Сегодня, 26 января 2012 года, NVIDIA выпустила новую версию платформы параллельных вычислений CUDA, которая поможет биологам, химикам, физикам, геофизикам и другим исследователям и инженерам ускорить симуляции и вычисления с помощью GPU.

Новая платформа параллельных вычислений NVIDIA® CUDA® включает три основных изменения, которые упрощают и ускоряют параллельное программирование на GPU:

• обновленный Visual Profiler с автоматизированным анализом производительности позволяет быстрее ускорить приложение;
• новый компилятор на базе популярной инфраструктуры с открытым кодом LLVM ускоряет работу приложений на 10%;
• cотни новых функций вывода изображений и обработки сигнала удваивают размер библиотеки NVIDIA Performance Primitives (NPP).

«Новый профилировщик мне понравился!» - отмечает Джошуа Андерсон (Joshua Anderson), ведущий разработчик проекта по молекулярной динамике с открытым кодом HOOMD-blue. «Он автоматически выполняет анализ производительности приложения всего за несколько кликов, указывает на проблемные места и предлагает наилучшие пути их решения. Задача ускорения широкого спектра приложений становится легкой и быстрой практически для всех разработчиков».

«Компилятор LLVM обеспечил мне 10%-ую прибавку скорости сразу же после перекомпиляции моего кода для анализа финансовых рисков в режиме реального времени», - отмечет Жиль Сиварио (Gilles Civario), старший разработчик структуры ПО в Ирландском Центре Высокопроизводительных Вычислений. «Я предвкушаю прирост производительности, который можно будет получить с новой версией CUDA».

Новая версия платформы параллельных вычислений CUDA доступна бесплатно на сайте разработчиков NVIDIA по адресу http://developer.nvidia.com/getcuda.

Более подробно о ключевых изменениях.

Новый Visual Profiler – самый легкий способ оптимизации производительности
Новый Visual Profiler позволяют разработчикам любого уровня легко оптимизировать свой код для максимальной производительности. Благодаря автоматизированному анализу производительности и искусной системе управления, которая дает пошаговые советы по оптимизации, Visual Profiler определяет узкие места в производительности приложения и предлагает способы их устранения. С новым Visual Profiler проблемы производительности легко находить и устранять.

Рис. 1: Новый Visual Profiler упрощает оптимизацию производительности

Компилятор LLVM – мгновенный 10%-ый прирост производительности приложения
LLVM – это популярная инфраструктура с открытым кодом, имеющая модульный дизайн, который позволяет легко добавлять поддержку новых языков программирования и процессорных архитектур. С помощью нового LLVM-компилятора CUDA разработчики могут повысить производительность на 10% в приложениях, ускоряемых графическим процессором за счет простой перекомпиляции. А модульный дизайн LLVM позволяет сторонним разработчикам инструментов создавать LLVM-решения для архитектур, отличных от NVIDIA, чтобы запускать приложения CUDA на графических процессорах не только от NVIDIA, но и от других компаний.

Новые функции вывода изображений и обработки сигнала в библиотеке NPP
NVIDIA удвоила размер библиотеки NPP, добавив сотни новых функций обработки изображения и сигнала. Разработчики, использующие такие алгоритмы, выиграют от GPU, добавив обращение к библиотеке в свои приложения. Обновленную библиотеку NPP можно использовать для широкого спектра алгоритмов обработки изображений и сигналов – от базового фильтрования до передовых технологических процессов.

О CUDA
CUDA – это платформа параллельных вычислений и модель программирования NVIDIA, которая обеспечивает значительное ускорение расчетов с помощью графических процессоров. GPU NVIDIA CUDA поддерживают все модели программирования для GPU, API и языки, включая CUDA C/C++/Fortran, OpenCL и DirectCompute. Свыше 500 университетов и институтов по всему миру обучают модели программирования CUDA. Количество загрузок платформы CUDA на сегодняшний день составляет более 1.2 млн.

Подробнее о платформе параллельного программирования NVIDIA CUDA смотрите здесь.

Новости, информацию о компании и продуктах, видео/изображения и другие данные смотрите в новостном разделе NVIDIA.