CUDA

  • CUDA И ВЫЧИСЛЕНИЯ НА GPU
  • ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА GPU
  • GPU ДЛЯ СЕРВЕРОВ И РАБОЧИХ СТАНЦИЙ
Параллельные вычисления CUDA
Divider

Что такое CUDA?

CUDA – это архитектура параллельных вычислений от NVIDIA, позволяющая существенно увеличить вычислительную производительность благодаря использованию GPU (графических процессоров).

CUDA и OpenACC:

Пройти бесплатный
онлайн-курс по CUDA.
 

На сегодняшний день продажи CUDA процессоров достигли миллионов, а разработчики программного обеспечения, ученые и исследователи широко используют CUDA в различных областях, включая обработку видео и изображений, вычислительную биологию и химию, моделирование динамики жидкостей, восстановление изображений, полученных путем компьютерной томографии, сейсмический анализ, трассировку лучей и многое другое.

 

Параллельные вычисления с CUDA

Направление вычислений эволюционирует от «централизованной обработки данных» на центральном процессоре до «совместной обработки» на CPU и GPU. Для реализации новой вычислительной парадигмы компания NVIDIA изобрела архитектуру параллельных вычислений CUDA, на данный момент представленную в графических процессорах GeForce, ION, Quadro и Tesla и обеспечивающую необходимую базу разработчикам ПО.

Говоря о потребительском рынке, стоит отметить, что почти все основные приложения для работы с видео уже оборудованы, либо будут оснащены поддержкой CUDA-ускорения, включая продукты от Elemental Technologies, MotionDSP и LoiLo.

Область научных исследований с большим энтузиазмом встретила технологию CUDA. К примеру, сейчас CUDA ускоряет AMBER, программу для моделирования молекулярной динамики, используемую более 60000 исследователями в академической среде и фармацевтическими компаниями по всему миру для сокращения сроков создания лекарственных препаратов.

На финансовом рынке компании Numerix и CompatibL анонсировали поддержку CUDA в новом приложении анализа риска контрагентов и достигли ускорения работы в 18 раз. Numerix используется почти 400 финансовыми институтами.

Показателем роста применения CUDA является также рост использования графических процессоров Tesla в GPU вычислениях. На данный момент более 700 GPU кластеров установлены по всему миру в компаниях из списка Fortune 500, таких как Schlumberger и Chevron в энергетическом секторе, а также BNP Paribas в секторе банковских услуг.

Благодаря недавно выпущенным системам Microsoft Windows 7 и Apple Snow Leopard, вычисления на GPU займут свои позиции в секторе массовых решений. В этих новых операционных системах GPU предстанет не только графическим процессором, но также и универсальным процессором для параллельных вычислений, работающим с любым приложением.

 
 

ПЛАТФОРМА ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ
ВЫЧИСЛЕНИЙ CUDA

Платформа параллельных вычислений CUDA® обеспечивает набор расширений для языков C и С++, позволяющих выражать как параллелизм данных, так и параллелизм задач на уровне мелких и крупных структурных единиц. Программист может выбрать средства разработки: языки высокого уровня, такие как C, C++, Fortran или же открытые стандарты, такие как директивы OpenACC. Платформа параллельных вычислений CUDA используется на сегодняшний день в тысячах GPU-ускоренных приложений и тысячах опубликованных научных статьях.

Полный список средств разработки и экосистема решений CUDA доступен разработчикам. Посетите портал CUDA Zone, чтобы узнать больше о разработках с CUDA.

Чтобы получить более подробную информацию о том, как начать работу с параллельными вычислениями или последними версиями CUDA, которые можно скачать, посетите CUDA Developer Zone.

 
 
 

Сравнение кодов стандартного и параллельного языка С

Сравнение кодов стандартного и параллельного языка С

 

Сравнение кодов стандартного и параллельного языка С

 
CUDA и вычисления на GPU

Что такое вычисления на GPU?
Факты о вычислениях на GPU
Программирование GPU
Архитектура Kepler GPU
Облачные вычисления на GPU

Что такое CUDA?
CUDA в действии
CUDA Альманах
CUDA и OpenACC:
Бесплатный Онлайн курс

Обучение CUDA
Центры повышения
квалификации CUDA

Исследовательские центры CUDA
Центры обучения CUDA
Календарь тренингов CUDA

Приложения для
вычислений на GPU

Приложения для вычислений
на Tesla GPU

Истории успеха Tesla
Директивы OpenACC
Тест-драйв Tesla GPU

Tesla GPU для серверов
и рабочих станций

Почему Tesla
Решения Tesla для серверов
Решения Tesla для рабочих станций
Встраиваемая платформа разработок
Купить Tesla GPU

Новости и
информация о Tesla

Истории успеха Tesla
Литература о продукте
Средства программного
обеспечения Tesla

Программные средства
разработки Tesla

Вебинары на русском языке
NVIDIA Research
Уведомления о новостях Tesla

Связаться с нами

NVIDIA Blog NVIDIA Blog
Twitter Twitter
YouTube NVIDIA Россия