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Neue NVIDIA CUDA 4.0 Version erleichtert Parallele Programmierung

 
 

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Santa Clara, Kalifornien, 28. Februar 2011 – Dank Unified Virtual Addressing, GPU-zu-GPU-Kommunikation und erweiterten C++ Template Libraries können Entwickler mit NVIDIA CUDA 4.0 die Vorteile des GPU-Computings jetzt noch besser nutzen und parallele Applikationen programmieren.

NVIDIA gibt die Verfügbarkeit der neuesten Version des CUDA-Toolkits zum Entwickeln paralleler Anwendungen bekannt. Das NVIDIA CUDA 4.0 Toolkit ist darauf optimiert, die Parallele Programmierung zu vereinfachen und so noch mehr Entwicklern die Möglichkeit zu geben, ihre Anwendungen auf Grafikprozessoren (GPUs) zu portieren. Daraus resultieren drei Hauptfunktionen:

  • NVIDIA GPUDirect 2.0 bietet Unterstützung für Peer-to-Peer-Kommunikation zwischen GPUs, die in einem einzelnen Server oder einer Workstation verbaut sind. Die Folge sind einfachere und schnellere GPU-Programmierung und eine bessere Anwendungsperformance.
  • Unified Virtual Adressing (UVA) stellt einen einzelnen, zusammengefassten Speicheradressraum für den Hauptspeicher des Systems und die GPU-Speicher bereit, so dass Parallele Programmierung schneller und einfacher erfolgt.
  • Thrust C++ Template Performance Primitives Libraries sind eine Sammlung von mächtigen Open-Source-Algorithmen und Datenstrukturen für die Parallele Programmierung mit C++. Das Programmieren in C++ wird Entwicklern somit erleichtert. Dank Thrust arbeiten Routinen wie das Parallele Sortieren fünf bis hundert Mal schneller als mit der Standard Template Library (STL) und den Threading Building Blocks (TBB).

„Unified Virtual Addressing und schnellere GPU-zu-GPU-Kommunikation erleichtern es den Entwicklern, Vorteile aus den Fähigkeiten der GPUs im Zusammenhang mit Paralleler Programmierung zu ziehen“, sagt John Stone, Senior Research Programmer von der University of Illinois in Urbana-Champaign.

„Der Zugriff auf das GPU-Computing durch das Standard Template Interface ist ein großer Gewinn. Ganz egal, ob es um simple Dinge geht wie die Cashflow-Generierung oder um Komplexes wie Libor-Markt-Modelle, variable Annuitäten oder CVA Bereinigungen“, sagt Peter Decrem, Direktor für Rates Products bei Quantifi. „Die Thrust-C++-Bibliothek hat die Eintrittshürde erheblich gesenkt, indem sie sich um grundlegende Funktionen kümmert wie Speicherzugriff und -zuweisung. Dadurch können sich unsere Finanz-Programmierer ganz auf das Entwickeln von Algorithmen in einer GPU-Umgebung konzentrieren.“

Zur Version 4.0 von CUDA gehören noch weitere Kernfunktionen, darunter:

  • MPI-Integration mit CUDA-Anwendungen: Modifizierte MPI (Message Passing Interface)-Implementierungen wie OpenMPI bewegen Daten automatisch von und in den GPU-Speicher über Infiniband, wenn von einer Anwendung ein MPI-Send- oder Receive-Aufruf kommt.
  • Multi-Thread-Sharing von GPUs: Mehrere CPU-Host-Threads können sich Kontexte auf einer einzelnen GPU teilen. Dadurch wird die Aufteilung auf eine einzelne GPU durch Multi-Threaded-Anwendungen vereinfacht.
  • Multi-GPU-Sharing durch einen einzelnen CPU-Thread: Ein einzelner CPU-Host-Thread kann auf alle GPUs eines Systems zugreifen. Entwickler können so Aufgaben sehr einfach über mehrere GPUs verteilen, beispielsweise für Tasks wie „halo exchanges“ in Anwendungen.
  • Neue NPP Image und neue Computer Vision Library: Eine reichhaltige Sammlung von Bildbearbeitungsoperationen, die das schnelle Entwickeln von Imaging- und Computer-Vision Anwendungen ermöglicht.
  • Neue und verbesserte Fähigkeiten:
    • Automatische Performance-Analyse im Visual Profiler
    • Neue Funktionen in cuda-gdb und zusätzliche Unterstützung für Mac OS
    • Zusätzliche Unterstützung für Funktionen in C++ wie „new/delete“ sowie virtuelle Funktionen
    • Neuer GPU-Binär-Disassembler

Eine Vorabversion (Release Candidate) von CUDA Toolkit 4.0 wird ab dem 4. März 2011 kostenlos bereit stehen. Interessenten müssen sich nur beim CUDA Registered Developer Program unter www.nvidia.de/paralleldeveloper anmelden. Das CUDA Registered Developer Program bietet eine Fülle an Tools, Ressourcen und Informationen, damit Entwickler von parallelen Anwendungen das Potential von CUDA ausreizen können.
Weitere Informationen über die Funktionen und Fähigkeiten des CUDA Toolkits und über GPGPU-Anwendungen finden sich unter www.nvidia.de/cuda.

NVIDIA (NASDAQ: NVDA) hat mit der Einführung der Graphics Processing Unit (GPU) im Jahr 1999 einen Meilenstein in der Computergrafik gesetzt. Seit dieser Zeit hat NVIDIA kontinuierlich neue Standards im Bereich Visuelles Computing etabliert, etwa mit revolutionären Grafiklösungen für Tablets, portable Mediaplayer, Notebooks und Workstations. NVIDIA bewirkte mit seinen programmierbaren GPUs einen Durchbruch beim parallelen Computing, der auch die Realisierung kostengünstiger Supercomputing-Lösungen ermöglicht. NVIDIA hält mehr als 1.700 Patente weltweit. Weitere Informationen unter www.nvidia.de.

 
 
 
 
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