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엔비디아, 지포스 GPU를 이용한 어플리케이션 발표

2008-08-19 12:06
김찬호 前 기자 mercutio님의 미디어로그 가기 press@bodnara.co.kr

엔비디아는 지포스 그래픽 카드의 성능을 이용하는 비(非) 그래픽 어플리케이션 셋을 출시했다.

지포스 파워 팩에는 스탠포드 대학교의 Folding@home 분산 컴퓨팅과 단백질 폴딩 클라이언트 및 엘리멘탈 테크놀러지스(Elemental Technologies)의 Badaboom 비디오 트랜스코더가 포함되어 있다. 이들은 www.nvidia.com/theforcewithin에서 무료로 다운로드 할 수 있으며, CPU가 아닌 GPU에서 엔비디아 지포스 GPU와 CUDA C-프로그래밍 기술을 활용해 처리 성능을 향상시키고, 보다 효율적인 작업이 가능하다고 엔비디아는 밝혔다.

2007년 첫 선을 보인 CUDA 프로그래밍 기술은 현재까지 소프트웨어 개발자들에게 엔비디아 GPU에서 실행 가능한 C 언어 기반의 어플리케이션을 만들 수 있는 프로그래밍 환경을 제공해 왔다. 많은 상업용, 과학 어플리케이션이 CUDA 기술을 적용하고 있으며 CUDA 기술을 활용한 소비자 어플리케이션이 출시되고 있다.

엘리멘탈 테크놀러지스(Elemental Technologies)의 Badaboom은 비디오 파일을 다른 포맷으로 변환하는 비디오 트랜스코딩 프로그램이다. 예를 들어 MPEG 파일을 Badaboom을 통해 변환하여 iPod이나 다른 휴대용 기기에서도 재생할 수 있게 한다. 비디오 트랜스코딩은 홈 컴퓨팅에서 가장 시간이 많이 소요되는 작업 중 하나로, CPU를 사용해 2시간 분량의 영화를 변환할 경우 6시간 이상이 소요되는 반면, GPU상에서 Badaboom을 사용할 경우 변환 처리 속도가 기존에 비해 최대 18배 이상 빨라져 몇 분이면 변환을 완료할 수 있고, 그 동안 CPU는 이메일이나 웹 브라우징 같은 다른 작업을 수행할 수 있다.

현재 진행중인 스탠포드 대학교의 Folding@home 분산 컴퓨팅 프로그램은 소비자가 자신의 PC 처리 능력을 질병 치료를 위해 사용할 수 있게 한다. 엔비디아 GPU는 CPU에 비해 최대 140배 빠른 속도로 Folding@home을 실행하며, 과학적 계산을 위해서 PC의 쉬고 있는(idle) 사이클을 이용한다.

Folding@home은 우리 몸 안에서 이루어지는 단백질 조합 방식인 ‘단백질 접힘(폴딩)’에 대해 연구하는 시뮬레이션 프로젝트이다. 생물학자들은 단백질이 어떻게 빠르고 신속하게 폴딩되는지 그리고 잘못된 폴딩이 이루어질 경우 어떤 문제가 발생하는지 이해하기 위해 단백질 폴딩 시뮬레이션을 진행하고 있다. 파킨슨병, 낭포성 섬유증, BSE (광우병), 폐기종 및 여러 가지 암 등의 질병이 잘못된 단백질 폴딩에서 비롯된다고 알려져 있다. Folding@home 클라이언트는 PC의 백그라운드에서 실행되는 무료 프로그램으로서, 일반인이 질병 치료를 위한 연구에 기여할 수 있는 기회를 제공한다.

이 기사의 의견 보기
joel83 (ID) joel83님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 12:37/ 신고
바다붐 말이 많던데 ㅎㅎ;;
ysgy1121 (ID) / 08-08-19 12:37/ 신고
여러 분야에서 쓰이는군요..
bluemun (ID) bluemun님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 12:43/ 신고
GPU를 그래픽이 아닌 일반 어플리케이션용으로 활용할 수 있다는 발상 자체가 신선하죠.
yuhwa (ID) yuhwa님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 13:38/ 신고
CUDA 프로그래밍 하기 어려워 보이네요. 과학도나 공학도들이나 사용할듯
kkp61 (ID) kkp61님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 13:43/ 신고
상당히 초과학적인 ㅡㅡ; 으악 머리아퍼 ㅋㅋ
valkyrie (ID) valkyrie님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 13:59/ 신고
실제로 CUDA를 이용할 정도의 작업이 일반인들에게는 없기도 합니다. 원래 전문가를 위한 분야였던 거죠.
gurngi (ID) / 08-08-19 14:17/ 신고
엔비디아가 요즘 안뛰는 곳이 없네요.....
king8407 (ID) king8407님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 14:54/ 신고
좋은 점이 많은거 같네요..
yunkj (ID) yunkj님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 15:13/ 신고
CUDA를 이용한 다양한 어플리케이션이 나오는군..
x8051 (ID) x8051님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 15:36/ 신고
다양하게 사용된다는 점에서 좋은 것 같습니다.
knihgt (ID) / 08-08-19 15:36/ 신고
GPU 다양한 분야에 쓰이는게 신기하기만한..ㅎ;;
scoot (ID) scoot님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 15:49/ 신고
새로운 시도라는 점에서 박수를 보내고 싶군요. cpu와 gpu 의 시너지 효과도 곧 나타나겠죠
dreams (ID) / 08-08-19 16:23/ 신고
여러곳에서 쓰이는군요
ktyzzangman (ID) ktyzzangman님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 16:29/ 신고
CUDA가 요즘에 많이 언급되네요,,,,, 많은분들이 쓰지는 못할것 같네요
kss8569 (ID) kss8569님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 16:53/ 신고
CUDA ....많이 쓰꾼...
xxyy (ID) / 08-08-19 16:59/ 신고
CUDA는 여러분야에 쓰이지만..전문가분들이나...
dreamwizard (ID) / 08-08-19 17:44/ 신고
CUDA 자주 나오는군요...
kama136 (ID) / 08-08-19 18:24/ 신고
GPU를 우수한 처리 성능을 활용할 수 있는 범용적인 프로그램이 많이 나왔으면 좋겠네요.
jinnei77 (ID) jinnei77님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 19:06/ 신고
엔비디아가 요즘 하드웨어 기반 소프트웨어를 많이 관심 가지는거 같네요
hanaro (ID) hanaro님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 19:22/ 신고
일반 SW개발용도에도 많이 사용 될수 있었으면 합니다. 의외로 사용할 분양가 많을듯 한데요
vobaman (ID) / 08-08-19 19:58/ 신고
cuda 가 보드나라 기사에 상당히 많이 등장하네요 ㅎㅎ
ohye701 (ID) ohye701님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 21:04/ 신고
쓸일이 있을지;;
godanhan (ID) / 08-08-19 21:45/ 신고
일반 소프트웨어에서 효과를 볼 수 있는 것이 어떤 것이 있을지 궁금하군요.
blasty (ID) blasty님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 21:56/ 신고
GPU와 CPU를 묶어서 활용도 가능할런지..
mhk92 (ID) mhk92님의 미디어로그 가기  / 08-08-19 22:47/ 신고
젠신 황 강연회 참석해서 들으니 앞으로 활용 범위가 상당히 넓을 것으로 보이더군요. 다만 아직은 일반 사용자들은 gpu를 이용한 어플리케이션이 바다붐 정도이긴 하더군요.
y20303 (ID) y20303님의 미디어로그 가기  / 08-08-20 3:13/ 신고
그냥 글을 읽기만해도 어려워 보입니다.^^;
sky0734 (ID) sky0734님의 미디어로그 가기  / 08-08-20 6:46/ 신고
동영상 컨버팅하는되 이용되면 정말 빨라지겠네요.
happygump (ID) / 08-08-20 9:05/ 신고
CUDA를 잘만 이용하면 유용한 어플리케이션이 많이 나올듯
jackyang (ID) jackyang님의 미디어로그 가기  / 08-08-20 9:11/ 신고
CUDA 유용성을 재고 하겠군요.
compluto (ID) / 08-08-20 9:19/ 신고
cpu와 gpu의 시너지 효과가 기대됩니다.과연 얼마만큼의 효과를 보여줄런지..
vobavoba (ID) vobavoba님의 미디어로그 가기  / 08-08-22 13:38/ 신고
기대되는 내용이네요
jun1023 (ID) / 08-08-24 6:49/ 신고
무슨 얘긴지 이해는 다 안되고 그냥 좋다는것은 알겠습니다.ㅎㅎ
ljhhjw (ID) ljhhjw님의 미디어로그 가기  / 08-08-25 19:01/ 신고
GPU 활용할 일이 많아졌다는 결론.ㅎㅎ
jenjinman (ID) jenjinman님의 미디어로그 가기  / 08-08-31 23:36/ 신고
GPU의 빠른 처리 연산 속도를 이용하는것 같네요.
GPU의 연산속도 처리가 빨라 다양한 분야에 사용될수 있다는 글을 언제가 읽었던 기억이 나네요.
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