CUDA 5 : le futur du GPU Computing ?
mise à jour du 16/08/2012
Sortie de CUDA en version pré-production
CUDA vient de sortie en version pré-production. Vous pouvez le télécharger sur le site des développeurs : http://developer.nvidia.com/cuda/cuda-pre-production. Le SDK contient le toolkit, les codes d'exemple et les pilotes
CUDA 5 disponible en pré-version pour les développeurs
Télécharger dès maintenant le nouveau SDK
Le jour de la conférence de Mark Harris sur CUDA 5, NVIDIA a publié une pré-version pour les développeurs. Il est donc possible de tester soi-même le SDK, en attendant que la vidéo de la conférence soit mise en ligne.
NSight est maintenant disponible sous Linux et MacOS
NSight permet de développer, déboguer et profiler le code GPU. Jusqu'à maintenant, cet éditeur était disponible que sous Windows, comme plugin pour Visual Studio. Cette nouvelle version se base sur Eclipse, ce qui permet maintenant de l'utiliser sous Linux et MacOS et permet l’auto-complétion, la coloration syntaxique, l'aide en ligne et intègre des exemples de code.
NSight intègre de nombreux outils développés par des experts pour faciliter la refactorisation du code pour paralléliser les boucles sur CUDA, l'analyse des performances et l'optimisation.
Création de bibliothèques dynamiques pour GPU
Les "GPU Library Object Linking" permettent de créer des bibliothèques dynamiques similaires à ce qui existe pour le code CPU. Les utilisateurs n'ont plus besoin de compiler le code des bibliothèques et peuvent directement inclure des "GPU object files" pour bénéficier des nouvelles fonctionnalités dans leurs kernels.
GPUDirect RDMA permet d'accélérer la communication entre les GPU et les autres périphériques PCIe.
En supprimant le passage obligatoire par le CPU, GPUDirect RDMA élimine les problèmes de bande passante et de latence liés au CPU. Les performances des périphériques de stockage et du réseau sont améliorées, par exemple dans les clusters de calcul en associant CUDA et MPI.
Parallélisation dynamique
La parallélisation dynamique permet de faciliter la parallélisation des boucles sur les nouveaux GPU Kepler GK110 et de minimiser les échanges entre le CPU et le GPU. Il sera ainsi possible de proposer de nombreux algorithmes, comme par exemple le "adaptive mesh refinement" ou la simulation numérique des fluides (CFD).
Téléchargement
Vous pouvez télécharger le SDK, les pilotes 302.06.03 et les code samples sur la page suivante : CUDA 5.0 Preview Package (pour les utilisateurs possédant un compte NVIDIA).
Allez-vous tester cette nouvelle version majeure de CUDA ?
Source : http://developer.nvidia.com/content/...-now-available
Mark Harris présentera le framework CUDA 5 à la conférence GTC 2012
Le futur du GPU Computing ?
Mark Harris est responsable en chef pour le GPU Computing chez NVIDIA et créateur du site gpgpu.org. Il est entré en 2003 chez NVIDIA pour travailler sur ce qui allait devenir la première architecture de GPU à supporter CUDA : l'architecture Telsa, sortie en 2006. Depuis 6 ans, le framework CUDA est devenu une référence incontournable pour le GPU Computing. Le SDK a connu plusieurs évolutions majeures et les architectures Fermi et Kepler pour aboutir à la version 4.2. En plus du SDK, CUDA s'est enrichi d'un nombre important de bibliothèques (cuBLAS, cuRAND, cuFFT) et outils (Parallel Nsight, CUDA-GDB, Visual Profiler).
Lors de la GPU Technology Conference, Mark Harris présentera le futur de CUDA 5, la philosophie sur laquelle se base le développement actuel et les nouvelles fonctionnalités que l'on pourra avoir. Le but de cette nouvelle version majeure est bien sûr d'améliorer les performances, mais également de faire évoluer le modèle de programmation parallèle.
Si vous avez la chance d'être présent à la GTC 2012 en Californie, vous pouvez aller à cette conférence le 15 mai à 16h. Pour les autres, les vidéos seront mises en ligne après la conférence (sans date précise). Rendez-vous donc ici dans quelques semaines, nous vous ferons un résumé du contenu de cette conférence.
Sources
Répondre avec citation
Envoyé par Joker-eph
) donc j'ai pas testé, mais j'ai trouvé dans "TUNING CUDA APPLICATIONS FOR KEPLER" installé avec le CUDA 5 SDK (dans /usr/local/cuda/doc/Kepler_Tuning_Guide.pdf)
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