NVIDIA annuncia NVIDIA CUDA 6, l'ultima versione della piattaforma di elaborazione e programmazione in parallelo più pervasiva a livello mondiale.
La piattaforma CUDA 6 rende la programmazione in parallelo più semplice che mai, consentendo agli sviluppatori di software di ridurre drasticamente il tempo e gli sforzi necessari 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 istantaneamente 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 512GB). Il Multi-GPU scaling può essere utilizzato anche con le nuove drop-in library BLAS.
"Gestendo automaticamente il data management, la Unified Memory ci permette di prototipare rapidamente kernel che girano su GPU, riducendo la complessità del codice e i tempi di sviluppo fino al 50 per cento.", ha dichiarato Rob Hoekstra, manager of Scalable Algorithms Department di Sandia National Laboratories. "Avere questa possibilità sarà molto utile per determinare le nostre future scelte del modello di programmazione e porterà su GPU una quantità maggiore di codice e più sofisticato."
"Le nostre tecnologie hanno supportato importanti 'studios', sviluppatori di giochi e professionisti dell'animazione nel dare un significativo impatto visivo ai loro effetti e alle loro animazioni 3D", ha dichiarato Paul Doyle, CEO di Fabric Engine Inc. "Ci avevano incoraggiato ad aggiungere il supporto per l'accelerazione su GPU NVIDIA, ma la gestione della memoria si era rivelata una sfida troppo difficile nelle produzioni più complesse. Con la Unified Memory, invece, essa viene gestita automaticamente, permettendo al compilatore Fabric di sfruttare le GPU NVIDIA e consentendo ai nostri clienti far girare le loro applicazioni fino a 10 volte più velocemente. "
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.
Per ulteriori informazioni sulla piattaforma CUDA 6 , è possibile visitare lo stand 613 di NVIDIA a SC13, che si terrà dal 18 al 21 NOVEMBRE a Denver e il sito web NVIDIA CUDA.
NVIDIA announced NVIDIA CUDA 6, the latest version of the world's most pervasive parallel computing platform and programming model.
The CUDA 6 platform makes parallel programming easier than ever, enabling software developers to dramatically decrease the time and effort required to accelerate their scientific, engineering, enterprise and other applications with GPUs.
It offers new performance enhancements that enable developers to instantly accelerate applications up to 8X by simply replacing existing CPU-based libraries. Key features of CUDA 6 include:
- Unified Memory -- Simplifies programming by enabling applications to access CPU and GPU memory without the need to manually copy data from one to the other, and makes it easier to add support for GPU acceleration in a wide range of programming languages.
- Drop-in Libraries -- Automatically accelerates applications' BLAS and FFTW calculations by up to 8X by simply replacing the existing CPU libraries with the GPU-accelerated equivalents.
- Multi-GPU Scaling -- Re-designed BLAS and FFT GPU libraries automatically scale performance across up to eight GPUs in a single node, delivering over nine teraflops of double precision performance per node, and supporting larger workloads than ever before (up to 512GB). Multi-GPU scaling can also be used with the new BLAS drop-in library.
"By automatically handling data management, Unified Memory enables us to quickly prototype kernels running on the GPU and reduces code complexity, cutting development time by up to 50 percent," said Rob Hoekstra, manager of Scalable Algorithms Department at Sandia National Laboratories. "Having this capability will be very useful as we determine future programming model choices and port more sophisticated, larger codes to GPUs."
"Our technologies have helped major studios, game developers and animators create visually stunning 3D animations and effects," said Paul Doyle, CEO at Fabric Engine, Inc. "They have been urging us to add support for acceleration on NVIDIA GPUs, but memory management proved too difficult a challenge when dealing with the complex use cases in production. With Unified Memory, this is handled automatically, allowing the Fabric compiler to target NVIDIA GPUs and enabling our customers to run their applications up to 10X faster."
In addition to the new features, the CUDA 6 platform offers a full suite of programming tools, GPU-accelerated math libraries, documentation and programming guides.
Version 6 of the CUDA Toolkit is expected to be available in early 2014. Members of the CUDA-GPU Computing Registered Developer Program will be notified when it is available for download. To join the program, register here.
For more information about the CUDA 6 platform, visit NVIDIA booth 613 at SC13, Nov. 18-21 in Denver, and the NVIDIA CUDA website.
Source: NVIDIA Press Release
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