Поделиться
Новая Nvidia CUDA упрощает параллельное программирование
Компания Nvidia представила 6-ую версию платформы параллельных вычислений и модели программирования Nvidia CUDA, призванную упростить параллельное программирование и помочь разработчикам значительно сократить время и усилия на создание научных, инженерных, корпоративных и других приложений с помощью графических процессоров.
По словам разработчиков, среди ключевых возможностей CUDA 6: унифицированная память — упрощает программирование, обеспечивая приложениям доступ к памяти CPU и GPU без необходимости вручную копировать данные с одной памяти в другую, а также упрощает добавление поддержки GPU-ускорения в широком спектре языков программирования; интегрируемые библиотеки — автоматически ускоряют вычисления BLAS и FFTW в приложениях до 8 раз путем простой замены существующих библиотек CPUна GPU-ускоряемые эквиваленты; многопроцессорное масштабирование — измененные GPU-библиотеки BLAS и FFT автоматически масштабируют производительность системы при добавлении до 8 GPU, обеспечивая скорость вычислений двойной точности более 9 терафлопс, а также поддерживают еще большие нагрузки (до 512 ГБ). Многопроцессорное масштабирование также можно использовать с новой библиотекой BLAS, рассказали CNews в Nvidia.
«Благодаря автоматическому управлению данными унифицированная память позволяет нам быстрее моделировать ядра, работающие на GPU, и упрощает код, сокращая время разработки до 50%, — заявил Роб Хоикстра (Rob Hoekstra), директор отделения по масштабируемым алгоритмам при Sandia National Laboratories. — Новые возможности будут очень кстати при выборе модели программирования в будущем и портировании более сложных и громоздких кодов на графические процессоры».
Помимо вышеперечисленных возможностей платформа CUDA 6 включает полный набор инструментов программирования, GPU-ускоренные математические библиотеки, документы и инструкции по программированию.
Шестая версия Toolkit CUDA будет представлена в начале 2014 г. Разработчики, зарегистрированные в программе CUDA-GPU Computing, будут извещены о ее доступности.
Короткая ссылка
