пресс-центр

Финальная версия CUDA 6 доступна

NVIDIA Blog NVIDIA Blog
NVIDIA Blog http://blogs.nvidia.com/blog/2014/04/15/cuda-6-material/

 

Ключевые особенности новой версии

Унифицированная память – Это ключевое нововведение позволяет CUDA-приложениям получать доступ к памяти CPU и GPU без необходимости вручную копировать данные из одного вида памяти в другой. Унифицированная память обеспечивает значительную экономию времени, упрощая процесс программирования, и позволяет программистам проще добавлять GPU-ускорение в широкий спектр приложений.
Drop-in libraries – Хотите мгновенно ускорить свое приложение до 8 раз? Новые подменяемые библиотеки могут автоматически ускорять расчеты BLAS и FFTW путем замены существующей CPU-библиотеки BLAS или FFTW на эквивалент с GPU-ускорением.
Масштабирование Multi-GPU – Измененные GPU-библиотеки BLAS и FFT автоматически масштабируются на восемь GPU в одном узле, что обеспечивает производительность более девяти терафлопс в вычислениях двойной точности на узел и позволяет справляться с более высокими нагрузками (до 512 Гб).

Это еще не все. Помимо перечисленных возможностей, платформа CUDA 6 включает полный набор инструментов программирования, GPU-ускоряемые математические библиотеки, документацию и руководства по программированию.

В дополнение к инструментам CUDA 6, доступной бесплатно для скачивания на сайте developer.nvidia.com/cuda-downloads, мы предлагаем всем интересующимся программированием GPU подборку сессий и обучающих курсов с конференции GPU Technology Conference 2014.

  • “CUDA 6 and Beyond” – Марк Харрис (Mark Harris), ведущий специалист NVIDIA по направлению GPU Computing, подробно и глубоко рассказывает о особенностях новой версии CUDA, включая ее главные нововведения - Unified Memory и Drop-in Libraries, упрощающие программирование GPU. Смотреть запись. Кроме того, всем тем, кто глубоко интересуется особенностями CUDA 6, мы рекомендуем ознакомиться с нашим постом “5 Powerful New Features in CUDA 6” в блоге Parallel Forall blog.
  •  
  • “An Introduction to CUDA Programming” – Крис Мэйсон (Chris Mason) из Acceleware, компании, которая занимается тренингами и консультациями по параллельным вычислениям в нефтегазовой промышленности и проектировании, рассказывает об основах CUDA для начинающих. Смотреть запись.
  •  
  • “Fast, Parallel Algorithms for Computer Vision and Machine Learning with GPUs” – Ускорение следующего поколения приложений компьютерного зрения и машинного обучения – новый фронт использования CUDA и графических процессоров. Умар Эршад (Umar Arshad) из ArrayFire делится с разработчиками лучшими практиками и примерами использования параллельных вычислений в популярных алгоритмах компьютерного зрения и машинного обучения. Смотреть запись.
  •  
  • Mobile GPU Compute with Tegra K1 – Эмит Рао (Amit Rao) и Марк Эберсоул (Mark Ebersole) из NVIDIA подробно и глубоко рассказывают о разработке продвинутых мобильных приложений, способных воспользоваться всеми преимуществами высокопроизводительного процессора Tegra K1. Данная сессия включает также обзор GPU-ускоряемых API для программирования процессора Tegra и примеры кодов. Смотреть запись.

Это только небольшая часть сессий и брифингов по темам, связанным с CUDA, которые происходили на GTC. Уже сейчас на сайте конференции www.gputechconf.com доступна часть материалов. Остальные презентации и записи выступлений будут доступны позже.