NVIDIA выпустила CUDA 5

Компания NVIDIA представила новую версию платформы параллельных вычислений и модели программирования для ускорения решения научных и инженерных задач на GPU - NVIDIA CUDA 5.

Новые возможности CUDA 5 направлены на ускорение и упрощение разработки GPU-ускоряемых приложений. Среди них:

• Динамический параллелизм– новые алгоритмы GPU-ускорения. Потоки GPU могут динамически рождать новые потоки, позволяя GPU адаптироваться к новым данным. Сводя к минимуму пересылку данных в CPU и обратно, динамический параллелизм значительно упрощает параллельное программирование. Это также позволяет применять GPU-ускорение к более широкому спектру распространенных алгоритмов, например, используемых в адаптивном измельчении сетки и вычислительной гидродинамике.
• Вызываемые из кода на GPU библиотеки – развитие экосистемы разработчиков приложений. Новая библиотека CUDA BLAS позволяет разработчикам применять динамический параллелизм для их собственных библиотек, вызываемых напрямую из кода на GPU. Они могут создавать дополнительные API, которые позволят другим разработчикам расширять функциональность своих ядер и выполнять обратные запросы к GPU для изменения функциональности сторонних библиотек, вызываемых GPU. Такая поддержка связывания объектов обеспечивает эффективный и знакомый процесс создания больших приложений под GPU путем компилирования многочисленных исходных файлов CUDA в отдельные объектные файлы и их объединения в большие приложения и библиотеки.
• Поддержка GPUDirect для RDMA – сокращение узких мест системной памяти.GPUDirect обеспечивает прямую связь между GPU и другими устройствами PCI-E и поддерживает прямой доступ к памяти между сетевыми картами и GPU. Это сильно уменьшает задержки MPISendRecv между узлами GPU в кластере и повышает общую скорость работы приложения.
• NVIDIA Nsight Eclipse Edition – быстрое и простое генерирование кода CUDA. Эта функция позволяет программистам создавать, отлаживать и профилировать приложения под GPU в знакомой среде на базе Eclipse на платформе Linux и Mac OS X. Встроенный редактор CUDA и примеры кода ускоряют генерирование кода CUDA, а автоматический рефакторинг кода позволяет легко портировать циклы CPU на ядра CUDA. Встроенная профессиональная система анализа проводит автоматический анализ работы и дает пошаговые инструкции для устранения узких мест в работе кода, а подсветка синтаксиса позволяет легко отличать код GPU от кода CPU.

NVIDIA также запустила бесплатныйонлайн ресурсный центр для программистов CUDA. На сайте доступна информация по платформе и модели программирования CUDA, а также открыт доступ ко всей документации и технологиям CUDA, включая инструменты, примеры кода, библиотеки, API и руководство по настройке и программированию.

Источник новости: NVIDIA