Новости про CUDA, NVIDIA и программирование

NVDIA обещает 10% прирост производительности CUDA благодаря LLVM

Разработчик микропроцессоров, компания NVIDIA, обновила CUDA библиотеку базовых классов для объектно-ориентированного GPGPU программирования, включив в неё для увеличения производительности низкоуровневую виртуальную машину — low level virtual machine (LLVM).

В прошлом году компания объявила о значительных изменениях в их проприетарном программном фреймворке CUDA, а несколько дней назад выпустила первую версию изменения, которое включает компилятор LLVM. По утверждению NVIDIA, LLVM обеспечит «постоянное 10% ускорение в производительности приложений».

Кроме того, что NVIDIA теперь восхваляет мощь LLVM компилятора, фирма также предлагает виртуальный профилировщик, который поможет программистам оптимизировать их код. Суть в том, что программирование для GPGPU в большинстве случаев требует значительных оптимизаций, чтобы выжать каждую последнюю каплю скорости из GPU.

NVIDIA CUDA

Кроме LLVM компания расширила библиотеку обработки сигналов. Обычно самостоятельный цифровой сигнальный процессор используется исследователями для симуляции определённых нагрузок, но с растущей библиотекой обработки сигналов некоторые нагрузки могут быть запущены на графической платформе NVIDIA с включённым CUDA.

Но пока NVIDIA наслаждалась популярностью CUDA в исследовательском сообществе, на горизонте появился серьёзный конкурент в лице OpenCL — открытого языка GPGPU вычислений. Тем не менее, NVIDIA утверждает, что им абсолютно безразлично какой именно язык используют программисты, до тех пор, пока они используют их графические платформы, продвигая CUDA в качестве отличного способа улучшения продаж GPU продуктов компании.

Книга «Технология CUDA в примерах» стала доступна на русском языке

На русский язык переведена книга Джейсона Сандерса и Эдварда Кэндрота «Технология CUDA в примерах: введение в программирование графических процессоров» с предисловием Джека Донгарра.

Книга написана двумя старшими членами команды по разработке программной платформы CUDА. Новая технология представлена в ней с точки зрения программиста. Авторы рассматривают все аспекты разработки на CUDA, иллюстрируя изложение работающими примерами. После краткого введения в саму платформу и архитектуру CUDA, а также беглого обзора языка CUDA С, начинается подробное обсуждение различных функциональных возможностей CUDA и связанных с ними компромиссов. Вы узнаете, когда следует использовать то или иное средство и как писать программы, демонстрирующую поистине выдающуюся производительность.

Издание предназначено для программистов, а также будет полезно инженерам, научным работникам и студентам вузов.

Уже в продаже.

CUDA Toolkit 3.2 RC2

Вторая предварительная версия CUDA Toolkit 3.2 и новые бета-драйверы для него.

NVIDIA продолжает открытое тестирование следующей версии APICUDA и набора средств разработки для него. Второй кандидат на релиз исправляет некоторые ошибки в поддержке архитектуры Fermi и улучшает совместимость с компилятором Intel в Linux. Загрузить инструменты разработки и документацию можно со специальной страницы сайта NVIDIA для разработчиков.

NVIDIA CUDA logo

Одновременно NVIDIA обновила и драйверы с предварительной поддержкой CUDA 3.2 для всех основных платформ:

Релиз Parallel Nsight 1.5 и обновлённые руководства по стерео

Новая версия среды разработки графических и GPGPU-приложений.

Parallel Nsight

NVIDIA выпустила версию 1.5 своего набора средств для разработки графических и GPGPU-приложений Parallel Nsight, ранее известного как Nexus. Новая версия поддерживает интеграцию в Microsoft Visual Studio 2010, совместима с проектами CUDA Toolkit 3.2, содержит обновлённый отладчик CUDA-программ с поддержкой новых видеокарт GeForce и Quadro на базе Fermi, полностью поддерживает Direct3D 11 и DirectCompute и содержит ряд других изменений. Загрузить дистрибутив комплекта можно с сайта NVIDIA для разработчиков по ссылкам ниже:

Системные требования:

  • Операционная система Windows Vista/7/2008
  • Двуядерный процессор с частотой от 1,6 ГГц
  • 2 Гб оперативной памяти
  • Две видеокарты на базе G92 (GeForce 9800/Quadro FX) или более нового графического процессора для локальной отладки, одна для удалённой.
  • Microsoft Visual Studio 2008 SP1 или новее
  • NET Framework 3.5
  • Инструментальный драйвер версии 260.93: для Windows 32-bit (~100 Мб), для Windows 64-bit (~140 Мб).

Для получения одной бесплатной лицензии на стандартную версию пакета требуется регистрация на специальном сайте. Расширенная лицензия (с дополнительными функциями, такими как визуальный анализатор производительности и удалённая отладка) стоит USD 349 на год.

Parallel Nsight

Также NVIDIA обновила документацию для разработчиков игр по обеспечению совместимости с системами стереовидения NVIDIA 3D Vision (PDF, ~1 Мб) и 3D Vision Surround (PDF, ~2 Мб). Будем надеяться, что игроделы будут ей следовать, и мы увидим в будущем больше игр с корректно работающим стереорежимом.

NVIDIA выпустила новый CUDA Toolkit 3.1

Разработчики, использующие мощности GPU для ускорения приложений, могут скачать и использовать новую версию CUDA Toolkit, которая доступна для Windows, Mac OS и Linux.

CUDA

Пакет CUDA Toolkit 3.1 включает следующие изменения и дополнения:

  • GPUDirect позволяет другим устройствам прямой доступ к памяти CUDA;
  • поддержка параллелизма в 16 потоков позволяет использовать одновременно до 16 различных ядер на графических процессорах архитектуры Fermi;
  • runtime-драйвер совместимости приложений позволяет универсально использовать драйверы CUDAAPI с CUDA C Runtime и математическими библиотеками с помощью буфера обмена и миграции;
  • добавлены новые возможности языка CUDA C/C++:
    • поддержка printf() в коде устройства;
    • поддержка функций указателя и рекурсии облегчит портирование многих существующих алгоритмов для Fermi GPU;
  • Unified Visual Profiler теперь поддерживает CUDA C/C++ и OpenCL, а так же включает поддержку трассировки CUDA драйверов API;
  • математические библиотеки увеличили производительность, в часности:
    • улучшенна производительность отдельных трансцендентных функций log, pow, erf, и gamma;
    • значительно улучшена производительность для двойной точность FFT при исполнении на архитектуре графических процессоров Fermi для 2^N преобразований;
    • потоковый API теперь поддерживается в CUBLAS для перекрытия операций копирования и вычисления;
    • оптимизированы CUFFT Real-to-complex (R2C) и complex-to-real (C2R) для 2^N размеров данных;
    • улучшена производительность для GEMV и SYMV подпрограмм в CUBLAS;
    • оптимизирована реализация вычислений с двойной точностью по принципу разделения и взаимного использования программ для архитектуры Fermi;
  • новые и обновленные примеры SDK кода демонстрирует использование:
    • функции указателей в ядрах CUDA C/C++;
    • буфера обмена OpenCL/Direct3D;
    • Hidden Markov Model в OpenCL;
    • пример Microsoft Excel GPGPU, показывающий как запускать функции Excel на GPU.

CUDA

Скачать новую версию CUDA Toolkit вы можете на официальной странице.

Релиз CUDA Toolkit 3.0

К выходу Fermi — новая версия инструментов CUDA для разработчиков.

В CUDA 3.0 сделаны значительные изменения:

  • поддержка новой архитектуры Fermi;
  • поддержка классов C++;
  • взаимодействие CUDA и OpenCL с Direct3D 9/10/11 и OpenGL;
  • возможность использования в одном приложении и CUDA Runtime, и CUDA Driver API.
  • многократное повышение производительности при отладке в cuda-dbg и аппаратное ускорение отладки для CUDA Driver API на видеокартах с архитектурой Fermi;
  • утилита CUDA Memory Checker для поиска ошибок выравнивания данных и переполнения памяти;
  • ряд важных улучшений в OpenCL.

NVIDIA CUDA logo

Загрузить CUDASDK, документацию и отладочные драйверы для Windows, Linux и MacOS можно со специальной страницы сайта NVIDIA для разработчиков.