Il passaggio della applicazioni single-threaded a quelle multi-threaded, che si avvantaggiano delle nuove proposte multi-core, è più lungo del previsto. All'orizzonte si profila il concetto di un multi-core più avanzato, indicato come processore "eterogeneo", che potrebbe spingere gli sviluppatori a ripensare a al modo in cui programmare le applicazioni per l'ennesima volta. Intel afferma tuttavia che la programmazione di questi prodotti richiederà un curva di apprendimento ridotta.
AMD ci ha rivelato recentemente - Fusion: i dettagli della sfida targata AMD - che dovranno passare diversi anni prima che gli sviluppatori possano sviluppare applicazioni che si avvantaggino dell'eterogeneità del processore con core grafico integrato. Fusion arriverà tra il 2009 e il 2010 e AMD crede che passeranno almeno 2 anni prima che gli sviluppatori di software possano prendere coscienza del cambiamento e applicare i vantaggi del calcolo con la GPU ad applicazioni comuni.
Intel ci ha detto che seguirà un approccio relativamente facile per gli sviluppatori: gli acceleratori che sono integrati all'interno dei chip sono collegati a unità di processo funzionali che possono essere indirizzate con le estensioni ISA e le librerie di runtime. Intel paragona questo approccio al modo in cui le estensioni MMX furono integrate nel set di istruzioni dei processori Intel del 1996.
Il risultato che Intel vuole raggiungere è quello di permettere agli sviluppatori di capire questi nuovi processori rapidamente e sviluppare applicazioni in modo quasi immediato. "Richiede una curva d'apprendimento molto ridotta. Parliamo di settimane, anzichè di anni".
Nvidia, la quale ha intensificato gli sforzi nel settore del computing parallelo, sta portando avanti un'idea simile con l'architettura CUDA, che permette agli sviluppatori di processare determinate applicazioni – o porzioni di queste – attraverso la scheda grafica: anziché richiedere un nuovo modello di programmazione, CUDA può essere utilizzato da un modello C++ con alcune estensioni che aiutano i programmatori ad accedere alla potenza delle GPU GeForce della serie 8.
Il risultato che Intel vuole raggiungere è quello di permettere agli sviluppatori di capire questi nuovi processori rapidamente e sviluppare applicazioni in modo quasi immediato. "Richiede una curva d'apprendimento molto ridotta. Parliamo di settimane, anzichè di anni".
Nvidia, la quale ha intensificato gli sforzi nel settore del computing parallelo, sta portando avanti un'idea simile con l'architettura CUDA, che permette agli sviluppatori di processare determinate applicazioni – o porzioni di queste – attraverso la scheda grafica: anziché richiedere un nuovo modello di programmazione, CUDA può essere utilizzato da un modello C++ con alcune estensioni che aiutano i programmatori ad accedere alla potenza delle GPU GeForce della serie 8.
Fonte: Tomshw.it