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Mac OS 10.6: Kein OpenCL für iMac Alu?

Alexander Langer — Sat, 04 Jul 2009 17:46:36 +0000

Wenn Apple im September Version 10.6 ihres Betriebssystems Mac OS X, Spitzname Snow Leopard, herausbringen wird, werden viele Nutzer von einigen Neuerungen des System nichts haben. Mit der wegfallenden Unterstützung der alten PowerPC Prozessoren werden die meisten Apple-Besitzer noch leben können. Doch warum noch recht junge Systeme aus 2008 und 2009 nicht für alle neuen Features mit Support von Apple bedacht werden sollen, ist rätselhaft. Apple integriert mit Grand Central und OpenCL zwei neue technische Kernkomponenten in sein Betriebssystems.

Grand Central ist in Snow Leopard dafür zuständig Funktionsblöcke von Programmen selbständig so auf die verfügbaren Recheneinheiten zu verteilen, dass diese möglichst gut ausgelastet werden. Diese Funktionsblöcke sind dazu von den Entwicklern in neuen Softwareversionen entsprechend kenntlich zu machen. Das soll ihnen die zeitintensive und fehleranfällige Arbeit abnehmen, sich selbst um die Auslagerung von Abläufen in Threads zu kümmern. Da die von Apple eingesetzten Intel Prozessoren alle mehr als einen Kern haben, können entsprechend alle Besitzer solcher Systeme von der neuen Technik profitieren.

Zusätzlich erschließt OpenCL die den Grafikprozessor als neue leistungsstarke Recheneinheit. Entsprechende in OpenCL C programmierte Programmteile können auf allen im System vorhandenen und unterstützten Recheneinheiten (also CPU Kerne ebenso wie Grafikchips, die GPGPUs) ausgeführt werden und profitieren dann auch von modernen leistungsfähigen Grafikchips. Entwickler müssen ihre OpenCL C Programteile danach nicht an neue Recheneinheiten anpassen, denn das erledigt die OpenCL Virtual Machine zur Laufzeit, ähnlich wie bei der Java VM. Apple unterstützt mit der Auslieferung von Mac OS X 10.6 OpenCL auf folgenden Grafikchips:

ATI Radeon 4850
ATI Radeon 4870
NVIDIA Geforce 8600M GT
NVIDIA GeForce 8800 GT
NVIDIA GeForce 8800 GS
NVIDIA Geforce 9400M
NVIDIA GeForce 9600M GT
NVIDIA GeForce GT 120
NVIDIA GeForce GT 130

Das hierbei der seinerzeit im Mac Mini und iBook verwendete Onboard-Chip von Intel fehlt, dürfte nicht verwundern, war er doch nie ein Performancewunder und ist damit zu verschmerzen. Jedoch fehlen in der offiziellen Liste auch die Grafikchips ATI Radeon HD 2400 XT und ATI Radeon HD 2600 Pro, die noch in der Revision B des iMac Alu vom 28. April 2008 bis 2. März 2009 verbaut wurden.

Noch rätselhafter ist dies, schaut man sich die Spezifikationen dieser beiden Chips an und verglech sie mit Vertretern aus der Liste. So findet man am unteren Ende der Leistungsskala den NVIDIA GeForce 9400M, der z.B. im MacBook Aluminium eingesetzt wird. Dieser bietet eine Rechenkraft von max. 54 GFlops. Der u.a. auch in meinem 20″ iMac tickende ATI Radeon HD 2400 XT aus der HD-2000-Serie liegt mit max. 56 GFlops aber gleich auf und gleicht auch sonst in seinen Spezifikationen dem unterstützten Konkurrenzmodell aus der GeForce 9M-Serie.

So recht will (nicht nur) mir nicht einleuchten, warum OpenCL auf meinem MacBook Alu von der verbauten 9400er GPU profitieren können wird, der 2400er Chip in meinem iMac, der noch zeitgleich verkauft wurde, aber nicht. Ich hoffe, dass Apple hier nochmal nachbessert und die Masse an noch relativ jungen Systemen nicht außen vor lassen wird.

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OpenCL 1.0 ist fertig

Alexander Langer — Tue, 09 Dec 2008 10:00:23 +0000

Keine 3 Wochen nach der ersten Vorstellung des OpenCL (Open Computing Language) Standards hat die Khronos Gruppe nun Version 1.0 der Spezifikation offiziell verabschiedet. Entwickelt und verabschiedet wurde der Standard von den Firmen 3DLABS, Activision Blizzard, AMD, Apple, ARM, Barco, Broadcom, Codeplay, Electronic Arts, Ericsson, Freescale, HI, IBM, Intel Corporation, Imagination Technologies, Kestrel Institute, Motorola, Movidia, Nokia, NVIDIA, QNX, RapidMind, Samsung, Seaweed, TAKUMI, Texas Instruments und der Umeå Universität.

Erste Implementierungen werden noch im Jahr 2009 erwartet und sind u.a. als Bestandteil von Apples nächster Version 10.6 des Betriebssystems Mac OS X, Beiname Snow Leopard, angekündigt.

OpenCL beinhaltet eine plattformunabhängige Laufzeitumgebung, die sowohl auf Hauptprozessoren (CPUs), Grafikprozessoren (GPUs), aber auch auf digitalen Signalprozessoren (DSPs) lauffähig sein wird. Entwicklern stellt sie einen, dem Sprachstandard C99 angelehnten, Dialektder Programmiersprache C zur Verfügung, der um Fähigkeiten zur Parallelisierung erweitert wurde. Schnittstellen stehen für numerische Aufgaben ebenso zur Verfügung, wie zur Anbindung an OpenGL und OpenGL ES, zur Verwendung etwa in Computerspielen und Visualisierungsanwendungen.

Die beiden führenden Hersteller für Grafikprozessoren AMD / ATI und NVIDIA gaben bereits bekannt ihre Entwicklungsumgebungen Stream und CUDA zeitnah mit OpenCL Unterstützung ausstatten zu wollen.

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Khronos stellt OpenCL vor

Alexander Langer — Wed, 19 Nov 2008 09:44:06 +0000

Die Khronos Gruppe, innerhalb der Industriestandards wie auch OpenGL entwickelt werden, hat im Rahmen der SIGGRAPH Asia 2008 auch OpenCL (Open Computing Language) der Öffentlichkeit vorgestellt. OpenCL ermöglicht es Entwicklern einzelne Teile oder komplette Software in der Programmiersprache C zu programmieren, ohne auf verfügbare Ausführungseinheiten speziell Rücksicht nehmen zu müssen.

Was ist OpenCL?

OpenCL, der offene Standard für heterogene parallele Programmierung, sieht vor, dass der Code auf jeder zur Verfügung stehenden unterstützten Hardware läuft, ganz egal ob es sich um einen normalen Hauptprozessor (CPU) handelt, egal wieviele Kerne dieser besitzt, oder ob es sich z.B. um einen Grafikprozessor (GPU) oder digitalen Signalprozessor (DSP) handelt. Entwickler werden damit abstrahiert von der Hardware und müssen nicht mehr auf herstellerspezifische Lösungen wie NVidias CUDA oder ATIs Stream zurückgreifen. Stattdessen entwickelt man in einem Dialekt von ISO C99.

Einsatzgebiete sollen sich vom Handheld, über den Büro-PC bis hin zum Gamer-PC oder Workstation / Supercomputer erstrecken, wobei OpenCL die möglichst optimale Verteilung des Codes auf die verfügbaren Ausführungseinheiten übernimmt. Geeignet ist die Technologie sowohl für eine effizientere und damit akkuschonendere Nutzung von Rechenkraft in Smartphones, als auch gerade für Computerspiele und wissenschaftliche Anwendungen und Simulationen.

Die Geschichte von OpenCL

Der ursprünglich von Apple entwickelte Standard wurde vor Monaten an die Khronos Gruppe übergeben und ist als offener Industriestandard angelegt. In der Arbeitsgruppe arbeiten neben Apple u.a. auch Intel, IBM, NVidia, AMD / ATI, ARM, Electronic Arts, Activision Blizzard, Motorola und Texas Instruments. Erstmalig realisiert und eingesetzt werden soll OpenCL im Rahmen der 2009 erscheinenden neuen Version des Apple Betriebssystems Mac OS X 10.6 “Snow Leopard”.

Während die Entwicklung und Verabschiedung neuer Standards in der Regel mehrere Jahre in Anspruch nimmt, konnte man OpenCL gemeinsam in nur 6 Monaten spezifizieren. Nun hat die industrie 30 Tage lang Zeit zu prüfen, ob auch keine Rechte Dritter durch die verwendeten Technologien und Konzepte verletzt werden.

Ein erster Blick

Khronos zeigt auf der OpenCL Website auch die Präsentationsfolien der Veröffentlichung. Diese sind zusätzlich auch als PDF-Version verfügbar.

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NVidia veröffentlicht CUDA für Mac OS X

Alexander Langer — Wed, 20 Aug 2008 14:53:14 +0000

Ab sofort stellt NVidia das Entwicklungs-Toolkit CUDA für seine GeForce Chips auch in einer Version für Apples Mac OS X zum Download bereit. CUDA (Compute Unified Device Architecture) ist eine Entwicklungsumgebung, um in einem Dialekt der Programmiersprache C NVidias Grafikchips hardwarenah ansprechen zu können.

Entwicklern erschließt sich damit die Möglichkeit die Rechenpower von Grafikchips für eigene Zwecke in Anwendungen zu nutzen, weshalb in diesem Zusammenhang auch von GPGPUs (General Purpose Graphical Processing Units) gesprochen wird. Mitbewerber ATI / AMD hat für seine Grafikchips mit dem AMD Stream SDK eine sehr ähnliche Lösung für dessen Chips zu bieten, doch gibt es Stream bislang nicht für Mac OS X.

Wie nützlich dieses Release von NVidia ist, wird sich zeigen müssen. Entwickler, die bereits über Erfahrung mit CUDA verfügen, oder bereits von evtl. Windows- oder Linux-Versionen ihrer Software CUDA-Sourcecode in der Schublade liegen haben, können diesen nun auch fürApple Rechner mit NVidia Grafikhardware nutzen. Wer allerdings aktuell überlegt, sich in das Thema GPGPU Programmierung einzuarbeiten und konkrete Produkte plant, wartet wohl besser auf die Open Computing Language OpenCL. Initiiert von Apple arbeiten derzeit alle Hard- und Software-Riesen von Rang und Namen (außer Microsoft) an dem offenen Standard, der noch einige Schritte weiter gehen wird als CUDA und Stream.

OpenCL wird Entwicklern Rechenbeschleunigung unabhängig vom Hersteller der vorhandenen Grafikhardware erlauben. OpenCL wird ggf. sogar auf den Hauptprozessor ausweichen, wenn die Grafikhardware nicht leistungsstark genug sein sollte. Das Release einer ersten OpenCL Implementierung ist für kommendes Jahr, als Bestandteil von Mac OS X 10.6 “Snow Leopard”, geplant.

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Grafikchips sollen Smartphone-Akkus schonen

Alexander Langer — Sun, 20 Jul 2008 19:15:42 +0000

Die leistungsfähigsten Rechenknechte in modernen Computern sitzen auf der Grafikkarte. Die hochspezialisierten Chips enthalten mittlerweile teils mehrere hundert Rechenwerke. Für mathematische Probleme, die sich mit ihnen gut abbilden lassen, versprechen sie hervorragende Performance und Skalierbarkeit. Ihre Nutzung könnte aber auch die Akkus künftiger Smartphones schonen, die ebenfalls mit Grafikbeschleunigern ausgestattet sein werden.

Rund 200 Seiten Dokumentation übergab Apple zuletzt der Khronos Gruppe. Ziel ist die Verabschiedung eines neuen Industriestandards namens OpenCL (Open Computing Language), der es ermöglichen soll Programme und Programmteile in einer C-ähnlichen Sprache zu entwickeln, die auf dem Zielsystem auf jeder unterstützten Hardware abgearbeitet werden können. Damit wäre es jedem Entwickler möglich das schlummernde Potenzial vorhandener Grafikhardware zu nutzen, ohne das Vorhandensein solcher Hardware voraussetzen zu müssen und ohne sich mit herstellerspezifischen Details beschäftigen zu müssen.

OpenCL würde entscheiden, welche Hardware gerade nicht ausgelastet ist und den Code entsprechend dort zur Ausführung anstellen. Neben Grafikprozessoren könnten so z.B. auch Cell Prozessoren genutzt werden, wie sie derzeit Toshiba in ihren Qosmio Notebooks verbaut. Auch Smartphones beinhalten zunehmend programmierbare Grafikhardware. Ihre Nutzung sorgt für eine bessere Verteilung der Last und kann damit den Akku schonen. Anwendungszwecke könnten z.B. Mustererkennung sein. Khronos Chef Trevett gibt zu bedenken, dass die Nutzung der Grafikhardware in Smartphones die Energie bis zu 10mal effizienter ausnutzen helfen kann.

Die OpenCL Arbeitsgruppe bei Khronos hat mittlerweile ihre Arbeit aufgenommen. Mit einer ersten Implementierung des freien Standards wird mit Apples kommendem Betriebssystem OS X 10.6 gerechnet. Der Arbeitsgruppe gehören alle Größen aus Hard- und Software an, u.a. Apple, IBM, Sony, AMD / ATI, ARM, NVidia, Intel, … Nicht dazu gehört Microsoft, weswegen man die Khronos Gruppe (unter deren Dach u.a. auch der Grafikstandard OpenGL entwickelt wird) auch schrzhaft die Alle-außer-Microsoft-Gruppe nennt. Gerüchteweise soll man in Redmond seit Jahren auch an einer ähnlichen Technologie arbeiten, diese dürfte aber ganz typisch für MS wieder eine geschlossene und rein hausinterne Technologie werden.

Bereits heute machen GPUs den klassischen CPUs Konkurrenz. Z.B. verwendet das US National Center for Atmospheric Research Grafikprozessoren nach einer internen Untersuchung als kosteneffizientere Alternative zur Berechnung von Wetterdaten. Auch eine Anwendung “Urban Shield” des Pentagon zur Berechnung von Gefahren durch Wetterphänomene für Gebäude und ganze Landstriche und Städte wird derzeit auf die Verwendung von GPUs umgestellt.

Zwar werden wir auch auf absehbare Zeit keine Superrechner in der Westentasche mit uns tragen, doch werden Technologien wie OpenCL helfen, die wachsenden Möglichkeiten neuer Hardware besser zu nutzen. Dazu werden wir Anwendungen auf Rechnern und Smartphones sehen, die vor kurzem noch Hochleistungsrechnern und Rechenclustern vorbehalten waren und eine zunehmende Nutzung solcher Möglichkeiten wird Entwickler auch auf ganz neue Ideen für Anwendungszwecke bringen.

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Apple will mit OpenCL Rechenpower von Grafikkarten nutzbar machen

Alexander Langer — Tue, 10 Jun 2008 12:57:09 +0000

Die Entwicklung von Multi-Core Prozessoren schreitet weiter voran und mit zeitgleich auch die Entwicklung der Grafikprozessoren. Gerade letztere verfügen über vergleichsweise viel Rechenkraft, die bisher aber nur in grafiklastigen Spielen und von wenigen Spezialanwendungen genutzt wird. Während der gestrigen Eröffnung der Apple WWDC (Worldwide Developers Conference) gab Apple einen Ausblick auf die im kommenden Jahr erscheinende Version 10.6 (Snow Leopard) von OS X. Im Rahmen dieses Ausblicks gab man auch die Entwicklung und Integration von OpenCL (Open Computing Language) bekannt.

OpenCL ist ein weiterentwickelter Dialekt der Programmiersprache C und als offener Standard vorgesehen. Programme, bzw. Programmteile, die in OpenCL programmiert sind, werden zur Laufzeit dynamisch auf verfügbare und unterstützte Rechenwerke verteilt. Ob es sich dabei um einen Kern eines Hauptprozessors (CPU) handelt, oder um ein Rechenwerk eines Grafikprozessors (GPU) auf einer Grafikkarte, ist dabei für Programmierer wie Anwender unerheblich und transparent.

Mit einer solchen Abstraktionsschicht schlägt man für Programme, die OpenCL benutzen, gleich mehrere Fliegen mit einer Klappe:

Man gewährleistet die grundsätzliche Lauffähigkeit von Anwendungen, ganz gleich wieviele CPU- und GPU-Rechenknechte zur Verfügung stehen. Lediglich die Geschwindigkeit passt sich entsprechend an.
Entwickler müssen nur eine Sprache lernen und nicht von Hand z.B. auf eine bestimmte GPU-Architektur (NVidia, ATI) optimieren.
Bisher ungenutzte Rechenkraft des Systems kann für zusätzliche Funktionalität / die Beschleunigung bereits vorhandener Funktionen genutzt werden.

Die Möglichkeiten Grafikchips auch für andere Einsatzzwecke zu nutzen, gibt es bereits eine Weile. Mit NVidias CUDA und Stream von AMD/ATI gibt es derzeit zwei konkurrierende Software-Projekte um GPUs zu programmieren. Beide bestehen im Grunde aus einem C-Dialekt als Sprache und einer API, welche fertige Funktionen und Schnittstellen zur Hardware bereitstellen. Beiden gemein ist dabei das Problem, dass es sich um proprietäre Systeme handelt, die nur für die Chips des jeweiligen Herstellers genutzt werden können. Eine architekturübergreifende Lösung fehlte bislang. Diese Lücke soll bald OpenCL schließen, über das es derzeit aber noch keine genaueren Informationen gibt.

Die Nutzung der Rechenkapazitäten von GPUs ist noch ein vergleichsweise junges Thema. In dem Zusammenhang spricht man auch gerne von der GPGPU (General-Purpose-GPU). Entsprechend gibt es derzeit erst recht wenige konkrete Anwendungen, die darauf zurück greifen. Eine davon ist das Distributed Computing Projekt Folding@home der Universität Stanford. Das Projekt zur Erforschung räumlicher Strukturen von Aminosäureketten (Proteinfaltung) verfügt u.a. über eine speziell auf ATI Chips angepasste Client-Software, die die Berechnungen gegenüber normalen Hauptprozessoren um einen zweistelligen Faktor schneller erledigt

Erst kürzlich demonstrierte Adobe in einer eigens angepassten Version der nächsten Photoshop Version CS4 eine rasante Beschleunigung bei optimierten Berechnungen mit großen Bildern, wenn der Grafikprozessor dafür genutzt wird. Dabei konnten Effekte in der gleichen Geschwindigkeit wie bisher, aber bei Bildern mit 60mal mehr Pixeln Inhalt ausgeführt werden.

An der Universität Antwerpen demonstriert die Forschungsgruppe FASTRA die Leistungsfähigkeit eines Rechners mit 4 Grafikkarten mit je 2 GPUs, der Daten von medizinischen und industriellen Computertomopraphien auswertet. Je nach Auswertung kommt das Ein-Rechner-System zu 2/3 an die Rechenpower des bisher genutzten Rechner-Clusters heran oder übertrifft sie gar, nur dass das System mit rund €4000 lediglich einen Bruchteil des Clusters mit seinen 256 Dual-Opteron Rechnern (Anschaffungswert €3.5 Mio.) kostet.

Zwar sind einige der derzeitigen Anwendungsbeispiele recht exotisch, demonstrieren aber das ungeheure Potenzial von Grafik-Coprozessoren. Einen vergleichenden Überblick und tieferen Ein- und Ausblick gibt Prof. Kevin Skadron der Universität Virginia in seiner Arbeit “Accelerating Compute-Intensive Applications with GPUs and FPGAs” (PDF) , wo er und sein Team die Leistungsfähigkeit von Multi-Core CPUs, GPUs und FPGAs für unterschiedliche mathematische Standard-Aufgabenstellungen untersucht und vergleicht.

Da mathematische Standard-Verfahren die Grundlage so ziemlich aller heutigen Computer-Anwendungen sind, auch wenn diese uns dabei nicht bewusst sind, bleibt abzuwarten, wie die schlummernden und dabei wachsenden Potenziale moderner Hardware zukünftig genutzt werden. Für einzelne Anwendungen derzeit noch bestehende Probleme in den Bereichen Latenz und Bandbreite zwischen CPU und GPU dürften sich bald lösen, wo u.a. AMD und Intel bereits Prozessoren mit integrierter GPU angekündigt haben. Währenddessen liebäugelt Sony damit eine Variante von IBMs Cell-Prozessor in Notebooks zu verbauen, der heute bereits in diversen Number-Crunchern und auch der Playstation 3 seinen Dienst verrichtet.

Update:

Wie ich gerade lese, arbeitet auch Microsoft an einer Vereinheitlichung für die Nutzung von GPGPU-Computing. Sog. Compute Shaders sollen ab DirectX Version 11 Einzug halten und Entwicklern eine einheitliche Schnittstelle für GPUs bieten. Anders als bei Apple, verfolgt man aber darüber hinaus wohl allem Anschein nach nicht den Ansatz, auch den Hauptprozessor mit einzubeziehen. Da beide Technologien noch nicht verfügbar sind, wird man abwarten müssen, welche Lösung technisch die Nase vorn haben wird. Apples OpenCL punktet natürlich mit dem Charme eines offenen Standards, so dass auch mit Open Source Implementierungen z.B. für Linux und womöglich dem BeOS Nachfolger Haiku gerechnet werden kann. Da gerade letzteres geschichtlich gesehen einen Fokus auf den Bereich Multimedia hat, würde es ihm gut zu Gesicht stehen.