NVIDIA rilascia CUDA 6

 

NVIDIA ha annunciato un aggiornamento della piattaforma di elaborazione e programmazione in parallelo CUDA 6, piattaforma che rende la programmazione in parallelo più semplice, consentendo agli sviluppatori di software di ridurre il tempo per accelerare con le GPU le loro applicazioni scientifiche, ingegneristiche, enterprise e altre ancora.
Con i miglioramenti delle prestazioni che CUDA 6 offre, i programmatori potranno accelerare le loro applicazioni fino a 8 volte con la semplice sostituzione delle librerie CPU-based esistenti. Le principali caratteristiche di CUDA 6 comprendono:

  •  Unified Memory: semplifica la programmazione consentendo alle applicazioni di accedere alla memoria della CPU e della GPU, senza la necessità di copiare manualmente i dati da una all’altra. Inoltre, rende più facile implementare il supporto per l’accelerazione GPU in una più ampia gamma di linguaggi di programmazione;
  • Drop-in Libraries: accelerano automaticamente i calcoli BLAS e FFTW delle applicazioni fino a 8X, semplicemente sostituendo le librerie per CPU esistenti con le equivalenti GPU-accelerated;
  • Multi-GPU scaling: librerie BLAS e FFT per GPU ridisegnate, che scalano automaticamente le prestazioni su un massimo di otto GPU per singolo nodo e offrono oltre nove teraflop di prestazioni in doppia precisione per nodo, sostenendo maggiori carichi di lavoro rispetto al passato (fino a 512 GB). Il Multi-GPU scaling può essere utilizzato anche con le nuove drop-in library BLAS.

NVIDIA-CUDA

Oltre alle nuove funzionalità, la piattaforma CUDA 6 offre una suite completa di strumenti di programmazione, librerie matematiche accelerate per GPU, nonché documentazione e guide alla programmazione. La disponibilità della versione 6 del Toolkit CUDA è attesa per i primi mesi del 2014. I membri del CUDA/GPU Computing Registered Developer Program saranno informati non appena sarà disponibile per il download. Per aderire al programma è possibile registrarsi qui.


Approfondimento: urlNVIDIA CUDA
 
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  • Massimo A. Carofano

    Se forse nViad ed AMD collaborassero per innovare assieme ci sarebbe un miglioramento di efficienza mostruoso.
    Non a caso, le API AMD Mantle potrebbero tranquillamente funzionare su nVidia..

    • Giordano Squadroni

      Concordo, ma da parte di Nvidia c’è sempre “chiusura”, al contrario di Amd che tende a lasciare tutto “open”

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