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 Nvidia se encuentra en las primeras etapas de desarrollo de su primer Mac determinada GPGPUs. Corto para fines generales de computación en las unidades de procesamiento de gráficos, GPGPUs son una nueva ola de procesadores gráficos que pueden ser instruidos para realizar los cálculos antes reservadas sólo para un sistema principal de la CPU.
permitiendo su ayuda en la velocidad de los no relacionados con las aplicaciones de gráficos. La tecnología - en el caso de Nvidia - aprovecha la arquitectura de una especialidad CUDA, que es la abreviatura de dispositivos de cómputo Unificado de la Arquitectura. En la actualidad la compañía compatibles con la nueva GeForce 8 Series de tarjetas de gráficos, lo que permite a los desarrolladores utilizar el lenguaje de programación C para escribir algoritmos para la ejecución de la GPU.
GPGPUs han demostrado ser beneficiosos en la mayoría de aplicaciones que requieren un intenso cálculo, que incluyen ejemplos de alto rendimiento ordenador agrupaciones, raytracing, computación científica, aplicaciones, base de datos de las operaciones, la criptografía, física basada en la simulación de motores, y el vídeo, de audio y de procesamiento digital de imágenes. Es probable que el primer Mac-comptaible GPGPUs se convertiría como de construcción, a fin de opciones para Apple Mac Pro de trabajo debido a su capacidad de ayuda digital de vídeo y audio en los efectos de sonido profesionales de la transformación, de decodificación de vídeo y posterior procesamiento.
Precisamente cuando los cultivos de tarjetas no es clara, aunque a través de su Nividia Santa Clara, California basado en las oficinas de esta semana hizo un llamamiento urgente para un staff de tiempo completo para ayudar a diseñar e implementar a nivel del núcleo de Mac OS X controladores para las tarjetas.
Nvidia's $ 1,500 Tesla computación gráfica y tarjeta de híbridos liberados en junio es el primer chipset chipmaker construido expresamente para los dos gráficos y de alta intensidad, para fines generales de informática.  Los programas basados en la arquitectura CUDA puede aprovechar no sólo su desempeño en 3D, sino también de sombreado de los procesadores de matemáticas avanzada. El masivamente paralelo naturaleza conduce a enormes ganancias en el rendimiento en comparación con las CPUs ordinario, NVIDIA reclamaciones.
En aplicaciones de la ciencia, los cálculos se han visto desde una velocidad aumenta a 45 veces tanto como 415 veces en la tramitación de MRI para los hospitales. Los aumentos de este tipo puede significar la diferencia entre la utilización de un sistema único y todo un grupo de computadoras que hacer el mismo trabajo, la compañía dice.
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