La nuova libreria di algebra lineare CULA di EM Photonics apre a milioni di sviluppatori la prospettiva del GPU Computing

 
 

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La nuova libreria di algebra lineare CULA di EM Photonics apre a milioni di sviluppatori la prospettiva del GPU Computing

Rilasciata l'implementazione ottimizzata per CUDA della libreria standard del settore LAPACK

SANTA CLARA, CALIFORNIA — 18 AGOSTO 2009 - Oggi EM Photonics ha rilasciato una versione beta di CULA, un'implementazione di LAPACK, la libreria di algebra lineare standard del settore, progettata e ottimizzata per le unità di elaborazione grafica (GPU) compatibili con l'architettura di elaborazione parallela NVIDIA CUDA™.

I milioni di sviluppatori che si affidano alle routine di LAPACK per la soluzione di problemi che spaziano dalla fisica computazionale, alla meccanica strutturale e all'automazione della progettazione elettronica ora possono sfruttare un incremento delle prestazioni che arriva a 10 volte su una singola CPU quad-core grazie alle GPU NVIDIA® Tesla™ montate nella workstation o nel datacenter.

"Una promettente linea evolutiva delle architetture di computing a elevate prestazioni è costituita da sistemi ibridi articolati in CPU multi-core e GPU many-core", ha dichiarato il professor Satoshi Matsuoka, del Tokyo Institute of Technology. "La libreria LAPACK è la chiave per numerose applicazioni scientifiche, quindi un'implementazione ottimizzata per CUDA aumenterà sensibilmente l'interesse suscitato dai sistemi ibridi negli ambienti scientifici e di progettazione, conferendo a questi sistemi un netto vantaggio competitivo rispetto alle architetture concorrenti".

“Abbiamo avviato questa collaborazione con l'Ames Research Center della NASA finalizzata alla creazione di librerie per algebra lineare accelerate dalla GPU nel 2007”, ha dichiarato Eric Kelmelis, CEO di EM Photonics. “Come risultato secondario del progetto e grazie alla partnership con NVIDIA, EM Photonics rilascerà CULA e consentirà agli sviluppatori di sfruttare tutte le performance di calcolo di un supercomputer senza lasciare la propria scrivania.”

CULAtools di EM Photonics è una famiglia di prodotti che comprende CULA Basic, Premium, e Commercial. La libreria CULA è un'implementazione accelerata dalla GPU delle popolarissime routine LAPACK. LAPACK è una raccolta delle funzioni più comunemente utilizzate in algebra lineare, sfruttata a fondo dalla comunità degli scienziati e dei progettisti. I tipici problemi che questa comunità si trova ad affrontare possono spesso essere approssimati da modelli lineari e, quindi, risolti con routine di algebra lineare. CULA sfrutta l'architettura di calcolo in parallelo CUDA delle GPU NVIDIA per accelerare molte delle routine LAPACK più comuni.

“La nostra base di clienti attende con ansia il rilascio di una libreria di algebra lineare analoga alla LAPACK. Questa fondamentale libreria matematica consente di estendere l'uso del GPU a una base di sviluppatori molto più ampia nella comunità scientifica”, ha dichiarato Andy Keane, direttore generale delle attività Tesla di NVIDIA. “CULA forma un altro dei rami principali del nostro ecosistema di librerie CUDA. Questo ecosistema, in rapida espansione, ora include FFT, BLAS, elaborazione delle immagini, visione computerizzata, ray-tracing, rendering, dinamica molecolare e molto altro ancora.”

Una release completa di produzione di CULA è già programmata per la NVIDIA GPU Technology Conference, che si svolgerà dal 30 settembre al 2 ottobre al Fairmont Hotel di San Jose, in California. Tutti gli interessati all'anteprima della beta di CULA Basic possono iscriversi al sito www.culatools.com.

Informazioni su NVIDIA
NVIDIA (Nasdaq: NVDA) ha fatto comprendere al mondo intero la reale potenza della grafica computerizzata quando ha inventato l'unità di elaborazione grafica (GPU) nel 1999. Da allora, ha costantemente ridefinito gli standard del visual computing con nuove soluzioni di grafica interattiva mozzafiato rese disponibili su lettori multimediali portatili, notebook e workstation. La grande esperienza di NVIDIA nell'ambito delle GPU programmabili ha portato a scoperte rivoluzionarie nell'elaborazione in parallelo, che hanno reso il supercomputing molto più conveniente e abbordabile. La rivista Fortune ha collocato NVIDIA al primo posto nella sua classifica degli innovatori del settore dei semiconduttori per due anni consecutivi. Per ulteriori informazioni, esaminare il sito www.nvidia.it.

Certe affermazioni in questo comunicato che includono, senza limitarsi ad esse, frasi quali: i vantaggi, le caratteristiche, l'impatto, le performance e le potenzialità delle GPU Tesla e dell'architettura CUDA di NVIDIA, nonché l'effetto di LAPACK e CULA 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: sviluppo di tecnologie più rapide ed efficienti; difetti di design, produzione o del software; il possibile impatto dovuto allo sviluppo della tecnologia e della concorrenza; cambiamenti nella domanda e nei gusti dei consumatori; l’adozione da parte dei consumatori di standard differenti o di prodotti concorrenti; cambiamenti negli standard di settore e nelle interfacce; perdita imprevista di performance dei nostri prodotti o delle tecnologie una volta integrate in un sistema così come diversi altri fattori descritti nel dettaglio nelle relazioni di NVIDIA depositate presso la Securities and Exchange Commission tra cui il Form 10-Q per il periodo terminato il 26 Aprile 2009. Copie dei documenti e della 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.

1Confronto delle performance realizzato sulla base di una configurazione contenente una singola scheda NVIDIA Tesla C1060 e una configurazione contenente una CPU Intel Quad-Core Core i7 (Nehalem) entrambe impegnate nell'esecuzione della Math Kernel Library (MKL) di Intel

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