CUDA

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CUDA Parallel Computing
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Was ist CUDA?

CUDA ist eine NVIDIA Architektur für parallele Berechnungen, die die Rechenleistung des Systems durch Nutzung der Leistung des Grafikprozessors deutlich steigern kann.

Millionen CUDA-fähige Grafikprozessoren sind bereits im Einsatz, und Softwareprogrammierer, Wissenschaftler und Forscher verwenden CUDA in unterschiedlichen Bereichen, von der Bild- und Videoverarbeitung über Computerbiologie und -chemie, numerische Strömungssimulationen, CT-Bildrekonstruktion und seismische Analysen bis hin zu Raytracing und vielem mehr.

 

Parallele Berechnungen mit CUDA

Berechnungstechnologien durchlaufen zur Zeit eine Entwicklung weg von reinen CPU-Berechnungen und hin zu Umgebungen mit Berechnungen auf der CPU und dem Grafikprozessor. Für diese neue Computing-Umgebung hat NVIDIA die parallele CUDA Berechnungsarchitektur entwickelt, die jetzt mit GeForce, ION Quadro und Tesla Grafikprozessoren für Anwendungsentwickler verfügbar ist.

Fast alle wesentlichen Videoanwendungen auf dem Markt sind CUDA-beschleunigt oder werden es bald sein, darunter Produkte von Elemental Technologies, MotionDSP und LoiLo, Inc.

Im Bereich wissenschaftlicher Forschung wurde CUDA mit Begeisterung aufgenommen. CUDA beschleunigt jetzt zum Beispiel AMBER, ein Molekulardynamik-Simulationsprogramm, das weltweit von mehr als 60.000 Forschern an Universitäten und in Pharmaunternehmen zur Beschleunigung der Medikamentenentwicklung eingesetzt wird.

Auf dem Finanzmarkt haben Numerix und CompatibL CUDA-Unterstützung für eine neue Anwendung zur Beurteilung des Counterparty Risk bekannt gegeben, die durch CUDA um das 18fache beschleunigt werden konnte. Knapp 400 Finanzinstitute verwenden Produkte von Numerix.

Ein Indikator für die gute Akzeptanz von CUDA sind die Installationszahlen des Tegra Grafikprozessors für Grafikprozessorberechnungen. Weltweit sind bereits über 700 Grafikprozessorcluster in Fortune 500 Unternehmen installiert, von Schlumberger und Chevron im Energiesektor bis hin zu BNP Paribas im Bankwesen.

Mit der Einführung von Microsoft Windows 7 und Apple Snow Leopard sind Grafikprozessorberechnungen jetzt bereits Standard. Die neuen Betriebssysteme setzen den Grafikprozessor nicht nur für Grafikberechnungen ein, sondern als Mehrzweck-Parallelprozessor, auf den jede Anwendung zugreifen kann.

 
 

DIE CUDA PLATTFORM FÜR
PARALLELE BERECHNUNGEN

Die CUDA® Plattform für parallele Berechnungen umfasst einige einfache C und C++ Erweiterungen, um fein- und grobkörnige Parallelität von Daten und Aufgaben auszudrücken. Der Programmierer kann die Parallelität in High-Level-Sprachen wie C, C++ oder Fortran oder in offenen Standards wie mit OpenACC Direktiven ausdrücken. Mit Tausenden Grafikprozessor-beschleunigten Anwendungen und Tausenden veröffentlichten Forschungsberichten ist die CUDA Plattform für parallele Berechnungen solide etabliert.

Für Entwickler steht ein umfangreiches Sortiment an CUDA Tools und Lösungen ur Verfügung. Auf der CUDA Zone finden Sie weitere Informationen zum Entwickeln mit CUDA.

Weitere Informationen für den Einstieg in Parallel Berechnungen und aktuelle CUDA Downloads finden Sie auf der CUDA Developer Zone.

 
 
 

Vergleich von Standard C-Code und parallelem C-Code

Vergleich von Standard C-Code und parallelem C-Code

 
 

Side by side comparison of standard C and Parallel C code

 
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