Strumenti di sviluppo software

Introduzione alla programmazione su GPU

• Esercitazioni audio/video e webinar facili e a ritmo regolabile dall'utente
• Serie completa di documenti CUDA fra cui le guide all'ottimizzazione di Fermi
• NVIDIA e la University of Illinois collaborano alla realizzazione del primo manuale al mondo sulla programmazione di processori di elaborazione in parallelo: David Kirk, NVIDIA e Dr. Wen-mei Hwu, University of Illinois

Aiuto per CUDA

• Cominciare sempre dal forum di CUDA
• Iscriversi come sviluppatore di CUDA
• Registrare i bug riscontrati. Ottenere accesso anticipato alle release di software

Strumenti di sviluppo

• Driver per GPU Tesla
• Compilatori in C e C++ per GPU
• Include il debugger CUDA GDB e CUDA Visual Profiler
• Driver OpenCL, Visual Profiler, esempi di codice dell'SDK e altro ancora
• Compilatore di Fortran per CUDA PGI
• Parallel NSight - Visual Studio IDE per lo sviluppo di codice per GPU (precedentemente denominata “Nexus”)

Esempi di codice e librerie

• Fornita da NVIDIA
• Esempi di codice dell’SDK di CUDA
• Libreria BLAS di CUDA (parte del toolkit)
• Libreria FFT di CUDA (parte del toolkit)
• Sparse Matrix Multiply Vector di NVIDIA: Codice, Documento 1, Documento 2
• NPP: Primitive Performance NVIDIA (accesso anticipato): si focalizza sull'elaborazione di immagini e video
• Nota: CUDA 4.1 RC è immediatamente disponibile agli sviluppatori registrati CUDA.
• Fornito da terze parti
• Libreria di primitive parallele di dati CUDA (cuDPP)
• Strumenti CULA: LAPACK su GPU CUDA di EM Photonics
• MAGMA: LAPACK su GPU CUDA e CPU multi-core di Dongarra Group
• Gradiente coniugato precondizionato di Jacobi
• GPULib: libreria di funzioni matematiche per IDL e MATLAB
• Libreria di elaborazione del segnale VSIPL della GPU
• Visione computerizzata e libreria di imaging
• OpenCurrent: Libreria Open-Source di solutori di PDE (equazioni differenziali parziali) su griglie regolari accelerati da CUDA
• libSVM su CUDA/GPU
• Multisvm: Multiclass SVM su CUDA
• cuSVM: un'implementazione su CUDA della classificazione e regressione per mezzo della Support Vector Machine

Compilatori di parallelizzazione automatica (usando direttive)

• Compilatore di parallelizzazione automatica di Fortran PGI e C su CUDA C
• Compilatore di parallelizzazione automatica di CAPS HMPP C e Fortran su CUDA C

Supporto di MATLAB, Mathematica, R e LabView

• MATLAB
• MathWorks: GPU Computing con MATLAB e le GPU NVIDIA
• Plug-in Jacket CUDA per MATLAB
• GPULib : Libreria di funzioni matematiche per i binding MATLAB e IDL
• Mathematica
• Programmazione CUDA con Wolfram Mathematica
• Plug-in Mathematica per CUDA
• Abilitazione del GPU Computing nell'ambiente statistico "R"
• Libreria di GPU CUDA per LabVIEW di National Instruments
• Metodo generato dagli utenti per l'uso di CUDA di LabVIEW CVI

Supporto di Fortran, Java, Python, C++, .NET, F#

• Fortran
• Compilatore di Fortran per CUDA PGI
• Traduttore da Fortran a C per CUDA
• FLAGON: libreria di Fortran 95 per i numerici delle GPU
• Wrapper Python per CUDA: PyCUDA
• Wrapper Java

• jCUDA: Java per CUDA
• Bindings per CUDA di BLAS ed FFT
• JaCUDA

• .Integrazione di NET per CUDA
• Thrust: Libreria di modelli C++ per CUDA
• CuPP : Framework C++ per CUDA
• Libra: livello di astrazione C/C++ per CUDA
• F# per CUDA

Strumenti di produttività e cluster

• Supporto di Eclipse per CUDA
• Calcolatore dell'utilizzo di CUDA
• Rocks Rolls per CUDA di ClusterCorp
• Platform Computing Cluster Manager per GPU Tesla
• PBS Works per GPU Tesla
• Penguin Computing Scyld

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