Catalyst 10.2, 10.3 und Mobility 10.3 im Test (8/9)

OpenCL auf dem Notebook?

Wer GPU und CPU zur APU verschmelzen möchte braucht nicht nur Treiber, sondern auch auch eine Programmierschnittstelle, die Aufrufe der Software entsprechend an die Hardware weiterleitet. AMD setzt an dieser Stelle auf OpenCL, einen offenen Standard der sämtliche Plattformen übergreift; Also Windows, Linux und MacOS. Mit OpenCL können Programmierer wählen, auf welcher Recheneinheit etwas berechnet werden soll. Bei Notebooks können das klassischerweise die CPU oder die GPU sein oder beides. Ohne Treiberunterstützung hilft dennoch die beste Programmierschnittstelle nichts und genau daran hat es bei unserem HP Pavilion dm3-1010eg bisher gemangelt.

OpenCL für Grafikeinheiten fand zum ersten Mal öffentlich mit einem Hotfix des Catalyst 9.12 Treibers seinen Weg auf die Systeme mit AMD Grafiktechnologie. Seit dem Catalyst 10.1, der bis heute aktuell war, ist es standardmäßig implementiert. So zieht mit dem Catalyst Mobility 10.3 also OpenCL auch auf Notebooks ein - eine GPU der Radeon Mobility HD 4300 Serie muss es mindestens sein und vorläufig befindet sich deren Unterstützung auch noch im Beta-Stadium. Immerhin: Beta ist besser als nichts und wir lassen es uns nicht nehmen, AMDs OpenCL-Implementierung mit einer Radeon Mobility HD 4330 auf den Zahn zu fühlen.

Zunächst ist ein Vergleich der CPU und der GPU angesagt. Bestimmte Berechnungen eignen sich - wenn sie hoch parallelisierbar sind - für eine GPU besser, andere wiederum, wenn sie seriell sind, besser für die CPU. Mit dem GPU Caps Viewer ist es recht einfach ein Beispiel zu erzeugen. Mit dem Tool kann einerseits per OpenCL auf der CPU gerechnet werden oder andererseits auf der GPU - wobei in jedem Fall die GPU die Renderarbeit via OpenGL übernimmt. Der "Surface Deformer" Test zeigt dabei sehr schön, wie die dargestellte Objektdeformation viel effizienter von der GPU berechnet wird:

Man muss jedoch nicht immer die CPU der GPU entgegenstellen und wir möchten auch nicht den Eindruck erzeugen, die GPU sei generall die bessere Lösung; der GPU Caps Viewer beinhaltet auch Tests, in denen sich der Athlon Neo Prozessor besser schlug. Bei sehr rechenintensiven Aufgaben kann es durchaus vorteilhaft sein, wenn sich beide Einheiten ergänzen - aufwändiges Path-Tracing ist hier unser Beispiel. SmallptGPU V2.0 nutzt zum Rendern einer Szene mittels OpenCL je CPU und GPU; der Clou dabei ist, dass das Programm auch die Lastenverteilung darstellen kann.

Alles in Butter also mit AMDs OpenCL Unterstützung für Notebooks? Mitnichten. Vor Kurzem sandte AMD noch eine stolze Pressemitteilung in die Welt, dass man eng mit SiSoftware zusammengearbeitet habe, um in der Benchmarksuite "Sandra" verlässliche Werte bei den GPGPU Tests zu erzeugen. Uns hätte auch sehr interessiert, wie dort CPU, GPU und beide gemeinsam im OpenCL Test abschneiden, doch leider ließ sich die Radeon Mobility HD 4330 weder mit dem ATI Stream SDK 2.0 noch mit dessen Update 2.01 zur Funktion überreden:

Da wird bei SiSoftware oder AMD - am besten sogar beide - wohl nochmal jemand nach dem rechten sehen müssen. Alles in allem haben wir gesehen, dass die Unterstützung für OpenCL auf Notebooks mit dem Catalyst 10.3 auf jeden Fall kommen wird und dass es grundsätzlich auch funktioniert.