Des outils et des bibliothèques standards riches se développent autour de l'architecture CUDA.
PORTLAND, Oregon – SC09 – 17 novembre 2009 – NVIDIA (Nasdaq :NVDA) et les partenaires de son écosystème fourniront aux développeurs, dans quelques mois, le plus grand nombre de logiciels utilisant le GPU Computing.
Ces mises à jour concerneront les principales versions d'un grand nombre de langages de développement, d'outils et de bibliothèques de GPU Computing. Parmi celles-ci figurent les mises à jour du compilateur CUDA C de NVIDIA®, avec prise en charge supplémentaire de C++ et son GPU au nom de code « Fermi ». NVIDIA annonce également son pilote R195 comprenant de nouvelles extensions vers son pilote et son kit d'outils OpenCL 1.0, ainsi qu'une version beta de NVIDIA Nexus (nom de code), premier environnement de développement pour le calcul massivement parallèle, intégré dans Microsoft Visual Studio.
Outre les propres mises à jour de NVIDIA, plusieurs partenaires ont annoncé la disponibilité de leurs outils logiciels , tels que la solution CUDA Fortran du Portland Group, l'outil de débogage partagé (DDT) d'Allinea et le débogueur de TotalView.
« La seule façon efficace de changer l'échelle des performances dans les applications exigeantes est de passer à un modèle de calcul parallèle », a déclaré Sanford Russell, general manager du logiciel GPU Computing chez NVIDIA. « L'architecture NVIDIA CUDA facilite cette transition critique avec son large soutien de l'industrie, son réseau de consultants logiciels et ses ressources en formation pour du calcul massivement parallèle ».
Les mises à jour des outils de développement de calcul parallèle de NVIDIA et ses partenaires sont :
- Toolkit CUDA 3.0 Beta : Avec le kit d'outils CUDA 3.0 Beta, les développeurs peuvent démarrer dès maintenant le développement d'applications pour l'architecture NVIDIA Fermi. Cette version Beta comprend des fonctions comme le rapport ECC, le moteur dual DMA, l'exécution simultanée du noyau et la prise en charge matérielle du débogage NVIDIA Fermi en cuda-gdb. Le profilage des performances est inclus dans CUDA Visual Profiler et OpenCL Visual Profiler. La prise en charge d'une nouvelle API d'interopérabilité unifiée pour Direct3D et OpenGL comprenant Direct3D 11 est également intégrée.
- Extensions OpenCL 1.0 : NVIDIA est la seule société à prendre en charge les fonctions OpenCL au-delà du niveau de conformité minimum. Les nouvelles extensions annoncées par NVIDIA comprennent la prise en charge de la double précision, de l'interopérabilité OpenGL et du nouvel OpenCL Installable Client Device (ICD). Ces nouvelles fonctions complètent la seule prise en charge actuelle de NVIDIA pour l'image 2D, les opérations atomiques 32 bits et la mémoire adressable par octet.
- NVIDIA « Nexus », nom de code pour le premier environnement de développement pour les applications GPU massivement parallèles, intégré dans Microsoft Visual Studio IDE. Composée d'un débogueur, d'un analyseur de performances et d'un inspecteur graphique, cette version beta donne aux développeurs en GPU Computing un coup de fouet immédiat sur la productivité grâce à des outils standards faciles à utiliser.
- The Portland Group (PGI) – CUDA Fortran : La version finale du premier compilateur Fortran au monde à être compatible avec les GPU NVIDIA CUDA. CUDA Fortran va accélérer l'adoption du GPU Computing dans des domaines où les applications sont écrites en Fortran, comme la modélisation des océans, la météo, la modélisation de l'environnement, l'analyse sismique, la bioinformatique et d'autres domaines.
- Solutions de débogage HPC professionnelles d'Allinea et TotalView : ont également été lancées cette semaine. Ces outils fournissent des fonctions GPU CUDA qui complètent celles existantes pour le débogage parallèle avec MPI, OpenMP et pthreads sur la plate-forme Linux. Ils permettent aux développeurs de déboguer des applications qui tournent sur des clusters hybrides CPU x86-64 et des serveurs GPU Tesla.
- Offres d'analyse numérique : Des avancées significatives dans l'utilisation des GPU CUDA ont également été faites dans les importantes offres d'analyse numérique et de modélisation mathématique comme MATLAB de The Mathworks, Mathematica de Wolfram Research et LabVIEW de National Instruments.
- Bibliothèques CUDA : De plus, les développeurs peuvent tirer parti des excellentes bibliothèques accélérées par CUDA disponibles auprès de NVIDIA et de ses partenaires comme BLAS, FFT, LAPACK (EM Photonics CULA), MAGMA (ICL ), NVIDIA Performance Primitives (NPP), CUDA Vision Workbench (CVWB) ainsi que les bibliothèques vidéo et de traitement de l'image.
Pour accélérer l'adoption des outils et des applications optimisés par CUDA, les clients peuvent tirer parti des services de formation et de conseil offerts par un nombre croissant de consultant CUDA comme Acceleware corp., ANEA, CAPS, Elegant Mathematics, EM Photonics, Fixstars, GASS Ltd, HPC Project, Infosys, SagivTech, Stone Ridge Technology et Tech-X Corp.
L'ampleur des langages, API, bibliothèques et autres outils qui sont maintenant pris en charge par les processeurs graphiques (GPU) NVIDIA basés sur l'architecture de traitement parallèle CUDA représente l'ensemble d'outils le plus flexible et le plus omniprésent au service du calcul parallèle.
A propos de NVIDIA
NVIDIA a secoué le monde de la puissance graphique en inventant le processeur graphique (GPU) en 1999. Depuis, NVIDIA a constamment établi de nouveaux standards dans l'informatique visuelle avec des traitements graphiques interactifs époustouflants disponibles sur toutes sortes d'appareils tels que les lecteurs multimédia portables, les PC portables et les stations de travail. L'expertise de NVIDIA dans les GPU programmables a conduit à des innovations dans le traitement parallèle pour faire d'un supercalculateur une machine peu coûteuse et largement accessible. Le magazine Fortune a mis deux années de suite NVIDIA à la première place du classement de l'industrie du semiconducteur.
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