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CUDA Discussion :

CUDA 4.0 est disponible


Sujet :

CUDA

  1. #1
    Responsable Qt & Livres

    CUDA 4.0 est disponible
    CUDA 4.0 : sortie de la Release Candidate
    de l'architecture de calcul parallèle de NVIDIA



    La sortie cette semaine aux développeurs enregistrés de CUDA est l'accomplissement de milliers d'heures dédiées à ce projet. Cette technologie peut sembler jeune, sa première version, la 1.0, n'a été sortie qu'en 2007. L'effet de cette sortie sur le monde entier n'a, sans nul doute possible, pas été nul. Elle n'est pas non plus le seul terrain d'avance pour les technologies massivement parallèles sur matériel NVIDIA : les API comme OpenCL et DirectCompute sont elles aussi supportées et améliorées, en plus d'un accès direct au GPU en C, C++ et Fortran.

    Comme toujours, NVIDIA est à la recherche d'aide sur le sujet, notamment au niveau des retours d'utilisateurs, d'améliorations possibles, des bogues ; tout ce qui vous empêche de développer rapidement, de déployer des applications sans souci, tout cela doit être amélioré. Si vous êtes intéressé dans cette perspective, n'hésitez pas à vous enregistrer comme développeur.

    Le contenu de CUDA 4.0

    Venons-en au fait de cette sortie prochaine, vendredi 4 mars aux développeurs enregistrés.

    Notons la version 2.0 de GPUDirect, une technologie qui offre un support pour des communications entre les GPU d'un serveur ou d'une station de travail, une fonctionnalité que beaucoup décrivent comme un outil pour un développement plus rapide et plus aisé pour plusieurs GPU, ainsi qu'un vecteur d'améliorations de performances.




    UVA, acronyme de Unified Virtual Addressing, permet d'utiliser un espace d'adressage mémoire unifié entre la mémoire du système et celles des GPU.



    Aussi, grande nouveauté par rapport aux versions précédentes de CUDA, le partage entre divers threads de GPU : plusieurs threads ou processus sur le CPU peuvent utiliser le même GPU pour leurs calculs. De même, un même thread CPU peut utiliser plusieurs GPU en même temps. Thrust est désormais intégré dans CUDA, le portage de la STL du C++ aux technologies du GPU.



    Pour les amateurs de C++, de nouvelles fonctionnalités propres au langage sont désormais supportées, comme les fonctions virtuelles, ainsi que les mots clés new et delete pour la gestion de la mémoire allouée.

    La RC de CUDA 4.0 est disponible sur cette page


    Sources : NVidia, et les images

    Billet original
    Vous souhaitez participer aux rubriques Qt (tutoriels, FAQ, traductions) ou HPC ? Contactez-moi par MP.

    Créer des applications graphiques en Python avec PyQt5
    Créer des applications avec Qt 5.

    Pas de question d'ordre technique par MP !

  2. #2
    Membre éclairé
    Ce CUDA 4.0 va permettre de faire véritablement du multi-GPU de manière plus simple. La STL et la mémoire unifié, faut avouer que c'est de la balle comme disent les jeunes

  3. #3
    Membre du Club
    "permet d'utiliser un espace d'adressage mémoire unifié entre la mémoire du système et celles des GPU"'

    Je suis pas sûr de bien comprendre (je débute avec CUDA donc je ne connais pas encore "tout"). Ca veut dire que l'on pourra accéder depuis le CPU ou GPU aux mêmes variables sans allocation spécial?

  4. #4
    Membre éclairé
    Voici une excellente vidéo de présentation des nouveautés : http://developer.download.nvidia.com...ture_intro.mp4

  5. #5
    Responsable Qt & Livres

    Une présentation de CUDA 4 : http://developer.download.nvidia.com...0_Overview.pdf

    @hinomi : la réponse est dans cse slides, de 13 à 17.
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    Pas de question d'ordre technique par MP !

  6. #6
    Membre éclairé
    ça tombe bien avec mon post d'avant, c'est les slides utilisés pendant la vidéo

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