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El procesamiento por GPU está en uno de sus mejores momentos, cada día más programadores toman el procesamiento paralelo como su estandarte para obtener mejores y más rápidos resultados. NVIDIA presenta su plataforma CUDA en versión 6, con mejores bibliotecas y recursos para mejorar su potencial. 

NVIDIA_CUDA_6

La nueva plataforma CUDA 6 vendrá a facilitar el uso de tecnologías de procesamiento paralelo por parte de desarrolladores. Con CUDA 6 se logra reducir el tiempo y esfuerzos para acelerar las aplicaciones científicas, empresariales y de ingeniería, mediante el uso de las GPU.

Características de CUDA 6

  • Memoria unificada: simplifica la programación al habilitar las aplicaciones para que accedan a la memoria de la GPU y la CPU sin la necesidad de copiar manualmente los datos entre sí. Además, facilita la adición de compatibilidad con la aceleración de la GPU en una amplia gama de lenguajes de programación.
  • Bibliotecas de adición inmediata:  aceleran de forma automática en hasta 8 veces los cálculos FFTW y BLAS de las aplicaciones al reemplazar las bibliotecas existentes de la CPU con las equivalentes aceleradas por la GPU.
  • Escalabilidad de múltiples GPU: las bibliotecas rediseñadas de la GPU BLAS y FFT escalan el rendimiento automáticamente en hasta ocho GPU en un único nodo, brindando más de nueve teraflops de rendimiento de doble precisión por nodo. De esta forma, se admiten cargas de trabajo más grandes que nunca (hasta 512 GB). La escalabilidad de múltiples GPU también se puede usar con la nueva biblioteca BLAS de adición inmediata.

“Nuestras tecnologías han ayudado a los principales estudios, a los desarrolladores de juegos y a los animadores a crear animaciones y efectos en 3D impresionantes”, comentó Paul Doyle, Director Ejecutivo de Fabric Engine, Inc. “Nos habían pedido constantemente que agregáramos la compatibilidad con la aceleración de las GPU NVIDIA, pero la administración de memoria había resultado un desafío muy complicado a la hora de lidiar con casos de uso complejos en la producción. Con la memoria unificada, esto se maneja de forma automática, lo que permite que el compilador de Fabric se dirija a las GPU NVIDIA y nuestros clientes puedan ejecutar sus aplicaciones hasta 10 veces más rápido”.

Se espera que la versión 6 del kit de herramientas de CUDA esté disponible a principios de 2014. A los miembros del Programa de Desarrolladores registrados de computación para la GPU-CUDA se les avisará cuando esté disponible para descarga.

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