NVIDIA objavljuje verziju 5 svog CUDA softverskog paketa

NVIDIA je danas učinila dostupnom svoju novu verziju softverskog paketa CUDA 5, moćnu novu verziju najprodornije platforme na svetu za paralelno programiranje i programskog modela za ubrzavanje naučnih i inženjerskih aplikacija na GPU-ovima. Nova verzija se može preuzeti besplatno sa NVIDIA Developer Zone sajta.
Sa više od 1.5 miliona preuzimanja i podrškom za više od 180 vodećih naučnih, inženjerskih i komercijalnih aplikacija, CUDA programski model je najpopularniji način za programere da iskoriste GPU ubrzano računarstvo.
Nastavljajući uspešnim putem nove programerske karakteristike CUDA 5 platforme čine razvoj GPU ubrzanih aplikacija bržim i lakšim nego ikad, uključujući podršku za dinamični paralelizam, GPU biblioteke koje se pogu pozivati, NVIDIA GPUDirect tehnologiju koja podržava RDMA (remote direct memory access) i NVIDIA Nsight Eclipse Edition, integrisano okruženje za razvoj (IDE).
Pohvale programera za CUDA 5 paket
Programeri koji su imali prilike da isprobaju pred-finalnu verziju CUDA 5 paketa su prijavili često dramatična ubrzanja aplikacija i unapređenu programabilnost.
Odbrambene i vazdušne industrije shvataju benefite CUDA GPU akceleracije za obradu fotografija, videa i podataka sa senzora, kao na primer sa radara. Po rečima Dustin Franklin-a, GPGPU inženjera za aplikacije u kompaniji GE Intelligent Platforms “CUDA 5 je značajna tehnologija za nas. Mnoge aplikacije koje koristima uključuju prenos podataka direktno sa senzora na GPU uz veoma malo kašnjenja tako da je GPUDirect podrška za RDMA na novim Kepler GPU-ovima neverovatno važna za naše mušterije. Već smo dodali podršku za veliki proj posebnih senzora i jako smo srećni sa rezultatima”.
Guillaume Belz, istraživački biohemičar na univerzitetskoj bolnici u Lionu, Francuska koristi dinamički paralelizam i GPU biblioteke koje se mogu pozivati kako bi obavljao kompleksne analize signala i “data mining”. “Uz pomoć GPU akceleracije možemo dobiti rezultate za nekoliko sati dok nam je pre dok smo koristili samo CPU-ove bilo potrebno po par nedelja ili čak meseci. Bez GPU akceleracije analiza je gotovo nemoguća”, izjavio je Belz.
Weihua (Wayne) Sun, kandidat za doktora nauka na polju slike na Rohčester institutu za tehnologiju u Njujorku je impresioniran sa NVIDIA Nsight Eclipse Edition softverom. “Kada sam saznao da CUDA 5 uključuje novi Nsight Eclipse Edition IDE znao sam da mi je odmah potreban. Imati sve programerske, “debugging” i optimizacione alate u jednom okruženju za razvoj je odlično unapređenje produktivnosti za mene.”
Nove mogućnosti CUDA 5 paketa
CUDA 5 omogućava programerima da iskoriste sve prednosti NVIDIA GPU-ova, uključujući GPU akceleratore bazirane na NVIDIA Kepler arhitekturi – najbržoj, najefikasnijoj arhitekturi visokih perfomansi ikada napravljenoj. Ključne karakteristike uključuju:
Dinamički paralelizam – Donosi GPU akceleraciju novim algoritmima
GPU instance mogu dinamično stvarati nov einstance, dozvoljavajući GPU-u da se adaptira podacima. Umanjivanjem poziva ka GPU-u dinamički paralelizam dosta pojednostavljuje paralelno programiranje. Takođe omogućava GPU akceleraciju šireg broja popularnih algoritama kao što su oni koji se koriste u prilagodljivim mrežnim procesima i dinamici fluida.
GPU biblioteke koje se mogu pozivati – Omogućavaju eko sistem treće strane
Nova CUDA BLAS biblioteka omogućava programerima da koriste dinamički paralelizam za svoje GPU biblioteke. Mogu dizajnirati API dodatak koji omogućava drugim programerima da prošire funkcionalnost svojih kernela i omoguće im da implementiraju poziove ka GPU-u kako bi definisali finkcionalnost bilbioteka od treće strane. Takozvana “object linking” funkcionalnost pruža efikasan i poznat proces za programere koji razvijaju velike GPU aplikacije omogućavajći im da kompajliraju više CUDA izvornih fajlova u odvojene fajlove objekata i linkuju ih u velike aplikacije i biblioteke.
GPUDirect podrška za RDMA – Umanjuje uska grla sistemske memorije
GUPDirect tehnologija omogućava direktnu komunikaciju između GPU-a i drugih PCI-E uređaja i podržava direktan pristup memoriji od strane mrežnih karti i GPU-a. Takođe značajno umanjuje MPISendRecv latencije između GPU ćelija u klasteru i unapređuje ukupne perfomanse aplikacije.
NVIDIA Nsight Eclipse Edition – Generišite CUDA kod brzo i lako
NVIDIA Nsight Eclipse Edition omogućava programerima da razvijaju, debaguju i profilišu GPU aplikacije u okviru poznatog Eclipse baziranog IDE-a na Linux i Mac OS X platformama. Integrisan CUDA editor sa CUDA primerima ubrzava generisanje CUDA koda a automatsko ponovno korišćenje koda omogućava lako portovanje CPU petlji na CUDA kernel. Integrisan sistem za ekspertsku analizu koda omogućava automatsku analizu perfomansi i korak po korak vođenje kako bi se popravile perfomanse ukoliko su u pitanju uska grla dok markiranje sintaksi čini lako razlikovanje CPU od GPU koda.
Novi onlajn CUDA Resource centar
Kako bi pomogli programerima da maksimalno iskoriste potencijal paralelnog programiranja sa CUDA tehnologijom NVIDIA je lansirala besplatan onlajn servis za CUDA programere na adresi http://docs.nvidia.com. Sajt nudi najnovije informacije o CUDA platformi i programskom modelu, ali takođe i pristup svoj CUDA developer dokumentaciji i tehnologijama, uključujući: alate, uzorke koda, biblioteke, API-je i vodiče za uređivanje i programiranje.
CUDA program za registrovane programere
Paralelni programeri su pozvani da se pridruže besplatnom CUDA Registered Developer programu kako bi dobili raniji pristup softverskim izdanjima, alatima i drugim resursima. Posetite http://www.nvidia.com/paralleldeveloper za više informacija.
O CUDA tehnologiji
CUDA je platforma za paralelno računarstvo i programerski model kompanije NVIDIA koji omogućava dramatična ubrzanja računarskih perfomansi koristeći snagu GPU-ova.
Više informacija o GPU računarstvu je dostupno na NVIDIA sajtu. Kako bi ste saznali više o CUDA tehnologiji ili preuzeli poslednju verziju, posetite CUDA sajt. Za više vesti o kompaniji NVIDIA, informacija o proizvodima, video klipova, fotografija i drugih informacija molimo posetite NVIDIA newsroom. Pratite nas na Twitter-u na @GPUComputing.