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Programmazione CUDA con Mathematica

 
 

Mathematica è un ambiente di sviluppo sofisticato che combina un linguaggio di programmazione flessibile con un’ampia gamma di capacità di calcolo simbolico e numerico, la possibilità di produrre visualizzazioni di alta qualità, pacchetti applicativi integrati e una gamma di opzioni di implementazione immediata. Grazie all’accesso a migliaia di serie di dati e alla possibilità di caricare librerie dinamiche esterne e di generare automaticamente codice C, Mathematica è l’ambiente di creazione/implementazione più intuitivo presente sul mercato. [Altre informazioni] Wolfram Mathematica


Mathematica CUDALink : programmazione su GPU integrata

Mathematica supporta la programmazione di GPU per mezzo del pacchetto integrato CUDALink package, che fornisce l’accelerazione via GPU all’algebra lineare, alle trasformate di Fourier discrete e agli algoritmi di elaborazione delle immagini. Il pacchetto permette anche di scrivere propri moduli CUDALink in modo semplice ed efficace.

Il pacchetto CUDALink incluso gratuitamente con Mathematica offre:

  • Accesso ai builder di interfaccia automatici di Mathematica, alle capacità di importazione/esportazione e alle funzionalità di visualizzazione
  • Accesso alle serie di dati curate da Mathematica
  • Supporto per la precisione aritmetica, sia singola che doppia
  • Possibilità di caricare programmi CUDA definiti dall’utente in Mathematica
  • Scalabilità su più dispositivi
  • Integrazione con le tecnologie Mathematica esistenti, quali le sessioni remote

Scoprite tutto sull’elaborazione ad alte prestazioni con Wolfram Mathematica.

Risorse ulteriori

  • Guida al GPU Computing con Mathematica [qui]
  • Tutorial di Mathematica CUDALink [qui]
  • Tutorial di Mathematica OpenCLLink [qui]
  • Programmazione CUDA con Mathematica – whitepaper Wolfram [qui]

Esempio: Esecuzione del rilevamento dei contorni con algoritmo Canny in Matlab

CUDA Canny Edge Performing Canny Edge

Esempio: Simulazione di una passeggiata casuale

List Line Plot Code

List Line Plot

PRODOTTI PROFESSIONALI CONSIGLIATI
Per utilizzare Mathematica CUDALink, bisogna disporre di quanto segue:
  • Sistema operativo: Windows, Linux o Mac OS X, con architettura a 32 e a 64 bit
  • Prodotti compatibili con NVIDIA CUDA
  • Mathematica 8.0 o versioni successive

Le potenti capacità di GPU Computing di Mathematica sono state sviluppate su prodotti di GPU Computing Tesla e Quadro e richiedono l’uso di GPU NVIDIA compatibili con CUDA di tipo recente.

I prodotti di GPU Computing Tesla e Quadro sono progettati per fornire le massime prestazioni di calcolo con la precisione numerica di maggiore affidabilità e sono disponibili e supportati dai migliori produttori mondiali.


Vantaggi di Tesla
Massime prestazioni di calcolo
> Operazioni in doppia precisione ad alta velocità
> Grande memoria dedicata
> Comunicazione PCIe bidirezionale in alta velocità
> NVIDIA GPUDirect™ con InfiniBand
Straordinaria affidabilità
> Memoria ECC
> Test di stress rigorosi
Il miglior supporto possibile
> Rete di assistenza professionale
> Sistemi OEM integrati
> Lungo ciclo di vita del prodotto
> Garanzia di 3 anni
> Strumenti di gestione di cluster e sistema
   (prodotti server)
> Supporto del desktop remoto di Windows
 
Configurazioni consigliate di Tesla e Quadro
Workstation di fascia alta
> Due GPU Tesla C2050 o C2070
> Quadro NVS 295
> due CPU quad-core
> 12 GB di memoria di sistema
Workstation di fascia media
> GPU Tesla C2050 o C2070
> CPU quad-core
> 8 GB di memoria di sistema
Workstation entry-level
> GPU Quadro 4000
> CPU single-core
> 4 GB di memoria di sistema

I prodotti NVIDIA Tesla e Quadro sono disponibili presso tutti i principali OEM di workstation professionali. Solo i prodotti di GPU Computing Tesla sono progettati e qualificati per l’installazione in cluster di calcolo.

Altri partner e rivenditori in evidenza

Per un elenco completo dei provider Tesla preferenziali, cliccare qui.