Przybywa aplikacji korzystających z Nvidia CUDA - zobacz ciekawą infografikę

Lista aplikacji akcelerowanych przez procesory graficzne Nvidia została rozszerzona o 70 popularnych programów. Dzięki temu, liczba akcelerowanych tytułów dla naukowców, inżynierów i projektantów wzrosła do ponad 200.

Nvidia CUDA to platforma i model programistyczny dla aplikacji równoległych, która została stworzona przez firmę NVIDIA. Dzięki platformie CUDA programiści mogą zwiększyć wydajność aplikacji obliczeniowych, wykorzystując moc procesorów graficznych.

Pojawienie się masowo równoległych procesorów graficznych, umożliwiających przyspieszenie obliczeń i tworzenie aplikacji za pomocą popularnych wysokopoziomowych języków lub automatycznych kompilatorów, zachęciło programistów do skorzystania z udostępnionej mocy i  zmaksymalizowania wydajności ich aplikacji.

Akceleratory obliczeń obsługują wiele popularnych języków programowania, w tym C, C++ i  Fortran, a także oparty na dyrektywach model programowania OpenACC, zapewniając ogromny wzrost wydajności w tworzonych aplikacjach. Proste rozszerzenia dodane do języków programowania wysokiego poziomu umożliwiają wykorzystanie mocy obliczeń równoległych z użyciem platformy Nvidia CUDA. Platforma CUDA jest obecnie obsługiwana przez każdy procesor graficzny firmy Nvidia, a na świecie działa obecnie ponad 415 milionów kart graficznych tego typu.

W tym roku do listy aplikacji akcelerowanych przez procesory graficzne dołączyło 70 kolejnych pozycji, dzięki czemu obecnie naukowcy, inżynierowie i projektanci mogą korzystać już z ponad 200 programów. Trzy najnowsze aplikacje, które obsługują od teraz akcelerację z wykorzystaniem procesorów graficznych to:

• ANSYS Fluent: Pakiet ANSYS Fluent umożliwia tworzenie aerodynamicznych konstrukcji samochodów i samolotów zużywających mniej paliwa, a także pomaga usprawnić chłodzenie oraz zwiększyć niezawodność zintegrowanych układów  elektronicznych. W najnowszej wersji pakietu ANSYS Fluent dodano nowy solwer (w wersji beta ze wsparciem dla pojedynczej karty graficznej), umożliwiający akcelerowanie poszczególnych aplikacji, takich jak ANSYS Mechanical, za pomocą architektury Nvidia CUDA.
• MSC Nastran: MSC Nastran to aplikacja do symulacji w zakresie mechaniki strukturalnej, używana przez prawie każdego producenta samochodów. Służy ona do optymalizacji osiągów dotyczących poziomu hałasu, wibracji i  kultury pracy (NVH) – jednymi z najważniejszych atrybutów  jakości pojazdu.
• CHARMM: Powszechnie używane przez naukowców oprogramowanie CHARMM służy do badania procesów  biologicznych i dokładną analizę białek przyczyniających się do powstawania chorób oraz ich interakcję z próbnymi lekami, pozwalając na opracowanie.

Poniżej znajdziecie również listę aplikacji akcelerowanych przez procesory graficzne, które są już gotowe lub trwa proces ich tworzenia:

• inżynieria wspomagana komputerowo: Abaqus/Standard, Agilent ADS & EMPro , ANSYS Mechanical, CST MWS, MSC Nastran, Marc biblioteki solwerów  OpenFOAM, RADIOSS
• przemysł obronny i wywiadowczy: DigitalGlobe Advanced Ortho Series, Exelis (ITT) ENVI, Incogna GIS, Intergraph Motion Video Analyst, MotionDSP Ikena ISR, PCI GEomatics GXL
• media i rozrywka: Adobe CS6, Autodesk 3ds Max & Maya, Blackmagic DaVinci Resolve, Chaos V-Ray RT, Elemental Server, Telestream Vantage
• przemysł naftowy: Acceleware AxRTM, ffA SVI Pro, Headwave Suite, Paradigm Echos RTM, Schlumberger Visage, WesternGeco Omega2 RTM
• obliczenia naukowe: AMBER, CHARMM, Chroma, FastROCS, GAMESS, GROMACS, GTC, WL-LSMS, MATLAB, MILC, NAMD, QUDA, VASP, VMD
• klimat i prognozowanie pogody: COSMO, GEOS-5, HOMME, HYCOM, WRF, NEMO, NIM

„Obliczenia z wykorzystaniem procesorów graficznych nabrały rozpędu wtedy, gdy naukowcy mogli pobierać pakiet CUDA i przyspieszać własne aplikacje badawczo-naukowe”, powiedział Addison Snell, dyrektor generalny w firmie Intersect360 Research. „Obecnie wchodzimy w nową erę, w której nawet oprogramowanie komercyjne dla inżynierów i do zastosowań biznesowych współpracuje z procesorami graficznymi”.

Więcej informacji odnośnie akceleracji obliczeń i obsługujących jej aplikacji można uzyskać na konferencji SC12 (stanowisko Nvidii nr 2217), która odbywa się w Salt Lake City w dniach 12-15 listopada. Poniżej możecie również zobaczyć interesującą infografikę odnośnie technologii CUDA.

Źródło: Nvidia