NVIDIA представила новую версию CUDA с поддержкой платформ ARM
Компания NVIDIA объявила о доступности новой версии платформы параллельных вычислений и модели программирования NVIDIA CUDA, впервые получившей поддержку платформ на базе архитектуры ARM.
CUDA
Версия CUDA 5.5, доступная бесплатно на странице http://developer.nvidia.com/cuda-toolkit, обеспечивает возможности GPU-ускоряемых вычислений ARM-платформам, самой быстрорастущей процессорной экосистеме, которая примерно в 10 раз больше рынка процессоров x86 архитектуры.
Как отмечает компания, новая версия CUDA предоставляет программистам мощную и простую в использовании платформу для разработки передовых научных, инженерных, мобильных и высокопроизводительных (HPC) приложений на системах на базе ARM и x86 CPU.
Сочетание высокопроизводительных графических ускорителей CUDA с экономичными системами-на-чипе ARM позволяет применять системы на базе архитектуры ARM на новых рынках, предъявляющих высокие требования к энергоэффективности вычислений, включая решения для оборонной промышленности, автомобилестроение, поиск источников энергии, мобильные вычисления, робототехнику, научные исследования, HPC и другие.В дополнение к поддержке ARM платформ новая версия CUDA 5.5 включает ряд улучшений, касающихся производительности и продуктивности:
Поддержка Hyper-Q — теперь поддерживается для нескольких MPI процессов на всех системах Linux Приоритет MPI нагрузки — позволяет разработчикам приложений назначать приоритет потокам CUDA на критических участках для оптимизации общего время выполнения программы Новый направляемый анализ производительности — теперь утилиты Visual Profiler и Nsight Eclipse Edition позволяют разработчикам шаг за шагом выявлять узкие места в производительности и выполнять оптимизации Быстрая кросс-компиляция на x86 — сокращает время разработки для больших приложений, позволяя разработчикам компилировать ARM код на быстрых x86 процессорах и передавать скомпилированные приложения на ARM. Кроме того, версия CUDA 5.5 включает полный набор инструментов программирования, GPU-ускоряемые математические библиотеки и документацию по платформам x86 и ARM.
© Ferra.ru
