Samostatnou kapitolku jsem si nechal na dost obtížné téma a tím je několik „novinek" které NVIDIA v souvislosti s GT200 prezentuje. Nutno říci, že je to hlavně marketingový vztah, de facto ani jedna v současnosti zdaleka nefunguje úplně, jak by měla a běžnému uživateli v současnosti přináší málo nebo nic, ale bez těchto třech věcí by vlastně na GT200 nebylo k prezentování nic nového a nebylo tedy o čem mluvit. Takhle to vypadá, že GT200 přináší něco skutečně nového, což ale není moc pravda a zdaleka není pravda, že by se tyto technologie týkaly jen GT200 karet ...

• NVIDIA GPGPU - CUDA

  Tahle část mi dala zabrat asi nejvíce. NVIDIA dobře věděla, co dělá, když CUDA a GPGPU ve svém marketingu použila. GPGPU technologie a CUDA systém je něco tak neuchopitelného, tak těžce vysvětlitelného a pochopitelného, že prostě nám dnes může v marketingu nabulíkovat v této souvislosti úplně cokoli a většina bude s pokrčením ramen přikyvovat, protože stejně nebude moci pochopit ani ověřit zda to je, jak nám tvrdí, že to je.

   O tom, že v tom, co vlastně GPGPU a CUDA je a jak to celé funguje a co to přináší, nemají jasno ani lidé, kteří se celou problematikou zabývají a rozhodně ani recenzenti, jsem se přesvědčil. Neexistuje snad žádná recenze, kde by to bylo úplně jasně popsáno. Obsahově a vysvětleními se shodují jen ty, které prostě opsali marketingovou prezentaci NVIDIA, protože zkrátka autoři nevěděli, a nebo zjišťovat nechtěli, cože to ta CUDA je a zda vlastně přináší, co NVIDAI tvrdí, že přináší. Já jsem si tu práci dal a musím říci, že z toho celého nejsem o moc chytřejší. Zeptal jsem se lidí, kteří s GPGPU pracují, jak se to s prezentací NVIDIA v tomto směru má.

  Vyslechl jsem si sáhodlouhé přednášky na téma GPGPU, jaké to má obecně zajímavé možnosti, ale že zdaleka to není ve fázi jednoduché použitelnosti a to ani s NVIDIA CUDA ani s podobným systémem konkurenční AMD. Pro obojí je nutná specializace softwaru a velmi rozsáhlé znalosti, i když jsou oba systémy zatím celkem otevřenými ale lehce nekonkrétními, co se standardů týká. Konkrétně NVIDIA CUDA není nic, co by u konkurenční AMD-ATI neměli také a v současnosti je to použitelné tak nějak stejně a rozhodně nelze říci, že by se pod CUDA vyvíjelo a programovalo snadněji než pod systémem AMD-ATI. V tomto případě záleží skutečně na konkrétním programátorovi a to samé ostatně platí i na CPU platformě, kde také je několik způsobů a jazyků, ve kterých lze programovat a každému sedí něco jiného. Obecně jsem z toho pochopil, že není až takový problém udělat aplikaci pod GPU, jen se prostě dělají na míru pro konkrétní účel a stojí miliony dolarů, protože je to velmi speciální software a GPGPU je stále na začátku cesty.

• BadaBOOM Media Converter

  Tento program je jedním z prvních CUDA aplikací pro běžné uživatele (tedy spíše možná bude) a využívá známou věc. GPU jádro prostě rychleji dekoduje video než procesor. To už se ale používá docela dlouho u přehrávání videa obecně a umí to jak NVIDAI tak AMD-ATI. NVIDIA nám jen prezentuje program, pomocí kterého by se dalo s videem i omezeně pracovat a to co se týká komprimace formátů. Nicméně v současnosti je celý program ve fázi rané bety a umožňuje zatím jen nepříliš konkrétní práci (co se týká nastavení a výsledku) se 110s videem. Není vůbec známo v jaké konkrétní kvalitě je video zpracováváno.

   Lze konvertovat videa do formátů přehratelných na iPodech a iPhone, Apple TV, PSP a dalších podobných zařízeních. Na vstupu zvládne mpg/vob/m2v video s MPEG-2 video stopou a AC3/MP2 zvukem. Během převodu optimalizuje pro nízká rozlišení přenosných zařízení a není vůbec jasné, zda a jak to bude s výkonem vypadat pro vyšší rozlišení nebo dokonce HD video. Konvertor pak vyhodí video v H.264 video a AAC zvukovou stopou v MP4 formátu. Kolem toho už se objevují různé grafy výkonu, jak rychle to GTX 280 zvládne:

(zdroj: http://www.anandtech.com/)

 Podrobněji se tím zabýval třeba Anandtech a čísla vypadají opravdu dobře. Nicméně není prostě jasné s jakou kvalitou GT200 jádro to video opravdu zpracovává a nejspíše nebude ten rozdíl mezi čtyřjádrovým procesorem až tak extrémní. Navíc je nutné vzít do úvahy jinou věc. TDP čtyřjádrového procesoru je kolem 95-150W. TDP GTX 280je 238W! Takže i kdyby nakrásně byl ten výkon o 100% vyšší těžko se to při dvojnásobné spotřebě dá nazývat překvapujícím úspěchem. Případný výkon je tedy v tomto případě vykoupen extrémní spotřebou energie. Nicméně tento konvertor je CUDA programem a měl by fungovat na všech kartách generace Geforce 8 a 9 a GT200 a uvidíme, s jakým konkrétním výkonem to bude. Nicméně v současné podobě není BadaBOOM nijak použitelný a nejsou známy ani žádné podrobnosti, co se týká práce a výkonu v kvalitě HD videa. Není ani jasné, kdy a v jaké konkrétní podobě se BadaBoom na grafických kartách NVIDIA objeví a zda to bude tak zajímavé, jak se může podle některých neurčitých čísel jevit. V současné době tedy můžete tuto záležitost klidně pustit z hlavy, navíc se nejedná ani o nic, co by nedokázali grafické karty AMD-ATI, pokud by měly podobný software a je otázka, zda na popud AMD se už něco takového nekutí (pakliže to má nějaký přínos pro GPU dělat protože jinak má AMD samozřejmě čtyřjádrové procesory) - GPGPU AMD -ATI program ale vytvoření a provozování příslušné aplikace umožňuje.

• Folding&home

Spíše dodělání restu než novinka. Do projektu distribuovaných výpočtů Folding&home se zatím mohli zapojit jen majitelé grafických karet ATI. Nutno říci, že výkon GPU je opět vynikající. NVIDIA tedy dodělal konečně GPU klienta pro GeForce karty a měl by fungovat na GF8/9 a GT200. Nicméně opět je tento klient zatím jen v beta verzi a funguje jen pod Windows Vista. Není také schopen současného fungování s jinými CUDA aplikacemi, GPU není procesor a tak nezvládá více aplikací najednou.

  NVIDIA se opět snaží prezentovat výkon GT200 karet, nicméně je to poněkud zvláštní srovnání. ATI GPU a NVIDIA GPU počítají v tomto programu poněkud jinak. NVIDIA klient počítá jednoduší jednotky a AMD-ATI složitější a tak rozhodně nelze tvrdit, že by GT200 karty byly výkonnější. Ostatně těžko se tomu právě zde věří, když víme, že výkon HD4850 na ATI RV770 je přes 1000GFLOPS, zatímco GTX 280 s GT200 dává jen 933GFLOPS. Každopádně konečně je zde i Folding&home klient pro grafické karty NVIDIA.

•    PhysX

  Poslední záležitostí je fyzikální model PhysX, který NVIDIA získala pro své karty díky Ageia PhysX fyzikálním akcelerátorům, jejichž technologii získala odkoupením společnosti Ageia. Opět je to program pod CUDA a tak by měl být schopen fungovat pod GF8/9 a GT200 kartami obecně a tedy nic, co by se konkrétně vztahovalo pouze na GT200 nebo nové grafické karty obecně.

  Ukázat nějaký reálný přínos PhysX je dost těžké. „Praktický přínos" je zatím vidět jen v testu 3D Mark Vantage, kde NVIDIA zařídila, že za  PhysX instrukce se dostávají body navíc a tím tedy získala výhodu proti konkurenčním ATI a Intel grafikám, které mají podporu Havok engine. Kromě toho, že 3D Mark Vantage se s konečnou platností stává nepoužitelným testem, protože neměří při srovnání všem stejným metrem, je i podpora PhysX zveličena naprosto neodpovídajícím způsobem. V současné době se totiž tato nová fyzikální technologie, která sice už pár let existuje, ale pořádně ji skoro žádná hra nevyužívá. Bude se možná používat v maximálně několika málo hrách. Konkurenční fyzikální model HAVOK je nepoměrně častěji používán. HAVOK sice koupila společnost Intel, ale nadále ho nechává vlastně žít vlastním životem. Navíc je podporován, jak k počítání fyziky pomocí CPU, tak GPU a dlouhodobě ho využívají procesory AMD a Intel a nedávno byla podpora HAVOK pro GPU oznámena i pro grafické karty ATI-RADEON. V dohledné době PhysX asi HAVOK rozhodně nedožene, ale nelze říci, že by PhysX bylo předem ztraceným systémem. Nicméně nutno říci, že je otázkou, nakolik velkým přínosem pro běžného uživatele tyto fyzikální systémy jsou. Na to dnes odpovědět skutečně nelze. PhysX je tedy také něčím, co nemá v současnosti skoro žádný přínos (vyjma většího počtu bodů pro grafiky NVIDIA v 3DMark Vantage). Celkově ale zatím nic, co by se dalo označit za nějaký jednoznačný přínos pro běžného uživatele ...