Поиск по сайту

up

Компьютерные новости

Все разделы

NVIDIA CUDA 6 максимально упрощает параллельное программирование

Компания NVIDIA анонсировала новую, 6-ую версию популярной платформы параллельных вычислений и модели программирования - NVIDIA CUDA. Она максимально упрощает параллельное программирование, позволяя разработчикам значительно сократить время и усилия на создание научных, инженерных, корпоративных и других приложений с помощью графических процессоров.

NVIDIA CUDA 6

Платформа NVIDIA CUDA 6 обеспечивает новые возможности, позволяющие разработчикам мгновенно ускорять приложения до 8 раз путем замены существующих библиотек на базе CPU. Список ключевых ее возможностей выглядит следующим образом:

  • 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 CPU на 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 TFLOPS, а также поддерживают еще большие нагрузки (до 512 ГБ). Многопроцессорное масштабирование также можно использовать с новой библиотекой BLAS.

Помимо вышеперечисленных возможностей, платформа NVIDIA CUDA 6 включает в себя полный набор инструментов программирования, GPU-ускоренные математические библиотеки, документы и инструкции по программированию.

Новинка будет представлена в начале 2014 года. Разработчики, зарегистрированные в программе CUDA-GPU Computing, будут извещены о ее доступности. Зарегистрироваться в программе можно здесь. Подробнее о платформе NVIDIA CUDA 6 можно узнать на стенде NVIDIA (№613) на конференции SC13, которая пройдет с 18 по 21 ноября в Денвере, а также на сайте NVIDIA CUDA.

NVIDIA
Сергей Будиловский