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NVIDIA annuncia CUDA 5, che semplifica ulteriormente la programmazione con la piattaforma per il Parallel Computing più pervasiva del mondo

Disponibile per il download gratuito, la nuova versione offre strumenti, librerie e funzionalità che contribuiscono a incrementare la produttività degli sviluppatori

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Luciano Ballerano
PR Manager Italia
NVIDIA
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New Online CUDA Resource Center

SANTA CLARA, California—15 Ottobre 2012—NVIDIA ha reso disponibile oggi NVIDIA® CUDA® 5, la nuova potente versione della piattaforma per il parallel computing più pervasiva del mondo, nonché modello di riferimento per la programmazione, l'accelerazione scientifica e la progettazione su GPU, che può essere scaricata gratuitamente dal sito NVIDIA Developer Zone.

Con oltre 1.5 milioni di download e supporto a più di 180 applicazioni primarie nell'ambito ingegneristico, scientifico e commerciale, CUDA rappresenta per gli sviluppatori la modalità più popolare per trarre vantaggio dal computing basato su GPU.

In virtù di questo successo, le nuove funzionalità di CUDA 5 rendono lo sviluppo di applicazioni accelerate da GPU più veloci e semplici che mai, compreso il supporto al parallelismo dinamico, alle GPU-callable libraries, alle GPUDirect™ per RDMA (remote direct memory access) e all'integrated development environment (IDE) NVIDIA Nsight™ Eclipse Edition.

Riconoscimenti dagli sviluppatori per CUDA 5
Gli sviluppatori che hanno provato la pre-release di CUDA 5 hanno riferito di un deciso incremento nell'accelerazione delle applicazioni e una programmabilità ulteriormente migliorata.

La difesa e l'industria aerospaziale si sono rese conto dei benefici delle accelerazioni con CUDA nel processare immagini, video e sensor data, come ad esempio per i radar. Secondo Dustin Franklin, GPGPU applications engineer di GE Intelligent Platforms a Charlottesville, Virginia, “CUDA 5 è una tecnologia importante per noi. Molte delle applicazioni che utilizziamo prevedono lo streaming sensor data a bassa latenza direttamente sulla GPU e per questo il supporto alle GPUDirect per RDMA delle nuove GPU Kepler è incredibilmente importante per i nostri clienti. Abbiamo già integrato il supporto per molti dei nostri sensori e siamo molto soddisfatti dei risultati."

Guillaume Belz, un ricercatore biochimico del Lyon University Hospital di Lione in Francia ha utilizzato il parallelismo dinamico e le GPU-callable libraries per analisi complesse e per il data mining. “Con l'accelerazione su GPU, possiamo ottenere in ore risultati su progetti che solitamente richiedevano settimane o persino mesi con le sole CPU. Senza l'accelerazione su GPU, questo tipo di analisi non sarebbero fattibili,” ha affermato Belz.

Weihua (Wayne) Sun, Ph.D. candidate in Scienze dell'Immagine presso il Rochester Institute of Technology di New York, è rimasto davvero impressionato da NVIDIA Nsight Eclipse Edition. “Quando ho saputo che CUDA 5 ha incluso il nuovo Nsight Eclipse Edition IDE, ho scoperto di averne bisogno. Avere tutti i miei strumenti per la programmazione, il debugging e l'ottimizzazione in un solo ambiente di sviluppo integrato, si è per me rivelato fonte di un grande incremento nella produttività.”

Nuove funzionalità di CUDA 5
CUDA 5 consente agli sviluppatori di trarre vantaggio dalle performance delle GPU NVIDIA, inclusi gli acceleratori basati su GPU NVIDIA Kepler™– l'architettura per il computing più veloce, efficiente e ad alte performance mai realizzata. Le funzionalità chiave includono:

  • Parallelismo dinamico – Porta l'accelerazione su GPU a nuovi algoritmi
    I GPU threads possono dinamicamente produrre nuovi thread, consentendo alla GPU di adattarsi ai dati. Minimizzando la comunicazione con la CPU, il parallelismo dinamico semplifica sensibilmente la programmazione parallela. E consente l'accelerazione su GPU di un'ampia serie di famosi algoritmi, come quelli utilizzati per l'adaptive mesh refinement e le applicazioni computazionali per la fluido dinamica.
  • GPU-Callable Libraries – Abilita l'ecosistema di terze parti
    Una nuova libreria CUDA BLAS consente agli sviluppatori di utilizzare il parallelismo dinamico per le loro GPU-callable Libraries. Possono progettare plug-in API che permettono ad altri sviluppatori di estendere le funzionalità dei loro kernel e implementare callback sulla GPU per personalizzare le funzionalità delle GPU-callable Libraries di terze parti. La capacità di “object linking” offre un processo efficiente per lo sviluppo di applicazioni su GPU, consentendo agli sviluppatori di compilare file sorgenti CUDA multipli in object file separati e unirli in applicazioni più grandi e a librerie.
  • Supporto GPUDirect per RDMA – Limita i colli di bottiglia della memoria di sistema
    La tecnologia GPUDirect permette la comunicazione diretta tra GPU e altri dispositivi PCI-E e supporta l'accesso diretto alla memoria tra la GPU e le schede di rete. Riduce significativamente anche la latenza MPISendRecv tra i nodi GPU in un cluster e migliora le performance complessive.
  • NVIDIA Nsight Eclipse Edition – Generare codice CUDA velocemente e facilmente
    NVIDIA Nsight Eclipse Edition consente ai programmatori di sviluppare, effettuare il debug e profilare le applicazioni GPU nell'ambito Eclipse-based IDE su piattaforma Linux e Mac OS X. Un editor e sample CUDA integrati velocizzano la generazione di codice CUDA e il refactoring automatico di codice consente di fare il porting facilmente su kernel CUDA. Un sistema integrato offre analisi delle performance automatiche e guida step-by-step per rimediare ai colli di bottiglia nel codice, mentre l'evidenziazione della sintassi rende più semplice differenziare il codice GPU da quello CPU.

Nuovo CUDA Resource Center online
Per aiutare gli sviluppatori a massimizzare il potenziale del parallel computing con la tecnologia CUDA, NVIDIA ha lanciato un centro risorse online gratuito per i programmatori CUDA a questo indirizzo: http://docs.nvidia.com. Il sito offre le ultime informazioni sulla piattaforma CUDA e sul modello di programmazione, così come l'accesso alle tecnologie e documentazione per tutti gli sviluppatori CUDA, compresi strumenti, esempi di codice, librerie, API e guide per la programmazione.

Programma per gli sviluppatori registrati CUDA
I programmatori in parallelo sono invitati ad aderire al programma per gli sviluppatori registrati CUDA per un accesso tempestivo alle nuove release del software, agli strumenti e alle risorse. Visita www.nvidia.com/paralleldeveloper per maggiori informazioni.

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 @GPUComputing.

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.

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