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作者: XF-News
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    [顯示卡/器] NVIDIA 發布全球最普及的平行運算平台 CUDA 5 打造更容易的程式設計環境

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    XF-News 發表於 2012-10-18 02:31:39 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
    NV CUDA.jpg

    全新版本現供免費下載
    為開發人員提供新型工具、函式庫和提升生產力之眾多功能

    CUDA已有越過150萬下載次數,並可支援180種以上先進的研發、科學和商業應用軟體,為開發人員提供了一個最容易運用GPU加速運算優點的方法。
    CUDA已成功獲得廣泛的用戶和應用基礎,而CUDA5全新的編程功能可讓眾多運用GPU加速應用之開發比從前更快、更容易,其中有支持動態平行運算(dynamicparallelism)、GPU指令(GPU-callable)函式庫、DRMA(遠端直接記憶體存取)的GPUDirect™支援,以及NVIDIANsight™EclipseEdition的整合式開發環境。
    CUDA5大受開發者青睞
    已對CUDA5預覽版作評估的軟體開發商都指出,CUDA5可大幅加速應用程式的運算效能,並提供更好的可編程能力。
    國防與航太產業深深了解CUDAGPU加速帶給影像、影音和雷達等感測器資料處理作業的好處。來自美國夏洛茨維爾的GEIntelligentPlatforms的GPGPU應用工程師DustinFranklin表示:「CUDA5對我們來說是一項非常重大的技術。許多我們正在使用的應用程式都需要直接用GPU運算串流式的感測器資料,而且延遲率要低;因此,新的KeplerGPU針對RDMA提供GPUDirect支援,這對我們的客戶而言十分重要。我們已針對我們客製化的感測器整合了許多支援功能,而且也對成果感到非常滿意。」
    法國里昂大學醫院一位生物化學研究員GuillaumeBelz已在複雜的訊號分析和資料開採方面運用動態平行運算和GPU指令函式庫。Belz指出:「以往我們的系統只用CPU,所以資料分析工作都要花上數週,甚至是幾個月的時間。現在藉由GPU加速功能,我們可以在幾小時內就可以得出分析結果。如果沒有GPU加速功能,資料分析不可能像現在那麼快。」
    在紐約羅徹斯特理工學院攻讀成影科學學位的Weihua(Wayne)Sun博士對NVIDIANsightEclipseEdition所作的分析結果極為讚賞。WeihuaSun博士表示:「當我知道CUDA5會包括全新的NsightEclipseEdition整合式開發環境時,我就知道我馬上需要一套。一個單一的整合式開發環境具備了所有我需要的編程、除錯和最佳化開發工具,必可協助我大幅提升研究工作的生產力。」
    CUDA5的全新功能
    CUDA5可讓開發人員盡情運用NVIDIAGPU的效能優勢,其中包括以NVIDIAKepler™運算架構打造的GPU加速器。Kepler架構是有史以來最快、最有效率,以及可提供最高效能的運算架構。CUDA5主要功能包括:
    •動態平行運算-為GPU加速功能注入全新的演算法
    GPU執行緒可以靈活地大量產生全新的執行緒,讓該GPU可針對資料進行運算。動態平行運算可將與CPU之間資料傳輸次數降到最少,因而可大幅簡化平行運算的編程作業。同時,這項功能可讓GPU加速功能適用於更多的熱門演算法,例如那些適用於自動適應網格精緻化(adaptivemeshrefinement)和運算型液態動力學(computationalfluiddynamics)等應用軟體。
    •GPU指令函式庫-促成第三方廠商之供應體系
    一個全新的CUDABLAS函式庫可讓開發人員為他們自己的GPU指令函式庫進行動態平行運算。他們可以設計外掛的API,這可讓其他開發人員延伸其軟體核心(kernel)的功能,並可讓其他開發人員在GPU上建置回傳函數指標,以便將第三方提供的GPU指令函式庫功能進行客製化。而「物件連結」(objectlinking)功能則可讓開發人員將多個CUDA原始檔編譯到單獨的物件檔案中,並將它們連結至更大型的應用或函式庫,為開發大型GPU應用提供一個有效且熟悉的程序,
    •RDMA的GPUDirect支援-將系統的記憶體瓶頸降到最低
    GPUDirect可促進GPU與其他PCI-E元件進行直接溝通,同時可支援網路介面卡和GPU之間的直接記憶體存取。這項功能更可在一個叢集中大幅減少GPU節點之間的MPISendRecv延遲問題,而且可提升應用程式的整體效能。
    •NVIDIANsightEclipseEdition-可快速、簡易地產出CUDA原始碼
    這項功能可讓程式設計人員在Linux和MacOSX平台上,用熟悉的Eclipse整合式開發環境進行開發、除錯,以及為GPU應用程式建立設定檔。一個整合式的CUDA編輯器和各種CUDA範例有助加速CUDA原始碼之產生,而自動程式碼重構(coderefactoring)可讓CPUloop匯入CUDA核心的過程變得容易。一個整合式的專家分析系統提供自動化的效能分析,並有修正各種原始碼效能瓶頸的按步就班式指引,而且語法高亮度顯示(syntaxhighlighting)功能可輕易區分GPU原始碼和CPU原始碼。
    全新線上CUDA資源中心
    CUDA註冊開發者計畫
    關於CUDA
    CUDA是由NVIDIA開發的平行運算平台及編程模式,藉由發揮GPU的強大威力,可大幅提升整體運算效能。
    關於NVIDIA(輝達)
    NVIDIA(輝達)公司在1999年發明了繪圖處理器(GPU)後,便讓全世界認識到電腦繪圖功能的威力;如今,其處理器啟動從智慧型手機到超級電腦等廣泛的產品。NVIDIA(輝達)的行動處理器,普遍應用於手機、平板電腦以及車用資訊娛樂系統中。PC遊戲玩家仰賴GPU,享受真正身歷其境的世界。專業人士利用GPU創造電影中精采的3D繪圖和視覺效果,也設計出從高爾夫俱樂部到大型噴射客機等各種物件。而研究員運用GPU,可以透過高效能運算促進科學新領域的發展。NVIDIA(輝達)擁有超過5,000項已核發、認可或申請中之專利,其中包括現代運算技術基礎之設計與深入研究。欲瞭解更多NVIDIA(輝達)詳細資訊,請瀏覽NVIDIA網站。


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