Новая версия CUDA 4.0 упрощает параллельное программирование

САНТА-КЛАРА, Калифорния – 28 февраля, 2011— NVIDIA сегодня объявила о выходе новой версии набора инструментов NVIDIA® CUDA® для разработки параллельных приложений с помощью графических процессоров NVIDIA.

Набор инструментов NVIDIA CUDA 4.0 был создан, чтобы упростить параллельное программирование и позволить еще более широкому кругу разработчиков портировать свои приложения на GPU. Основные возможности новой архитектуры:

• Технология NVIDIA GPUDirect™ 2.0 обеспечивает равноправную связь между GPU в рамках одного сервера или рабочей станции, что упрощает и ускоряет мультипроцессорное программирование и работу приложений.
• Унифицированная виртуальная адресация (UVA) организует единое адресное пространство для основной системной памяти и памяти GPU, что делает параллельное программирование еще быстрее и проще.
• Библиотеки примитивов Thrust C++ - набор алгоритмов C++ с открытым кодом для параллельных расчетов и структур данных, которые упрощают программирование для разработчиков на C++. Thrust ускоряет стандартные операции, такие как параллельное хранение, в 5-100 раз по сравнению с библиотеками Standard Template Library (STL) и Threading Building Blocks (TBB).

«Возможность использования параллельных расчетов на GPU с помощью стандартных шаблонов заметно повышает продуктивность работы в широком спектре задач – от простого формирования денежных потоков до сложных расчетов с рыночными моделями Libor, переменными аннуитетами и корректировкой остаточных денежных потоков», - сказал Питер Декрем (Peter Decrem), директор Rates Products в Quantifi. «Библиотека Thrust C++ заметно уменьшила порог вхождения благодаря низкоуровневой функциональности, такой как доступ и распределение памяти, что позволяет финансовым специалистам сосредоточиться на разработке алгоритмов в среде с GPU-ускорением».

Архитектура CUDA 4.0 включает и другие функции и возможности:

• MPI интеграция с приложениями CUDA – Модификация MPI, такая как OpenMPI, автоматически пересылает данные из и в память GPU по Infiniband, когда приложение посылает или получает запрос с MPI.
• Многопоточность и GPU – Многочисленные потоки с CPU хоста могут обмениваться контекстом на одном GPU, что упрощает совместное использование GPU многопоточными приложениями.
• Использование нескольких GPU одним потоком с CPU – Один поток с CPU хоста может иметь доступ ко всем GPU в системе. Разработчики могут легко распределить работу между несколькими GPU для таких задач, как обмен «ореолами» в приложениях.
• Новая библиотека NPP для обработки изображений и компьютерного видения – Большой набор операций по трансформации изображения, которые позволяют быстро разрабатывать приложения обработки изображений и компьютерного зрения.
• Новые и улучшенные возможности
  • Автоматический анализ производительности в Visual Profiler
  • Новые функции в cuda-gdb и поддержка MacOS
  • Поддержка функций C++, таких как новый/удалить и виртуальные функции
  • Новый бинарный дизассемлер на GPU

Подробнее про возможности и функциональность CUDA Toolkit и приложения GPGPU смотрите на странице www.nvidia.ru/cuda.

О NVIDIA

© Компания NVIDIA®, 2011. Все права защищены. NVIDIA, логотип NVIDIA и CUDA являются товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками компании NVIDIA в США и/или других странах. Все другие названия компаний и/или продуктов могут являться товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками соответствующих владельцев. Функции, цены, наличие и спецификации могут быть изменены без предупреждения.