic. Hybridserver mit GPUs und CPUs rangierten mit großem Abstand dahinter, und rein GPU-basierte Server stellten absolute Ausnahmen dar.
Beide Firmenvertreter sehen aber große Vorteile des GPU-Computing und arbeiten daran, die Akzeptanzschwelle zu senken. So hat HP im Oktober seinen ersten Bladeserver mit drei GPUs vorgestellt. Ang: „Je nach Anwendung sind GPUs 10- bis 100-mal schneller.“
Die jüngste Supercomputer-Weltrangliste wird von einem GPU-basierten Modell angeführt, dem chinesischen System Tianhe-1A. Kritiker sagen jedoch, Tianhe-1A sei allein für Benchmarks optimiert und nicht für „Probleme, die die Anwendergemeinschaft interessieren.“
Auch in Amazons Mietserver-Cloud EC2 stehen seit Mitte November GPU-basierte Modelle zur Verfügung. Eine Stunde Nutzung einer Cluster-GPU-Instanz kostet 2,10 Dollar. Damit ist das System die teuerste im Rahmen von EC2 angebotene Lösung.
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