NVIDIA: инструменты Parallel Nsight и CUDA Toolkit - разработчикам приложений
Компания NVIDIA объявила о выходе новых версий двух наборов инструментов для разработчиков: Parallel Nsight и CUDA.
Parallel Nsight - это единственная интегрированная среда разработки для создания приложений с ускорением на GPU для широкого спектра настольных и высокопроизводительных вычислительных платформ. Parallel Nsight версии 1.5 поддерживает Microsoft Visual Studio 2010, отладку на Tesla Compute Cluster (TCC), обновленный набор инструментов CUDA Toolkit 3.2, поддерживающий недавно представленную высокопроизводительную архитектуру GPU Fermi и другие передовые возможности отладки и анализа. Новая версия CUDA Toolkit 3.2 включает две новые математические библиотеки, обеспечивает значительный прирост производительности и поддержку новых продуктов Tesla и Quadro с объемом локальной памяти в 6 Гбайт.
Версия Parallel Nsight 1.5 Standard будет доступна бесплатно 22 сентября. Также скоро выйдет версия Professional, которая включает все возможности версии Standard плюс дополнительную функциональность, включая системный анализ. Подробнее о Parallel Nsight 1.5 можно узнать на специальной странице.
CUDA Toolkit включает все инструменты, библиотеки и документацию, необходимые разработчикам для создания приложений CUDA C/C++, и является основой для многих других решений, использующих вычисления на GPU. Помимо оптимизаций в библиотеках CUFFT и CUBLAS, обеспечивающих прирост производительности до 300% по сравнению с предыдущей версией на GPU Fermi, новый релиз CUDA Toolkit 3.2 включает новые библиотеки для умножения разряженных матриц (CUSPARSE), генерирования случайных чисел (CURAND), кодирования/декодирования H.264 интегрированную поддержку Tesla Compute Cluster (TCC) в драйверах Windows. Кроме этого, CUDA Toolkit 3.2 предоставляет разработчикам возможность выделять и освобождать память из кода, исполняемого на GPU, а также прозрачно адресовать более 4 Гбайт локальной памяти. Подробнее о CUDA Toolkit можно узнать на сайте производителя.
Ранее редакция THG.ru отметила, что приложений с поддержкой CUDA появляется всё больше, поэтому нам стало интересно, насколько полезна новая технология для обычных пользователей. Мы взяли недорогие видеокарты GeForce 9600 GT и GeForce 9800 GTX, собрали систему среднего уровня, после чего провели тесты приложений с поддержкой CUDA. Результаты оказались довольно любопытными.
