Nvidia представила технологию CUDA

В компании говорят о CUDA как о кардинально новой архитектуре для вычислений на графических процессорах Nvidia, и первый в индустрии компилятор C для GPU."Вычисления на GPU с помощью CUDA – это новый подход к вычислениям, где сотни интегрированных процессорных ядер работают одновременно, чтобы решить сложные вычислительные задачи, что до 100 раз быстрее по сравнению с традиционными вычислительными методами. Передовая архитектура дополнена еще одной новинкой— компилятором C от Nvidia для GPU.

Эта полноценная среда разработки предоставляет разработчикам инструменты для решения новых задач в тяжелых приложениях, таких как разработка продуктов, анализ данных, технические вычисления и игровая физика", - говорят в Nvidia.

Вычисления с помощью CUDA, которые можно выполнять на новых видеокартах GeForce 8800 и будущих профессиональных графических решениях NVIDIA Quadro, устраняют ограничения традиционных потоковых вычислений на GPU путем синхронизации и обмена данными между процессорными ядрами GPU.

“Наши клиенты, включая всех производителей мобильных телефонов в мире, видят преимущество в использовании графических процессоров NVIDIA с GPU ускоренным решающим устройством от Acceleware, для ускорения вывода продуктов на рынок”, - сказал д-р Николя Шаваннэ (Nicolas Chavannes), директор по ПО в Schmid and Partner Engineering AG (SPEAG). “Уровень вычислительной мощи, доступный благодаря GPU с CUDA, положительно отразится на результатах наших клиентов”.

GPU с CUDA имеют специальные возможности для вычислений, включая Parallel Data Cache, где 128 процессорных ядер, работающих на частоте 1,35ГГц, в графических процессорах нового поколения от Nvidia, сообща выполняют сложные вычисления. Разработчики имеют доступ к этим возможностям через специальных драйвер, который связан с DirectX и OpenGL, и новый компилятор С от NVIDIA для GPU.

GPU с CUDA работает либо как гибкий потоковый процессор, где тысячи вычислительных программ, называемых потоками, или тредами, вместе решают сложные задачи, либо как потоковый процессор в специфических приложениях, например, для вывода изображения, где потоки не связаны между собой. Приложения с поддержкой CUDA используют GPU для мелкоструктурных, интенсивных вычислений и многоядерные CPU для сложных крупномодульных задач, например, для контроля и управления данными.