Discussion :

[dourouc05]

CUDA 3.0 est sorti très récemment, avec le support de la plateforme Fermi, très attendue. Elle n'est pas encore disponible, mais ce n'est plus qu'une affaire de quelques semaines. Cette sortie permet de déjà préparer son code pour la prochaine architecture, tout en bénéficiant d'ores et déjà de grandes améliorations.

QCD codes need all the compute cycles they can get and we're really excited about the results we're getting by using GPUs - we've already reduced the cost of our calculations by a factor of 5.

Ces nouveaux GPU sont prévus pour obtenir des performances encore meilleures pour les applications scientifiques, mais il faudra aussi apprendre à s'en servir, comme par avant. À cet effet, différents guides sont disponibles, en anglais (lien en bas de news). Toute la famille de GPU est déjà supportée : des optimisations sur les calculs à haute précision, le support de BLAS et de LAPACK, un débogueur basé sur gdb : CUDA-GDB, ainsi qu'un profiler.

Aussi, l'entièreté du C++ est désormais supportée sur les GPU : auparavant, quelques parties ne l'étaient pas (notamment dans la partie objet du langage). Sont de la partie les classes et les templates.

L'interopérabilité avec les API graphiques les plus répandues n'a pas changé, et a même été augmentée : DirectX 9, 10 et 11 en plus d'OpenGL peuvent être utilisés conjointement, pour CUDA ainsi que pour OpenCL. Dans la même catégorie, les outils pour Linux ont été améliorés, notamment le Memory Checker.

D'un point de vue plus technique, les kernels CUDA sont désormais compilés dans le format binaire ELF. Le module d'émulation est mis dans un paquet à part. Les biblithèques sont explicitement versionnées, ce qui permet à une application de demander une version spécifique de CUDA.

Sources

http://blogs.nvidia.com/ntersect/201...oolkit-30.html
http://developer.nvidia.com/object/c...downloads.html

Voir aussi

Le support natif du C++ pour les GT300

L'architecture Fermi
Téléchargement de CUDA 3.0
Guides pour Fermi

Et vous ?

Avez-vous déjà utilisé CUDA ou OpenCL ? Quels bénéfices en retirez-vous ? Quels avantages supplémentaires pensez-vous pouvoir obtenir de cette nouvelle version et de cette nouvelle architecture ?

[Firwen]

Bonne nouvelle, en particulier le support de la double précision sous OpenCL et le fait que l'on va enfin pouvoir quitter cette cochonnerie de driver beta 190.* sous Linux.

Ce qui aurait été encore mieux, c'est un support correct de GCC 4.4 sous Linux ainsi que des libs plus "ouvertes".
Mais l'ouverture et Nvidia, c'est comme le fromage et le nutella, vraiment pas compatible

[DSGSLA]

Aussi, l'entièreté du C++ est désormais supportée sur les GPU : auparavant, quelques parties ne l'étaient pas (notamment dans la partie objet du langage). Sont de la partie les classes et les templates.

Que doit-on comprendre ? On peut mélanger CUDA avec un source C++ ?

[AuraHxC]

Que doit-on comprendre ? On peut mélanger CUDA avec un source C++ ?

C'est déjà le cas, je fais du cuda avec du c++ mais cette fois toutes les possibilités de c++ seront possible.

[Shayä]

Est ce que les nouvelles possibilités du Cuda notamment vis à vis des concepts objets seront uniquement disponibles si l'on possède une carte à base de Fermi ou bien c'est juste que l'architecture Fermi qui est optimisée pour ces nouvelles fonctionnalités?

[yamashi]

La mémoire du FERMI est unifié d'ou sa puissance en C++.
Pour ce qui est des autres cartes elles sont compatible CUDA 3.0 je pense (du moins les GT 200 doivent l'être).

En revanche la possibilité d'utiliser le C++ entraine des baisses de performances sur le GT200 (je n'ai pas encore reçus ma GTX 480 donc je ne peux rien dire dessus pour le moment), en effet un test simple de bande passante sur CUDA 2.3 est environ 10% plus rapide que sur CUDA 3.0... Ce qui m'intrigue, c'est que cette baisse de performance n'était pas ressentit avec CUDA 3.0 beta...

Je vais me renseigner sur le sujet et je vous donnerai des nouvelles une fois mon nouveau matos arrivé

On attend plus que CUDA++1x maintenant ^^