Una nuova release di NVIDIA CUDA rende più rapida e facile l’accelerazione della ricerca scientifica con le GPU

giovedì, 26 gennaio 2012 18:58 Last Updated on giovedì, 26 gennaio 2012 18:58 Written by Edward 0 Comments

Il rivoluzionario sistema di guida aiuta gli sviluppatori a massimizzare le prestazioni delle applicazioni CUDA C/C++/Fortran. NVIDIA ha rilasciato una nuova versione della sua piattaforma di elaborazione in parallelo CUDA, che permetterà agli esperti di biologia, chimica, fisica e geofisica computazionale, ma anche ad altri ricercatori e ingegneri, di semplificare l’uso delle GPU per accelerare le proprie simulazioni e operazioni di calcolo automatico.

La nuova piattaforma di elaborazione in parallelo NVIDIA® CUDA® presenta tre innovazioni chiave che rendono più facile, accessibile e rapida la programmazione in parallelo con le GPU. Si tratta di:

• Un versione rivista del Visual Profiler, che ora permette di eseguire analisi delle prestazioni automatizzate, semplificando così l’accelerazione delle applicazioni

• Un nuovo compilatore, basato sulla struttura open-source e largamente utilizzata LLVM, in grado di fornire sino al 10% di velocità in più alle applicazioni

• Centinaia di nuove funzioni di imaging ed elaborazione del segnale, che raddoppiano le dimensioni della libreria di NVIDIA Performance Primitives (NPP)

“Il compilatore LLVM mi ha garantito un’immediata accelerazione delle prestazioni del 10%… mi è bastato ricompilare il codice del mio programma di analisi del rischio finanziario”, ha dichiarato Gilles Civario, Senior Software Architect dell’Irish Centre for High-End Computing. “Posso solo immaginare gli ulteriori vantaggi in termini di prestazioni che potrò ottenere usando la nuova release di CUDA per un’ulteriore fase di messa a punto.”

Tra le nuove funzioni della più recente release della piattaforma di programmazione in parallelo CUDA – disponibile gratuitamente nel sito Web dedicato agli sviluppatori di NVIDIA2 all’indirizzo <<http://developer.nvidia.com/getcuda>> – ricordiamo:

Il nuovo Visual Profiler – il metodo più semplice per ottimizzare le prestazioni

Il nuovo Visual Profiler semplifica l’ottimizzazione del codice e permette agli sviluppatori di qualsiasi livello di competenza di ottenere il massimo delle prestazioni. Grazie all’analisi automatizzata delle prestazioni e ad un sistema di guida di grande affidabilità e in grado di fornire suggerimenti procedurali di ottimizzazione, il Visual Profiler identifica i colli di bottiglia e consiglia azioni risolutive, fornendo link alle guide all’ottimizzazione. L’uso del nuovo Visual Profiler consente di individuare e risolvere con maggiore facilità i colli di bottiglia.

Compilatore LLVM – aumento istantaneo del 10 percento delle prestazioni delle applicazioni

La diffusissima infrastruttura di compilazione LLVM è di tipo open source e si fonda su un design modulare che semplifica l’aggiunta del supporto dei nuovi linguaggi di programmazione e delle architetture del processore. Grazie al nuovo compilatore CUDA basato su LLVM, gli sviluppatori possono aumentare le prestazioni sino al 10 percento semplicemente ricompilando applicazioni esistenti e già accelerate via GPU. Inoltre, il design modulare di LLVM permette agli sviluppatori di strumenti software di terze parti di fornire una soluzione LLVM personalizzata per le architetture di processori non NVIDIA. Questo permette l’esecuzione delle applicazioni CUDA sulle GPU NVIDIA, assieme a quelle di altri fornitori.

Nuove funzioni nella liberia di imaging ed elaborazione del segnale – accelerazione “Drop-in” con la libreria NPP

NVIDIA ha raddoppiato le dimensioni della sua libreria NPP, aggiungendo centinaia di nuove funzioni di imaging ed elaborazione del segnale. Questo permette alla quasi totalità degli sviluppatori di usare algoritmi di imaging ed elaborazione del segnale per ottenere più facilmente i vantaggi dell’accelerazione via GPU, con la semplice aggiunta di chiamate della libreria dall’applicazione. La libreria NPP aggiornata può essere utilizzata per un’ampia varietà di algoritmi di imaging ed elaborazione del segnale, che spaziano da filtri elementari a workflow avanzati.