NVIDIA CUDA 5 еще больше упрощает программирование на GPU

САНТА-КЛАРА, Калифорния—15 октября, 2012—NVIDIA сегодня представила NVIDIA® CUDA® 5, новую версию самой распространенной в мире платформы параллельных вычислений и модели программирования для ускорения решения научных и инженерных задач на GPU. Новую версию можно бесплатно загрузить на сайте NVIDIA Developer Zone.

Платформу CUDA загрузили уже свыше 1.5 миллиона раз, при этом она поддерживает более 180 ведущих инженерных, научных и коммерческих приложений. Сегодня CUDA – это самый простой способ для разработчиков обеспечить ускорение приложений на графических процессорах.

Новые возможности CUDA 5 еще больше ускоряют и упрощают разработку GPU-ускоряемых приложений. Среди них – поддержка динамического параллелизма, библиотек, вызываемых напрямую из кода на GPU, GPUDirect™ для RDMA (дистанционный доступ к памяти напрямую) и интегрированной среды разработки NVIDIA Nsight™ Eclipse Edition (IDE).

Разработчики одобряют CUDA 5

В оборонной и аэрокосмической областях ускорение с помощью CUDA приносит значительное преимущество при обработке цифровых изображений, полученных с разнообразных датчиков, таких, как радар. Дастин Франклин (Dustin Franklin), инженер в GE Intelligent Platforms из Шарлотсвилл, штат Вирджиния, отмечает: «CUDA 5 – это большой шаг вперед для нас. Во многих приложениях, которыми мы пользуемся, идет передача данных с датчиков непосредственно в GPU с низкими задержками, поэтому поддержка GPUDirect для RDMA в новых GPU Kepler просто необходима нашим клиентам. Мы включили эту поддержку во многие наши датчики, и результаты нас очень радуют».

Гийом Белц (Guillaume Belz), биохимик из Лионского Университета (Lyon University Hospital) во Франции, применяет динамический параллелизм и вызываемые из кода на GPU библиотеки для анализа сложных сигналов и извлечения информации. «С GPU-ускорением мы можем получить результаты всего за пару часов для проектов, на которые раньше уходили недели и даже месяцы при расчете на CPU. Без GPU-ускорения анализ в наших задачах просто невозможен».

NVIDIA Nsight Eclipse Edition поразила Уэйхуа (Уэйн) Сана (Weihua (Wayne) Sun), ученого в области визуализации из Рочестерского Технологического Института Нью-Йорка. «Когда я узнал, что в CUDA 5 вошла новая версия IDE Nsight Eclipse Edition, я понял, что должен получить ее немедленно. Перенос всех инструментов программирования, отладки и оптимизации в одну интегрированную среду разработки серьезно повысил мою продуктивность».

Новые возможности CUDA 5

• 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.

Новый онлайн центр CUDA для разработчиков

Программа CUDA для зарегистрированных разработчиков

О CUDA

Подробнее о вычислениях на GPU смотрите на сайте NVIDIA. Подробную информацию о CUDA и последнюю версию можно найти на сайте CUDA. Новости NVIDIA, информацию о компании и продуктах, видео, изображения и другую информацию смотрите в новостном разделе. Следите за новостями в Twitter: @GPUComputing.

О компании NVIDIA