Rapidmind, la empresa creada hace 5 años por el profesor Michael McCool de la Universidad de Waterloo, fue adquirida por Intel hace una semana. Rapidmind se creó con la vista puesta en la comercialización del sistema de programación Sh que conseguía adaptar y optimizar algoritmos a diferentes plataformas de consumo y altas prestaciones que surgieron a partir de los aceleradores (procesadores gráficos y variados multiprocesadores). Rapidmind creció rápidamente gracias al desarrollo de las arquitecturas multicore para ordenadores personales, que compartían la misma filosofía que los aceleradores citados, así como a la euforia de algunos desarrolladores y empresas por poder adaptar sus algoritmos a variadas arquitecturas sin la necesidad de recodificar en diferentes entornos. Un mismo código, con ayuda de las librerías de Rapidmind, podía ser ejecutado en un procesador basado en múltiples núcleos, en un procesador IBM Cell o en una tarjeta gráfica, sin necesidad de conocer detalles íntimos de estas diferentes plataformas. Como dato histórico, Google adquirió en 2007 Peakstream Inc., otra empresa con objetivos parecidos a los de Rapidmind.

Intel da un paso adelante para unir la tecnología de Rapidmind a la que ya Intel tenía en desarrollo con su Intel Ct technology. Este avance se traduce en las inquietudes que Intel demuestra con la visión de un futuro donde el desarrollo de la concurrencia se hace evidente, y donde la simplificación de la programación concurrente es la clave del desarrollo software para sus procesadores de manera eficiente. La programación concurrente (varios procesadores o núcleos de procesamiento trabajando de forma paralela sobre un único conjunto de datos) es compleja. No es nada nuevo, al igual que la programación orientada a objetos no fue nueva en los años 90, pero fue totalmente asumida por la comunidad de desarrolladores generando una revolución. La programación concurrente y el paralelismo han sido campos de aplicación estudiados desde diferentes perspectivas, pero tradicionalmente desde su componente hardware. En estos momentos, cuando el hardware disponible para el segmento de consumo es necesariamente paralelo para su supervivencia (ver post: Paralelismo de Consumo, ¿futuro de la computación?), se hace evidente que la comunidad de desarrolladores deba adoptar este modelo de programación, y es cuando las empresas fabricantes se esfuerzan por ofrecer herramientas que simplifiquen la programación en sus arquitecturas.

Otra gran apuesta, en este caso de estandarización, por ofrecer un único entorno para la programación sobre sistemas heterogéneos (aceleradores, multicores, móviles, sistemas embebidos,...) es OpenCL. Algunos fabricantes, como Nvidia y AMD-ATI, ya están empezando a ofrecer librerías de desarrollo para sus respectivas plataformas. No se debe olvidar que Nvidia lleva ofreciendo su entorno hardware/software CUDA desde el año 2007, y actualmente se ofrece gratuitamente la versión 2.3 de la SDK para la mayor parte de sistemas operativos de consumo.