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70 führende Anwendungen implementieren GPU-Beschleunigung für schnelle Simulation

Anwendungsentwickler setzen auf beschleunigtes Computing, um Nutzern Qualitätsprodukte und tiefere Einblicke in die Wissenschaft zu bieten

Weitere Informationen:  
NVIDIA
Susanna Tatár
statar@nvidia.com


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Boris Böhles
Geschäftsführender Gesellschafter
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CUDA Parallel Computing
NVIDIA CUDA Infografik: Genauer Blick auf das Parallel Programming Model

Salt Lake City, SC12, 13. November 2012 — NVIDIA gab heute bekannt, dass dieses Jahr schon 70 weitverbreiteten Anwendungen die Unterstützung für GPU-Beschleunigung erhalten haben. Die Gesamtzahl beschleunigter Applikationen für Forscher, Ingenieure und Designer hat sich damit auf über 200 Produkte erhöht.

Drei der neuesten Anwendungen, die GPU-Beschleunigung anbieten sind:

  • ANSYS Fluent: ANSYS Fluent ermöglicht es Ingenieuren, aerodynamische Autos und Flugzeuge zu entwickeln, die durch einen geringeren Treibstoffverbrauch mehrere Millionen Dollar einsparen können. Außerdem können das Wärmemanagement sowie die Zuverlässigkeit elektronischer Schaltungen verbessert werden. ANSYS Fluent hat einen neuen Beta-Solver mit Single-GPU-Unterstützung in ihre Anwendungen auf NVIDIA-CUDA-Basis implementiert, darunter ANSYS Mechanical.
  • MSC Nastran: Wird von nahezu jedem Automobilhersteller weltweit eingesetzt. MSC Nastran ist eine GPU-beschleunigte Anwendung zur Simulation von Strukturmechanik, mit der Geräuschentwicklung, Vibrationen und Federung optimiert werden können. Dies trägt wesentlich zur empfundenen Qualität eines Fahrzeuges bei.
  • CHARMM: Weltweit von Wissenschaftlern eingesetzt, um biologische Prozesse auf molekularer Ebene zu untersuchen. Ermöglicht durch die Unterstützung von GPU-Beschleunigung eine genauere Untersuchung wichtiger Proteine, die bei Krankheitserregern vorzufinden sind. Das fördert eine schnellere Entwicklung von Medikamenten für eine wirksamere Behandlung.

“GPU-Computing hat einen deutlichen Aufschwung erfahren, als Forscher eigene wissenschaftlichen Anwendungen zur Entdeckung und Forschung durch die CUDA-Plattform beschleunigen konnten.“, sagt Addison Snell, CEO von Intersect360 Research. "Wir sind jetzt in einer neuen Ära angekommen, in der mehr kommerzielle Software für GPU-Berechnung optimiert ist. Diese bietet ein breites Spektrum an beschleunigten Möglichkeiten für Engineering- und Business-Computing.

Unter anderem sind folgende GPU-beschleunigte-Anwendungen im Verkauf oder in der Entwicklung:

  • Computer-aided Engineering: Abaqus/Standard, Agilent ADS & EMPro , ANSYS Mechanical, CST MWS, MSC Nastran, Marc, OpenFOAM solver libraries, RADIOSS™
  • Verteidigung und Intelligenz: DigitalGlobe Advanced Ortho Series, Exelis (ITT) ENVI, Incogna GIS, Intergraph Motion Video Analyst, MotionDSP Ikena ISR, PCI GEomatics GXL
  • Medien und Unterhaltung: Adobe CS6, Autodesk 3ds Max & Maya, Blackmagic DaVinci Resolve, Chaos V-Ray RT, Elemental Server, Telestream Vantage
  • Öl und Gas: Acceleware AxRTM, ffA SVI Pro, Headwave Suite, Paradigm Echos RTM, Schlumberger Visage, WesternGeco Omega2 RTM
  • Scientific Computing: AMBER, CHARMM, Chroma, FastROCS, GAMESS, GROMACS, GTC, WL-LSMS, MATLAB, MILC, NAMD, QUDA, VASP, VMD
  • Wetter und Klimaforschung: COSMO, GEOS-5, HOMME, HYCOM, WRF, NEMO, NIM

Eine vollständige Liste gibt es unter http://www.nvidia.de/object/gpu-computing-applications-de.html.

Zugängliche Parallel-Prozessoren
Die Einführung von massiv-parallelen GPUs, die einfach in populären High-Level-Sprachen oder über Auto-Parallelisierungs-Compiler programmierbar sind, hat Entwickler animiert, die Leistungsfähigkeit ihrer Anwendungen zu maximieren.

GPUs bieten Entwicklern ein hohes Maß an Flexibilität, um die Vorteile der maßgeblichen Anwendungs-Beschleunigung auszuschöpfen, da sie gängige Sprachen wie C, C++ und Fortran, oder das Direktiven-basierte OpenACC-Standard-Programmiermodell nutzen können.

Einfache Erweiterungen dieser High-Level-Programmiersprachen ermöglichen eine erweiterte Parallelität mit der NVIDIA-CUDA-Parallel-Computing-Plattform und dem Programmiermodell. Die CUDA-Plattform wird von jeder NVIDIA-GPU unterstützt, womit sich die weltweite Verbreitung auf mehr als 415 Millionen CUDA-GPUs summiert.

Erfahren Sie mehr über beschleunigtes Computing und die unterstützten Software-Anwendungen am NVIDIA-Stand 2217 auf der SC12, vom 12. bis 15. November.

Über NVIDA CUDA
CUDA ist NVIDIAs parallele Computing-Architektur, die einen dramatischen Anstieg der Rechenleistung unter dem Einsatz von GPUs ermöglicht.

Weitere Informationen zur NVIDIA CUDA-Technologie, neueste Werkzeuge sowie Videos, Bilder und Dokumentationen finden Sie auf der CUDA-Website. Folgen Sie uns auf Twitter @GPUComputing.

Über NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) hat durch die Erfindung des Grafikprozessors (GPU) im Jahr 1999 die Computergrafik revolutioniert. Heute setzt eine Vielzahl von Produkten auf NVIDIA-Prozessoren wie Smartphones bis hin zu Supercomputern. NVIDIAs Mobilprozessoren kommen in Mobiltelefonen, Tablets und Infotainment-Systemen im Automobilbereich zum Einsatz.  PC-Gamer schwören auf NVIDIA GPUs, die für spektakuläre Spielewelten sorgen. Professionelle Anwender entwerfen mit ihrer Hilfe 3D-Grafiklösungen und visuelle Effekte für die Filmindustrie und Produkte wie Fahrzeuge, Gebäude oder komplette Landschaften. Darüber hinaus nutzen Forscher High Performance Computer mit NVIDIA-GPUs, um in der Wissenschaft neue Meilensteine zu setzen. Das Unternehmen hält weltweit über 5.000 Patente. Weitere Informationen finden Sie unter www.nvidia.de.