Вы находитесь здесь: Главная > Новости Software > NVIDIA CUDA 6 упрощает параллельное программирование

NVIDIA CUDA 6 упрощает параллельное программирование

NVIDIA представила новую, 6-ую версию платформы параллельных вычислений и модели программирования NVIDIA CUDA. Платформа CUDA 6 упрощает параллельное программирование, позволяя разработчикам значительно сократить время и усилия на создание научных, инженерных, корпоративных и других приложений с помощью графических процессоров. Платформа обеспечивает новые возможности, позволяющие разработчикам ускорять приложения до 8 раз путем замены существующих библиотек на базе CPU. Ключевые возможности CUDA 6: Унифицированная память — упрощает программирование, обеспечивая приложениям доступ к памяти CPU и GPU без необходимости вручную копировать данные с одной памяти в другую, а также упрощает добавление поддержки GPU-ускорения в широком спектре языков программирования. Интегрируемые библиотеки — автоматически ускоряют вычисления BLAS и FFTW в приложениях до 8 раз путем простой замены существующих библиотек CPU на GPU-ускоряемые эквиваленты. Многопроцессорное масштабирование — Измененные GPU-библиотеки BLAS и FFT автоматически масштабируют производительность системы при добавлении до 8 GPU, обеспечивая скорость вычислений двойной точности более 9 терафлопс, а также поддерживают еще большие нагрузки (до 512 ГБ). Многопроцессорное масштабирование также можно использовать с новой библиотекой BLAS. Помимо вышеперечисленных возможностей платформа CUDA 6 включает полный набор инструментов программирования, GPU-ускоренные математические библиотеки, документы и инструкции по программированию. Шестая версия Toolkit CUDA будет представлена в начале 2014 года. Разработчики, зарегистрированные в программе CUDA-GPU Computing, будут извещены о ее доступности. Зарегистрироваться в программе можно здесь. Подробнее о платформе CUDA 6 можно узнать на стенде NVIDIA №613 на конференции SC13, которая пройдет с 18 по 21 ноября в Денвере.


Ссылка на источник

  • Digg
  • Del.icio.us
  • StumbleUpon
  • Reddit
  • Twitter
  • RSS

Оставить комментарий

Вы должны быть авторизованы, чтобы оставить комментарий.