Comprar una placa de video no es cosa de juegos

Cuando alguna vez intentamos convencer a alguien de que invertir en una placa de video de 300 dólares era una buena inversión porque servía para trabajar también, soñabamos con que alguien surgiera con fundamentos para esta afirmación, CUDA ha llegado para salvarnos.

Tuve la oportunidad de testear la placa GeForce GTS250, una enorme placa, que apenas entraba en mi modesto gabinete.

La placa GTS 250

La linea GTS 200 de nVidia tiene como su principal exponente a la GTS250, una placa que posee un rendimiento y arquitectura similares a las placas más altas de la línea 9000 pero ubicada en un plano mainstream.

Con más de 700 millones de transistores y 512mb de RAM DDR3, es una placa que nos permitió disfrutar de uno de mis juegos favoritos, el Crysis pero ojo, a una configuración estándar.

Se trata de una placa que sin lugar a dudas nos ubica en la generación de juegos más avanzados, permitiendo tomar ventajas de las tecnologías DirectX 10.1, CUDA, Physx y 3D Vision.

Porsupuesto que lo primero que hice es instalar el Crysis Warhead, un juego que siempre me asombró con sus gráficos y siempre quise jugar.

Pasaron unos días y finalmente terminé el juego. ¿Y ahora qué? ¿Para que me sirve esta placa dentro de mi máquina, consumiendo watts si no es para instalar otro juego?

CUDA

CUDA es la respuesta a esta pregunta. CUDA es una tecnología que ha desarrollado Nvidia para aplicar el poder de procesamiento de las placas gráficas a la computación “convencional”, una forma de ayudar al CPU. Este modelo computacional se denomina GPGPU (General Purpose Graphics Processor Unit)

En pocas palabras y sin entrar en detalles técnicos, aplica todos esos núcleos que compramos cuando invertimos en una placa de esta categoría, a resolver cálculos que no están directamente relacionados con el renderizado de gráficos de un juego.

Hoy por hoy tenemos algunas aplicaciones que ya están incorporando las optimizaciones que brinda CUDA para sus nuevas versiones, como el CS4 de Adobe y el TMPGencoder.

Los beneficios de CUDA en aplicaciones de productividad se evidencian en su velocidad de respuesta.

Por un lado tenemos las aplicaciones de diseño como puede ser la suite de Adobe, en donde notamos que todas las aplicaciones se encuentran optimizadas para aprovechar las ventajas de render mediante OpenGL y acelerar así la experiencia visual.

Por otro lado tenemos la aceleración de CPU, en donde los núcleos de la placa de video se ponen al servicio de las operaciones lógicas que necesite hacer la computadora. En este campo no hay aplicaciones que demanden más recursos que el renderizado y la conversión de video.

Como caso tenemos la aplicación TMPGEnc 4.0 Xpress, software de conversión de video, la cual se encuentra optimizada para trabajar con la tecnología CUDA y presenta mejoras de hasta 4 veces mayor velocidad en el renderizado.

Nvidia se encuentra desarrollando tecnologías que nos permitirán cada vez más, incorporar las placas de video como algo necesario no sólo para entretenernos sino para acelerar nuestros procesos de trabajo a la vez que se desarrollan interfaces más complejas e intuitivas.