NVIDIA CUDA 4.0 - łatwiejsze programowanie równoległe

NVIDIA przedstawiła dziś najnowszą wersję zestawu narzędziowego NVIDIA CUDA Toolkit, przeznaczonego do tworzenia aplikacji wykorzystujących obliczenia równoległe na procesorach graficznych NVIDIA.

Zestaw narzędziowy NVIDIA CUDA 4.0 Toolkit został stworzony w celu ułatwienia programowania równoległego i zapewnienia możliwości przeniesienia aplikacji na procesory graficzne większej liczbie deweloperów. Głównymi cechami zestawu są:

  • Technologia NVIDIA GPUDirect 2.0 - obsługa wzajemnej, bezpośredniej komunikacji pomiędzy procesorami graficznymi pracującymi w obrębie jednego serwera lub jednej stacji roboczej. Dzięki temu programowanie aplikacji dla wielu procesorów graficznych staje się łatwiejsze, a wydajność aplikacji wzrasta.
  • Funkcja jednolitego adresowania wirtualnego (UVA) - możliwość stworzenia jednolitej, połączonej przestrzeni adresowej złożonej z pamięci głównej komputera i pamięci procesorów graficznych, w celu przyśpieszenia i ułatwienia programowania równoległego.
  • Biblioteki szablonów wydajnych elementów podstawowych języka C++ Thrust - kolekcja potężnych algorytmów obsługi obliczeń równoległych i struktur danych, wraz z otwartym kodem źródłowym, która ułatwia pracę programistów języka C++. Standardowe zadania (np. sortowanie równoległe) realizowane za pomocą bibliotek Thrust są od 5 do 100 razy szybsze w porównaniu ze standardowymi bibliotekami Standard Template Library (STL) lub bibliotekami Threading Building Blocks (TBB).

Jednolite adresowanie wirtualne i szybsza komunikacja między procesorami graficznymi ułatwiają wykorzystywanie mocy przetwarzania równoległego procesorów graficznych. Dostęp do funkcji obliczeń równoległych procesora równoległego znacznie zwiększa produktywność w szerokiej gamie zastosowań - od prostego generowania przepływów pieniężnych po złożone obliczenia modeli rynku Libor, zmiennych opłat rocznych i dostosowania CVA. 

Obsługa niskopoziomowych funkcji zapewniona przez bibliotekę C++ Thrust, takich jak np. dostęp do pamięci czy alokacja pamięci, znacznie ułatwia rozpoczęcie pracy. Dzięki temu inżynier algorytmów finansowych może skoncentrować się nad rozwojem algorytmów w środowisku przyśpieszanym przez procesory graficzne.

Image

Architektura CUDA 4.0 cechuje się ponadto szeregiem innych funkcji i możliwości, w tym:

  • Integracja MPI z aplikacjami CUDA - dzięki tej funkcji, wywołania wysyłki lub odebrania MPI aplikacji są obsługiwane przez modyfikowane wersje interfejsu MPI (np. OpenMPI), które automatycznie przenoszą dane z i do pamięci procesora graficznego poprzez Infiniband.
  • Współdzielenie procesorów graficznych między wieloma wątkami - możliwość współdzielenia kontekstów jednego procesora graficznego przez wiele wątków procesora centralnego komputera ułatwia współdzielenie procesora graficznego przy programowaniu aplikacji wielowątkowych.
  • Dostęp do wielu procesorów dla jednego wątku procesora centralnego – możliwość zapewnienia dostępu do wątków we wszystkich procesorach graficznych komputera dla jednego wątku procesora centralnego. Programiści korzystający z tej funkcji mogą z łatwością koordynować pracę na wielu procesorach graficznych, np. przy realizacji wymiany „halo” w aplikacjach.
  • Nowa biblioteka obrazu i wizualizacji komputerowej NPP - bogaty zestaw operacji do transformowania obrazu, który umożliwia rozwój aplikacji wizualizacji komputerowej i obsługi obrazu.
  • Nowe i usprawnione możliwości
  • Automatyczna analiza wydajności w aplikacji Visual Profiler
  • Nowe funkcje cuda-gdb i obsługa systemu MacOS
  • Dodana obsługa operatorów języka C++, np. new/delete i funkcji wirtualnych
  • Nowy deasembler binarny dla procesorów graficznych

Wersja „Release Candidate” zestawu narzędziowego CUDA Toolkit 4.0 zostanie udostępniona bezpłatnie z dniem 4 marca 2011 r. Aby uzyskać do niej dostęp, należy zarejestrować się w programie CUDA Registered Developer pod adresem: www.nvidia.com/paralleldeveloper. W ramach programu CUDA Registered Developer można uzyskać dostęp do bogatego zbioru narzędzi, zasobów i informacji dla programistów aplikacji równoległych, który umożliwia jak najpełniejsze wykorzystanie potencjału architektury CUDA.

Źródło: NVIDIA

Wybrane dla Ciebie
ZACZEKAJ! ZOBACZ, CO TERAZ JEST NA TOPIE