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PC con Windows 10: por qué la nueva clave para aplicaciones de escritorio más rápidas es su GPU

Microsoft está brindando compatibilidad con OpenCL y OpenGL a DirectX, el subsistema de Windows para Windows y Linux, lo que permite el aprendizaje automático y la computación paralela de datos en las aplicaciones comerciales cotidianas.

Las GPU modernas hacen mucho más que gráficos de alta resolución y alta velocidad. Son potentes motores informáticos que utilizan sus muchos núcleos para implementar algoritmos de procesamiento paralelo masivo, manejar análisis de big data y problemas informáticos numéricos complejos, o admitir el aprendizaje automático a través de implementaciones de redes neuronales.

Tareas como esta solían requerir supercomputadoras: hardware personalizado diseñado para procesar grandes cantidades de datos lo más rápido posible. Pero con GPU en computadoras de escritorio y portátiles (e incluso servidores modernos), podemos adaptar dispositivos que solían requerir millones de dólares en hardware en dispositivos más pequeños y asequibles. Si bien gran parte de la computación basada en GPU se ha centrado en la computación científica en estaciones de trabajo de alta gama, una nueva generación de aplicaciones de escritorio está comenzando a aprovechar la tecnología GPU para agregar nuevas capacidades.

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Hay muchas buenas razones para mantener HPC en las instalaciones: manejo de conexiones de alta latencia a los recursos de la nube, privacidad del usuario, por ejemplo, trabajar dentro de las restricciones regulatorias locales. El aprendizaje automático es fundamental para las tecnologías de asistencia, como el reconocimiento de voz, o para ayudar a impulsar la búsqueda y administración de documentos, por lo que existe una demanda creciente de aplicaciones nativas basadas en GPU que utilizan una variedad de tecnologías. API simples como Windows ONNX-Residencia en WinML Facilita el manejo de la inferencia en modelos creados mediante servicios de capacitación basados ​​en la nube, como los de Azure.

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Informática en DirectX

DirectX de Microsoft ha agregado soporte informático aprendizaje automático directo y calculo directo y su extensión C++ AMP. Puede usar estas capacidades informáticas en su código para conectar su aplicación directamente a la GPU. Son técnicas de bajo nivel que requieren un soporte de hardware específico para funcionar correctamente, aunque son mucho más rápidas que usar otras técnicas de programación de Windows.

DirectX no es el único conjunto de API de GPU con capacidad informática, por lo que es importante la compatibilidad de Windows con otras tecnologías de GPU.fuente abierta Encimera modelo 3d Las bibliotecas son implementaciones comunes del núcleo OpenGL y abierto Especificación. Mesa 3D se usa ampliamente, pero hasta hace poco, los proveedores de hardware de gráficos debían proporcionar controladores DirectX y Mesa 3D, lo que duplicaba con creces el esfuerzo requerido para proporcionar controladores de Windows. Dado que muchas cargas de trabajo informáticas de GPU multiplataforma se basan en OpenCL, la falta de soporte en muchas GPU de bajo costo dificulta la transferencia de código a Windows.

Llevando Mesa3D a DirectX

Microsoft anunció recientemente que está trabajando con cooperación Proporciona una nueva capa Mesa 3D sobre DirectX 12. Sobre la base de la capa de traducción existente, esta es una forma de permitir que los proveedores de hardware centren los recursos en sus controladores DirectX, sabiendo que los desarrolladores aún pueden usar Mesa 3D para realizar llamadas OpenCL. La nueva capa le brinda acceso al compilador OpenCL y al tiempo de ejecución directamente vinculado a DirectX. El resultado debería ser una velocidad casi nativa y el uso de herramientas conocidas reduce el esfuerzo necesario para migrar el código a Windows.

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Con la compatibilidad con OpenCL próximamente en todas las GPU de Windows, ¿qué aplicaciones aprovecharán estas nuevas capacidades? Adobe ha estado agregando aprendizaje automático acelerado por GPU a aplicaciones como Photoshop y Lightroom, mientras que Corel ha agregado pinceles impulsados ​​​​por IA a su material natural Painter. Al abrir la computación GPU de DirectX a las API multiplataforma como Mesa3D, dicha herramienta proporcionará más fácilmente la misma funcionalidad en PC, Mac y Linux.

Agregue compatibilidad con GPU a WSL 2

No son solo las aplicaciones de Windows las que pueden aprovechar la computación GPU en Windows 10. Construir 2023 Microsoft ha anunciado que admitirá la virtualización de GPU en su próximo Subsistema de Windows para Linux (WSL).Esto garantiza que el código que se ejecuta en WSL 2 pueda aprovechar el hardware de gráficos de su PC, lo que le permite usar la GPU en dispositivos modernos como Libro de superficie 3 usando algo como TensorFlow.

Microsoft está lanzando un nuevo controlador de kernel de Linux que asigna controladores de pantalla de Windows a dispositivos Linux y se conecta directamente a la GPU de su PC. Su código de Linux podrá conectarse directamente a los recursos de la GPU, por lo que si Windows no usa la GPU, las aplicaciones WSL de Linux pueden usarla. Este método debería funcionar para dispositivos como Surface Book 3 con capacidades gráficas integradas y discretas.

Al hacer que los nuevos controladores de Linux sean compatibles con los controladores de Windows, Microsoft puede llevar DirectX 12 a WSL. Puede usar la mayoría de sus funciones, además de mostrar píxeles en la pantalla. Esto no debería ser un gran problema, ya que aún puede usar la GPU de su PC para cálculos y renderizado sin conexión. Los módulos que implementan la API siguen siendo de código cerrado, por lo que no podrá modificarlos.

OpenCL en WSL

Este enfoque permite a Microsoft llevar su API de DirectML a Linux, admitiendo tanto la inferencia como el entrenamiento. Los desarrolladores podrán usar plataformas conocidas de aprendizaje automático de código abierto en WSL para construir, probar y entrenar modelos, que luego se pueden exportar usando tecnologías como ONNX para usar en aplicaciones WinML que se ejecutan en Windows. Microsoft lanzará una versión de TensorFlow compatible con DirectML para el entrenamiento de modelos basado en hardware.

La mayoría de las aplicaciones de Linux no utilizan la API de Microsoft, sino que utilizan la API estándar abierta de Khronos Group, OpenCL, que proporciona la potencia informática de la GPU. El soporte de GPU para WSL 2 incluirá una versión de la popular biblioteca Mesa que brinda acceso a nuevos controladores de virtualización de GPU, lo que permite que las llamadas familiares de Mesa a OpenCL se ejecuten en PC con Windows. OpenCL está diseñado para funcionar en diferentes marcas de GPU, por lo que si desea acceder a funciones específicas de Nvidia, deberá usar las propias de Nvidia. CUDAMicrosoft incluirá soporte para CUDA en WSL con una versión de libcuda que funciona con el nuevo controlador GPU.

AMD lanzó recientemente un controlador que admite la aceleración de GPU WSL con una vista previa actualizada del controlador Adrenalin Radeon DirectX 12. Gracias a DirectML actualizado que agrega soporte para entrenamiento e inferencia de modelos, puede aprovechar las últimas GPU de gama alta para usar marcos de aprendizaje automático familiares en distribuciones de Linux alojadas en Windows o WSL 2. Puede comenzar a experimentar con él en la última compilación de Windows 10 de Dev Channel (anteriormente Fast Ring).

La compatibilidad con GPU unificada en Windows tiene mucho sentido. Los proveedores pueden reducir los costos de soporte y Microsoft finalmente puede proporcionar una solución de GPU multiplataforma que simplifica la transferencia de código desde muchas plataformas diferentes (para productividad y juegos) a Windows. Con herramientas como TensorFlow disponibles para Windows y la capacidad de entrenar modelos ML en PC de estaciones de trabajo, será interesante ver cómo el aprendizaje automático y la computación paralela de datos se abren paso en nuestras aplicaciones comerciales cotidianas.

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