Plus de 80 millions de GPU GeForce 8 et au-delà aujourd’hui dans la nature sont compatibles CUDA et il s’agit là de la plus grande base installée de processeurs parallèles généralistes jamais constituée. La même architecture qui apporte la puissance graphique sur écran pour les jeux vidéo convient parfaitement à d’autres types d’applications. La nouvelle génération de GPU Nvidia GeForce apporte au moins 240 cœurs de processeurs, à comparer aux quatre cœurs d’un CPU haut de gamme. N’importe quel procédé qui peut être divisé en de multiples éléments et tourner en parallèle peut être programmé pour bénéficier de l’énorme potentiel du GPU.

Nvidia a d’abord annoncé sa technologie de programmation CUDA en 2007, pour apporter aux développeurs de logiciels un environnement de programmation basé sur le langage C afin de faciliter la création d’applications tournant sur des GPU Nvidia. De nombreuses applications commerciales et scientifiques ont adopté la technologie CUDA et maintenant c’est au tour des applications grand public d’émerger et de tirer profit de cette technologie.

« CUDA a le potentiel pour devenir un élément perturbateur à la fois des mondes GPU et CPU », a déclaré Anand Shimpi, directeur et rédacteur en chef d’AnandTech.com. « Des applications comme Badaboom, qui résolvent des problèmes importants rencontrés par le grand public, pourraient donner au matériel Nvidia un avantage significatif par rapport à d’autres GPU et cela met également en valeur le besoin qu’a le grand public d’optimiser leur PC pour obtenir une puissance décente du CPU et du GPU ».

Badaboom d’Elemental Technologies est un programme de transcodage vidéo qui convertit des fichiers vidéo en autres formats. Par exemple, le programme peut convertir un fichier MPEG sur un iPod ou tout autre appareil portatif. Le transcodage vidéo peut être l’une des tâches les plus consommatrices en temps des loisirs numériques. La conversion d’un film de deux heures, par exemple, peut prendre au moins six heures lorsqu’on utilise le CPU de l’ordinateur. Cependant, avec Badaboom utilisant le GPU, la conversion est 18 fois plus rapide qu’avec les méthodes traditionnelles, ne prenant que quelques minutes et pendant ce temps, elle libère le CPU pour faire d’autres tâches en parallèle comme gérer ses emails et surfer sur le web

Le programme d’informatique partagée Folding@home de l’université de Stanford s’attaque aux demandes de traitement intense de la recherche médicale, en donnant aux consommateurs la possibilité de partager leur puissance informatique afin d’aider à trouver un traitement à une maladie.

En tournant 140 fois plus rapidement sur un GPU Nvidia que sur un CPU, Folding@home utilise les cycles informatiques inexploitées pour faire des calculs scientifiques. Folding@home étudie le repliement des protéines, c’est-à-dire la façon dont elles s’assemblent dans notre corps. Les biologistes simulent le repliement des protéines pour comprendre comment ce phénomène se passe aussi rapidement et sûrement, ou découvrir ce qui arrive si cela ne se passe pas normalement. Des maladies comme l’Alzheimer, la fibrose cystique, la maladie de la vache folle, une forme héréditaire de l’emphysème, et de nombreux cancers devrait résulter d’un mauvais repliement des protéines. Le client Folding@home est un programme gratuit qui tourne en tâche de fond du PC, ce qui permet à tout le monde d’avoir un impact réel sur la recherche d’un traitement pour ces maladies.

Le contenu compatible CUDA de ce premier pack GeForce Power est disponible gratuitement sur le site www.Nvidia.fr/forcewithin.