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NVIDIAs Entwicklungsumgebung CUDA 5 vereinfacht Programmierung von parallelen Computing-Plattformen

Als kostenloser Download erhältlich, CUDA 5 bietet neben neuesten Werkzeugen auch eine Vielzahl an Bibliotheken und Schnittstellen für eine effektive Anwendungsentwicklung

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NVIDIA
Susanna Tatár
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Santa Clara, Kalifornien — 15. Oktober 2012 — NVIDIA hat heute mit der Vorstellung der CUDA 5 Entwicklungsumgebung erneut einen Meilenstein im parallelen Computing setzen können. Das Programmiermodell legt den Schwerpunkt auf die effektive Entwicklung wissenschaftlicher und technischer Anwendungen auf GPUs. CUDA 5 kann kostenlos auf der NVIDIA Developer Zone Webseite heruntergeladen werden.

Mit über 1,5 Millionen heruntergeladenen Einheiten ist die CUDA Plattform die beliebteste Entwicklungsumgebung rund um GPU-beschleunigtes Computing. NVIDIA unterstützt über 180 Anwendungen in den Bereichen Architektur, Wissenschaftler und Einzelhandel.

Basierend auf diesem Erfolg hat NVIDIA bei der CUDA 5 Plattform viel Wert auf wegweisende Funktionen wie Dynamic Parallelism über die GPU, abrufbare Bibliotheken, NVIDIA GPUDirect Unterstützung für RDMA und die Integration der NVIDIA Nsight Eclipse Edition gelegt. Die neuen Funktionen von CUDA 5 machen die GPU-beschleunigte Entwicklung einfacher und effektiver als je zuvor.

Entwickler-Stimmen für CUDA 5
In Zusammenarbeit mit ausgewählten Entwicklern konnte NVIDIA eine überragende Qualität in Bezug auf dynamische Beschleunigung und Stabilität der Anwendung erreichen.

Verteidigungseinrichtungen sowie die Luft- und Raumfahrt profitieren von der hohen GPU-Beschleunigung der CUDA Plattform besonders bei der Auswertung von Bildern, Bewegbildaufnahmen und Sensordaten, wie sie oft bei Radarstation zum Einsatz kommen. Das kann auch Dustin Franklin, GPGPU-Anwendungsentwickler bei GE Intellegent Platforms in Charlottesville aus eigener Erfahrung bestätigen: „Die CUDA 5 Plattform ist für uns eine unentbehrliche Technologie. Viele unserer Anwendungen streamen Daten mit geringer Latenz direkt zur GPU, weswegen die RDMA-Unterstützung von GPUDirect, die in den neuen Kepler-GPUs verbaut wird, unheimlich wichtig für unsere Kunden ist. Zusätzlich konnten wir auch Unterstützung für viele spezifische Sensoren integrieren und sind mit den Ergebnissen mehr als zufrieden.“

Guillaume Belz, Forschungs-Biochemiker am Lyon University Hospital in Lyon, Frankreich, hat sich intensiv mit dynamischer Parallelität und durch GPU aufrufbare Bibliotheken für komplexe Signalanalysen und Data Mining beschäftigt: „Dank der GPU-Beschleunigung erhalten wir Ergebnisse in wenigen Stunden. Mit herkömmlichen Methoden, bei denen nur die CPU zum Einsatz kommt, würden Auswertungen Wochen, wenn nicht gar mehrere Monate in Anspruch nehmen. Ohne die GPU-Beschleunigung könnten wir hochkomplexe Analysen heutzutage nicht mehr zufriedenstellend durchführen.

 

Weihua (Wayne) Sun, Ph.D.-Anwärter am Rochester Institute of Technology in New York war besonders von der NVIDIA Nsight Eclipse Edition angetan: „Als ich erfahren habe, dass CUDA 5 die neue Nsight Eclipse Edition IDE beinhaltet, musste ich die neue Version sofort haben. Sie erlaubt mir viel produktiver zu arbeiten, wenn ich auf alle meine Entwicklungs-, Debugging- und Optimierungs-Werkezuge zentral zugreifen kann.“

Neue CUDA 5 Funktionen
CUDA 5 nutzt die volle Leistungsfähigkeit von NVIDIAs Grafikprozessoren inklusive GPU-Beschleunigung, die auf der neuen NVIDIA Kepler Architektur basiert, optimal aus. Folgende Alleinstellungsmerkmale machen die Architektur zur schnellsten, effektivsten und leistungsfähigsten, die bisher jemals gebaut wurde:

  • Dynamische Parallelität – Bringt GPU-Beschleunigung zu neuen Algorithmen
    GPU-Threads können dynamisch neue Threads erzeugen was der GPU gestattet sich der Auslastung anzupassen. Diese CPU-Entlastung erlaubt effektive parallele Entwicklung. Zusätzlich ermöglicht die GPU-Beschleunigung Zugriff auf ein breiteres Spektrum von populären Algorithmen, wie sie in adaptiven Anwendungen zur Gitterverfeinerung und numerischer Strömungsmechanik eingesetzt wird.
  • Durch GPU abrufbare Bibliotheken – Ermöglicht Ökosysteme von Drittherstellern
    Mit der neuen CUDA BLAS Bibliothek können Entwickler, dynamische Parallelität für ihre eigenen, durch die GPU aufrufbaren Bibliotheken verwenden. So können Schnittstellen entworfen werden, mit denen die Funktionalität eigener Kernels gesteigert wird. Zugleich ist es möglich, die Rückfragen (Callbacks) an die GPU zu stellen und so weitere, durch die GPU abrufbare Bibliotheken von Drittherstellern einzubinden. Die Möglichkeit der „Objektverknüpfung“ bietet einen effizienten und vertrauten Weg, um große GPU-Anwendungen zu schreiben, indem beim Kompilieren mehrere CUDA-Quelldateien in separate Dateien verlagert werden und auf große Anwendungen und Bibliotheken verweisen.
  • GPUDirekt Unterstützung für RDMA – Minimiert Engpässe beim Systemspeicher
    Die GPUDirekt Technologie erlaubt die direkte Kommunikation zwischen GPUs und anderen PCI-E-Geräten. Dabei wird direkt der Speicher von Netzwerkkarten und der GPU angesprochen. Ebenso ist eine deutliche Minimierung von MPI_SendRecv-Latenzen zwischen GPU-Knoten in einem Cluster umsetzbar, was zur allgemeinen Steigerung der Leistungsfähigkeit von Anwendungen führt.
  • NVIDIA Nsight Eclipse Edition – CUDA Code schnell und einfach generieren
    Die Nsight Eclipse Edition ermöglicht die Entwicklung, Debugging und Profilierung von GPU-Anwendungen mit einer Eclipse-ähnlichen integrierten Entwicklungsumgebung unter Linux- und Mac-OSX-Plattformen. Ein integrierter CUDA Editor und Arbeitsbeispiele beschleunigen das Schreiben von CUDA Code und die automatische Code-Refaktorisierung erlaubt eine einfache Portierung der CPU-Loops zum CUDA Kernel. NVIDIA spendiert zusätzlich ein Experten-System zur Analyse von Leistungsbremsen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Optimierung von entsprechenden Code-Fragmenten. Dank dem Synax-Highlighting wird die Unterscheidung von GPU- und CPU-Code erheblich erleichtert.

Neues Online Ressourcen Center
Um Entwicklern dabei zu helfen, ihr Potential bei der Anwendungsentwicklung mit CUDA Technologie zu steigern, führt NVIDIA eine kostenlose zentrale Anlaufstelle ein. Die Webseite ist unter http://docs.nvidia.com zu erreichen und bietet neben neuesten Informationen zur CUDA Plattform und dem Entwicklungsmodell auch den Zugriff auf alle Dokumentationen und Technologien, bestehend aus Werkzeugen, Beispielcodes, APIs sowie Anleitungen zur Anpassung und Einhaltung der Rahmenrichtlinien.

CUDA Programm für registrierte Entwickler
Interessierte Entwickler sind herzlich eingeladen, sich kostenlos beim CUDA Programm anzumelden, um frühzeitigen Zugriff auf Softwareveröffentlichungen, Werkzeuge und andere Ressourcen zu bekommen. Weitere Informationen sind unter www.nvidia.com/paralleldeveloper zu finden.

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.