пресс-центр

70 ведущих приложений получили поддержку графических процессоров для ускорения расчетов

Разработчики приложений переходят на ускоренные вычисления, позволяя пользователям создавать более качественные продукты и проводить больше научных исследований

За дополнительной информацией обращайтесь:
Ирина Шеховцова
NVIDIA Corporation
Тел.: +7 (495) 981 03 00 доб. 10777
E-mail: irinas@nvidia.com

Параллельные вычисления CUDA
Инфографика по NVIDIA CUDA: подробнее про самую распространенную модель параллельного программирования

СОЛТ-ЛЕЙК-СИТИ—SC12—12 ноября, 2012—NVIDIA сегодня объявила о том, что в этом году поддержку GPU-ускорения получили еще 70 популярных приложений, и общее число приложений, доступных для исследователей, инженеров и дизайнеров, превысило 200.

Среди 70 новых приложений, поддерживающих GPU-ускорение, такие решения, как:

  • ANSYS® Fluent®: ANSYS Fluent позволяет инженерам создавать автомобили и самолеты с улучшенными аэродинамическими свойствами, что помогает сэкономить миллионы долларов на топливе, а также улучшить теплоотвод и надежность интегральных микросхем. ANSYS Fluent добавляет бета-версию нового решателя с поддержкой одного GPU к списку ведущих приложений для NVIDIA® CUDA®, таких, как ANSYS Mechanical™.
  • MSC® Nastran®: Используемое почти всеми мировыми производителями автомобилей приложение MSC Nastran с GPU-ускорением для моделирования в области строительной механики помогает оптимизировать уровень шума и вибраций, которые считаются одними из самых важных параметров качества автомобиля.
  • CHARMM: CHARMM широко используется для изучения биологических процессов на молекулярном уровне, а GPU-ускорение позволяет лучше исследовать свойства белков, вовлеченных в процесс болезни, а также их взаимодействие с лекарствами, что позволяет создавать более эффективные лекарственные препараты.

«На начальном этапе вычисления на GPU привлекали внимание ученых, которые могли использовать CUDA для ускорения собственных приложений, используемых для проведения исследований и совершения научных открытий, - отмечает Эддисон Снелл (Addison Snell), исполнительный директор Intersect360 Research. - Сейчас мы вошли в новую эпоху, где многие коммерческие приложения получили оптимизацию под GPU, обеспечивая ускорение массовых инженерных и бизнес задач».

Ниже приведен список некоторых других приложений, получивших поддержку GPU-ускорения. Среди них как вышедшие на рынок, так и еще разрабатываемые.

  • Автоматизированная разработка: Abaqus/Standard, Agilent ADS и EMPro, ANSYS Mechanical, CST MWS, MSC Nastran, Marc, библиотеки решателя OpenFOAM, RADIOSS™
  • Оборона и разведка: DigitalGlobe Advanced Ortho Series, Exelis (ITT) ENVI, Incogna GIS, Intergraph Motion Video Analyst, MotionDSP Ikena ISR, PCI GEomatics GXL
  • Мультимедиа и развлечения: Adobe CS6, Autodesk 3ds Max и Maya, Blackmagic DaVinci Resolve, Chaos V-Ray RT, Elemental Server, Telestream Vantage
  • Нефть и газ: Acceleware AxRTM, ffA SVI Pro, Headwave Suite, Paradigm Echos RTM, Schlumberger Visage, WesternGeco Omega2 RTM
  • Научные расчеты: AMBER, CHARMM, Chroma, FastROCS, GAMESS, GROMACS, GTC, WL-LSMS, MATLAB, MILC, NAMD, QUDA, VASP, VMD
  • Прогнозирование погоды и изучение климата: COSMO, GEOS-5, HOMME, HYCOM, WRF, NEMO, NIM

Полный список смотрите на странице http://www.nvidia.ru/object/gpu-computing-applications-ru.html.

Самые доступные параллельные процессоры
Приход массивно параллельных графических ускорителей, которые легко программировать с помощью популярных языков высокого уровня или с помощью компиляторов с автоматическим распараллеливанием, предоставил разработчикам возможность повысить производительность приложений.

Ускорители дают разработчикам большую гибкость при повышении скорости работы приложений с помощью знакомых языков программирования, таких как C, C++ и Fortran, или с помощью стандартной модели программирования OpenACC на базе директив.

Простые расширения к этим языкам программирования высокого уровня позволяют определять параллелизм с помощью платформы параллельных вычислений и модели программирования NVIDIA CUDA. Сегодня платформа CUDA поддерживается всеми графическими процессорами NVIDIA, и мировой парк установленного оборудования превышает 415 миллионов графических процессоров CUDA.

Подробнее об ускоренных вычислениях и поддерживаемых приложениях можно узнать на стенде NVIDIA №2217 на конференции SC12 с 12 по 15 ноября.

О CUDA
CUDA – это платформа параллельных вычислений и модель программирования NVIDIA, которая обеспечивает значительное ускорение расчетов с помощью графических процессоров.

Подробнее о GPU NVIDIA CUDA смотрите на странице Tesla® GPU. Подробную информацию о CUDA и последнюю версию можно найти на сайте CUDA. Новости NVIDIA, информацию о компании и продуктах, видео, изображения и другую информацию смотрите в новостном разделе. Следите за новостями в Twitter: @NVIDIATesla.

О компании NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA)открыла миру мощь компьютерной графики с изобретением GPU в 1999 году. На сегодняшний день процессоры NVIDIA обеспечивают мощностью большое число продуктов от смартфонов до суперкомпьютеров. Мобильные процессоры NVIDIA используются в сотовых телефонах, планшетах и информационно-развлекательных системах. Геймеры доверяют GPU, так как они позволяют погрузиться в невероятные миры. Профессионалы используют их для создания визуальных эффектов в кино и проектирования, начиная от гольф-клубов и заканчивая авиалайнерами. Исследователи работают с GPU для расширения границ наук при помощи высокопроизводительных вычислений. Компания обладает более 5 000 патентами по всему миру, включая те, что легли в основу современных вычислений. Подробнее смотрите www.nvidia.ru.

Отдельные заявления данного пресс-релиза, включая, но не ограничиваясь ими, упоминающие о влиянии и преимуществах GPU NVIDIA Tesla и о GPU-ускорении , приводятся с расчетом на будущее и могут изменяться в результате обстоятельств и рисков, приводящих к результатам, материально отличным от ожидаемых. Такие обстоятельства и риски включают разработку более быстрой или эффективной технологии, использование CPU для параллельных вычислений, конструкторские, производственные или программные ошибки, влияние технологического развития и конкуренции, изменения в предпочтениях и требованиях покупателей, выбор других стандартов или продуктов конкурентов покупателями, изменения в стандартах отрасли и интерфейсах, неожиданное снижение производительности наших продуктов или технологий при интеграции в системы, а также другие риски, указываемые время от времени в отчетах, которые NVIDIA отсылает в Комиссию по ценным бумагам и биржевым операциям, включая отчет по форме 10-Q за финансовый период, закончившийся 29 июля 2012 года. Копии отчетов для SEC опубликованы на нашем сайте и доступны у NVIDIA бесплатно. Данные, относящиеся к будущему заявлению, не относятся к будущей производительности, а только к текущему моменту, и, кроме случаев, установленных законом, NVIDIA не несет ответственность за обновление таких заявлений, чтобы отразить будущие события или обстоятельства.

###

© Компания NVIDIA®, 2012. Все права защищены. NVIDIA, логотип NVIDIA, CUDA и Tesla являются товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками компании NVIDIA в США и/или других странах. Все другие названия компаний и/или продуктов могут являться товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками соответствующих владельцев. Функции, цены, наличие и спецификации могут быть изменены без предупреждения.