Stampa

Sono già 70 le applicazioni leader che supportano gli acceleratori su GPU per offrire simulazioni più veloci

Gli sviluppatori si avvicinano all'Accelerated Computing per consentire agli utenti di progettare prodotti di qualità sempre più elevata e permettere una migliore comprensione delle scienze

Product PR
Luciano Ballerano
PR Manager Italia
NVIDIA
lballerano@nvidia.it


Agenzia di PR
Preview Public Relations
Marzia Musati
nvidia@previewitalia.com
www.previewitalia.com

CUDA Parallel Computing

SALT LAKE CITY—SC12—12 Novembre 2012—NVIDIA ha annunciato che quest'anno già 70 tra le applicazioni più diffuse offrono supporto all'accelerazione su GPU, portando a 200 il numero complessivo di applicativi oggi disponibili per ricercatori, ingegneri e progettisti.

Tre delle nuove applicazioni che supportano l'accelerazione su GPU sono:

  • ANSYS® Fluent®: ANSYS Fluent consente agli ingegneri di sviluppare auto e aeroplani più aerodinamici, permettendo di risparmiare milioni di dollari in carburante o per migliorare la gestione termica e l'affidabilità dei circuiti elettronici. ANSYS Fluent ha aggiunto un risolutore beta con supporto per singola GPU alle sue applicazioni di punta NVIDIA® CUDA®, tra cui ANSYS Mechanical™.
  • MSC® Nastran®: Utilizzato da quasi tutti i produttori nell'ambito dell'automotive, MSC Nastran è un'applicazione di simulazione meccanica strutturale GPU-accelerated che aiuta a ottimizzare le performance NVH (noise, vibration, harshness), ovvero rumore, vibrazioni e durezza, che sono le qualità più spesso direttamente percepite in un veicolo.
  • CHARMM: Ampiamente utilizzata dagli scienziati per studiare processi biologici a livello molecolare, l'accelerazione su GPU di CHARMM consente uno studio più accurato delle proteine chiave nelle malattie, così come le interazioni con potenziali medicinali, come mezzi per sviluppare trattamenti più efficaci.

“Il GPU computing inizialmente ha ottenuto l'attenzione dei ricercatori che potevano scaricare CUDA per accelerare le applicazioni che utilizzavano per le loro ricerche scientifiche e scoperte.", ha affermato Addison Snell, chief executive officer di Intersect360 Research. “Siamo ora entrati in una nuova era, in cui una quantità sempre maggiore di software commerciale è ottimizzato per le GPU, aprendo le porte a nuove opportunità nell'ambito dell'ingegneria e del business."

Di seguito un elenco parziale di applicazioni accelerate da GPU disponibili o in fase di sviluppo:

  • Computer-aided Engineering: Abaqus/Standard, Agilent ADS & EMPro , ANSYS Mechanical, CST MWS, MSC Nastran, Marc, OpenFOAM solver libraries, RADIOSS™
  • Difesa & Intelligence: DigitalGlobe Advanced Ortho Series, Exelis (ITT) ENVI, Incogna GIS, Intergraph Motion Video Analyst, MotionDSP Ikena ISR, PCI GEomatics GXL
  • Media & Entertainment: Adobe CS6, Autodesk 3ds Max & Maya, Blackmagic DaVinci Resolve, Chaos V-Ray RT, Elemental Server, Telestream Vantage
  • Petrolio & Gas: Acceleware AxRTM, ffA SVI Pro, Headwave Suite, Paradigm Echos RTM, Schlumberger Visage, WesternGeco Omega2 RTM
  • Computing Scientifico: AMBER, CHARMM, Chroma, FastROCS, GAMESS, GROMACS, GTC, WL-LSMS, MATLAB, MILC, NAMD, QUDA, VASP, VMD
  • Previsioni del tempo: COSMO, GEOS-5, HOMME, HYCOM, WRF, NEMO, NIM

Un elenco completo è disponibile qui: http://www.nvidia.it/object/gpu-computing-applications-it.html.

I processori paralleli più accessibili
L'avvento massiccio degli acceleratori su GPU, che sono facilmente programmabili nei linguaggi high-level più diffusi o utilizzando compilatori auto-parallelizing, ha spinto gli sviluppatori a massimizzare le performance delle loro applicazioni.

Gli acceleratori offrono agli sviluppatori un ampio grado di flessibilità per avvantaggiarsi di una consistente accelerazione. Infatti, è possibile utilizzare diffusi linguaggi come il C, C++ e Fortran, oppure modelli di programmazione directives-based su standard OpenACC.

Semplici estensioni di questi linguaggi di programmazione high-level consentono di utilizzare la piattaforma per il parallel computing e il modello di programmazione NVIDIA CUDA. Oggi la piattaforma CUDA è supportata da tutte le GPU NVIDIA, con una base di installato di oltre 415 milioni di GPU CUDA.

Per sapere di più sull'accelerated computing e sulle applicazioni che lo supportano è possibile visitare lo stand NVIDIA 2217 a SC12, dal 12 al 15 Novembre.

CUDA
CUDA è l'ambiente per il parallel computing di NVIDIA, che assicura un significativo incremento delle performance sfruttando la potenza delle GPU.
Maggiori informazioni sul GPU Computing sono disponibili sul sito NVIDIA . Per saperne  di più su CUDA o scaricare l'ultima versione, visita il sito CUDA. Maggiori info su NVIDIA e i suoi prodotti, video, immagini e altro, è disponibile la newsroom NVIDIA. Seguiteci su Twitter  @NVIDIATesla.

Informazioni su NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ha mostrato al mondo intero la reale potenza della grafica computerizzata con l'invenzione della GPU avvenuta nel 1999. Oggi, i suoi processori sono la base fondante di una vasta gamma di prodotti, che spaziano dagli smartphone ai supercomputer. I processori mobile di NVIDIA vengono usati nei telefonini, nei tablet e sistemi di infotainment per automobili. I giocatori su PC si affidano alle GPU per accedere a mondi virtuali di grande spettacolarità e immersività. I professionisti li usano per creare grafica 3D ed effetti visivi per i film e per la progettazione di qualsiasi cosa, dai campi da golf sino ai Jumbo Jet. Infine, i ricercatori utilizzano le GPU per espandere le frontiere della scienza grazie a soluzioni di high-performance computing. La società è proprietaria di oltre 5.000 brevetti inviati, depositati o registrati, fra cui alcuni relativi a "concetti essenziali" per il computing moderno. Per ulteriori informazioni,vedere www.nvidia.it.

Alcune affermazioni riportate nel presente comunicato stampa ivi incluse, in via esemplificativa, affermazioni relative a: l'impatto, le prestazioni e i vantaggi della piattaforma di elaborazione in parallelo NVIDIA CUDA sono affermazioni soggette a rischi ed incertezze che possono avere esiti effettivi materialmente differenti dalle aspettative. Importanti fattori che possono causare esiti molto diversi da quelli attesi sono: condizioni economiche globali; ricorso a terze parti per la produzione, l’assemblaggio, l'imballaggio e il testing dei prodotti; impatto dello sviluppo o della concorrenza a livello tecnologico; sviluppo di tecnologie più veloci o efficienti; difetti di progettazione, produzione o software; variazioni delle preferenze e richieste dei consumatori; cambiamenti di standard e interfacce del settore; riduzione imprevista delle prestazioni dei nostri prodotti o delle nostre tecnologie quando vengono integrati nei sistemi, nonché altri fattori di volta in volta trattati nei rapporti che NVIDIA inoltra all'ente Securities and Exchange Commission (SEC), ivi compreso il relativo modulo 10-Q per il periodo fiscale terminato 29 Luglio 2012. Copie dei documenti e delle relazioni depositati presso la SEC sono disponibili presso il sito Web di NVIDIA a titolo assolutamente gratuito. Queste previsioni sono soggette a rischi e incertezze e quindi non costituiscono alcuna garanzia di future prestazioni e rendimenti e sono valide soltanto alla data in cui sono state formulate. Inoltre, fatte salve le limitazioni previste dalla legge, NVIDIA disconosce qualsiasi obbligo ad aggiornare tali previsioni in modo da riflettere eventi o circostanze future.

###

© 2012 NVIDIA Corporation. Tutti i diritti riservati. NVIDIA, il logo di NVIDIA e CUDA sono marchi e/o marchi registrati di NVIDIA Corporation negli USA e in altri paesi. Tutti gli altri nomi di società e di prodotti possono essere marchi dei rispettivi detentori con i quali sono associati. Caratteristiche, prezzi, disponibilità e specifiche tecniche sono soggetti a modifica senza preavviso.