Software-Entwicklungstools

Einführung in die Grafikprozessorprogrammierung

• Einfache Video- und Audio-Tutorials mit anpassbarer Lerngeschwindigkeit und Webinars
• Umfassende CUDA Dokumentation inklusive Fermi Tuning-Guides
• NVIDIA und Universität von Illinois stellen GPU-Programmierleitfaden vor: David Kirk, NVIDIA und Dr. Wen-mei Hwu, University of Illinois

Hilfe zu CUDA

• Besuchen Sie zuerst die CUDA Foren
• Melden Sie sich als CUDA Entwickler an
• Bugs berichten und Early Access bei neuen Softwareversionen nutzen

Entwicklungstools

• Treiber für Tesla Grafikprozessoren
• CUDA C und C++ Compiler für Grafikprozessoren
• Inklusive CUDA GDB Debugger und CUDA Visual Profiler
• OpenCL Treiber, Visual Profiler, SDK Codebeispiele und mehr
• PGI CUDA Fortran Compiler
• Parallele NSight Visual Studio IDE für die Code-Entwicklung für den Grafikprozessor (bisher bekannt unter der Bezeichnung “Nexus”)

Code-Beispiele und -Bibliotheken

• Von NVIDIA:
• CUDA SDK Code-Beispiele
• CUDA BLAS-Bibliothek (im Toolkit enthalten)
• CUDA FFT-Bibliothek (im Toolkit enthalten)
• Sparse Matrix Multiply Vector von NVIDIA: Code, Paper 1, Paper 2
• Early Access NPP: NVIDIA Performance Primitives mit Fokus auf Bild- und Videoverarbeitung
• Hinweis: CUDA 4.1 RC ist jetzt für registrierte CUDA Entwickler verfügbar.
• Von Drittanbietern:
• CUDA Data Parallel Primitives Bibliothek (cuDPP)
• CULA Tools: LAPACK auf CUDA Grafikprozessoren von EM Photonics
• MAGMA: LAPACK auf CUDA Grafikprozessoren und Multi-Core CPUs von Dongarra’s Group
• Jacobi-Präkonditionierung konjugierter Gradienten
• GPULib: Bibliothek mathematischer Funktionen für IDL und MATLAB
• GPU VSIPL Signalverarbeitungsbibliothek
• Computer Vision- und Bildgebungsbibliothek
• OpenCurrent: Open-Source Bibliothek von CUDA-beschleunigten PDE-Solvern für partielle Differentialgleichungen auf regelmäßigen Gittern
• libSVM auf CUDA / Grafikprozessoren
• Multisvm: Multiclass SVM auf CUDA
• cuSVM: Eine CUDA Implementierung von Support Vector Klassifizierung und Regression

Compiler mit Auto-Parallelisierung (verwendet Direktiven)

• PGI Compiler mit Auto-Parallelisierung für Fortran und C nach CUDA C
• CAPS HMPP Compiler mit Auto-Parallelisierung für Fortran und C nach CUDA C

MATLAB, Mathematica, R, LabView-Unterstützung

• MATLAB
• MathWorks: MATLAB GPU Computing mit NVIDIA Grafikprozessoren
• Jacket CUDA Plugin für MATLAB
• GPULib: Bibliothek mathematischer Funktionen mit MATLAB- und IDL-Binding
• Mathematica
• CUDA Programmierung mit Wolfram Mathematica
• Mathematica Plugin für CUDA
• Grafikprozessorberechnungen in R-Statistikumgebungen
• CUDA Grafikprozessor-Bibliothek für LabVIEW von National Instruments
• Ein von Anwendern entwickeltes Verfahren, um CUDA über LabVIEW CVI zu nutzen

Unterstützung für Fortran, Java, Python, C++, .NET, F#

• Fortran
• PGI CUDA Fortran Compiler
• Fortran nach C für CUDA Translator
• FLAGON: Fortran 95 Bibliothek für numerische Berechnungen auf dem Grafikprozessor
• Python-Wrapper für CUDA: PyCUDA
• Java-Wrapper

• jCUDA: Java für CUDA
• Bindings für CUDA BLAS und FFT
• JaCUDA

• .NET Integration für CUDA
• Thrust: C++ Template-Bibliothek für CUDA
• CuPP : C++ Framework für CUDA
• Libra: C/C++ Abstraktionsebene für CUDA
• F# für CUDA

Tools für Produktivitätssteigerung und Cluster

• Eclipse-Unterstützung für CUDA
• CUDA Auslastungsberechner
• Rocks Rolls für CUDA von ClusterCorp
• Cluster Manager von Platform Computing für Tesla Grafikprozessoren
• PBS Works für Tesla Grafikprozessoren
• Penguin Computing Scyld

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Jacket ist eine Marke von AccelerEyes