Именно так заявил технический директор IBM Джон Дуимович (John Duimovich) в своем выступлении на конференции JavaOne 2013. Он отметил, что ускорители GPU обладают невероятной вычислительной мощью и их применение для вычислений в Java позволит ускорить сложные вычисления и обработку больших массивов данных. Использование GPU для вычислений в Java открывает множество новых перспектив как для Java-разработчиков, так и для производителей GPU.
Миллионы разработчиков используют Java в приложениях Web 2.0, для обработки больших массивов данных и научных расчетов. Java широко используется в фреймворках для распределенных вычислений, таких как Apache Hadoop, благодаря своей простоте использования, модуляризации и кросплатформенности. В качестве примера Дуимович привел пример стандартной сортировки, использующей стандартную библиотеку Java, и сортировки, использующей библиотеку NVIDIA CUDA:
Прирост производительности феноменальный — от 2x до 48x в зависимости от объема данных! И все это возможно с помощью Java JDK 8 и существующей библиотеки NVIDIA CUDA.
Согласно выступлению Дуимовича, IBM сделает ускорение вычислений возможным используя уже имеющиеся API. Это позволит миллионам Java-разработчиков использовать ускорение вычислений для увеличения производительности и расширения возможностей различных приложений. К тому же, ускорение вычислений с помощью GPU откроет дорогу новому поколению корпоративных приложений, которые невозможно было бы реализовать без GPU. Количество возможных применений ускорения вычислений практически безгранично: от высокопроизводительных распределенных приложений для финансового анализа и выявления мошенничества, до приложений для анализа изображений и широкополосного видео и современных научных приложений.
Дуимович не забыл упомянуть и о новой экосистеме OpenPOWER, построенной вокруг аппаратной архитектуры POWER, которая использует преимущества свободного ПО и построена на принципах открытости между такими партнерами, как NVIDIA. Перенос вычислений на GPU является отличным примером открытости между производителями серверов, комплектующих и программного обеспечения.
К сожалению на сайтах IBM Java и NVIDIA Developer Zone об этом пока ни слова и нет даже примерных сроков.
Миллионы разработчиков используют Java в приложениях Web 2.0, для обработки больших массивов данных и научных расчетов. Java широко используется в фреймворках для распределенных вычислений, таких как Apache Hadoop, благодаря своей простоте использования, модуляризации и кросплатформенности. В качестве примера Дуимович привел пример стандартной сортировки, использующей стандартную библиотеку Java, и сортировки, использующей библиотеку NVIDIA CUDA:
Прирост производительности феноменальный — от 2x до 48x в зависимости от объема данных! И все это возможно с помощью Java JDK 8 и существующей библиотеки NVIDIA CUDA.
Согласно выступлению Дуимовича, IBM сделает ускорение вычислений возможным используя уже имеющиеся API. Это позволит миллионам Java-разработчиков использовать ускорение вычислений для увеличения производительности и расширения возможностей различных приложений. К тому же, ускорение вычислений с помощью GPU откроет дорогу новому поколению корпоративных приложений, которые невозможно было бы реализовать без GPU. Количество возможных применений ускорения вычислений практически безгранично: от высокопроизводительных распределенных приложений для финансового анализа и выявления мошенничества, до приложений для анализа изображений и широкополосного видео и современных научных приложений.
Дуимович не забыл упомянуть и о новой экосистеме OpenPOWER, построенной вокруг аппаратной архитектуры POWER, которая использует преимущества свободного ПО и построена на принципах открытости между такими партнерами, как NVIDIA. Перенос вычислений на GPU является отличным примером открытости между производителями серверов, комплектующих и программного обеспечения.
К сожалению на сайтах IBM Java и NVIDIA Developer Zone об этом пока ни слова и нет даже примерных сроков.
