Firma Nvidia opublikowała dziś nową edycję platformy CUDA (wersja 4.1), przeznaczonej do realizacji obliczeń równoległych, która ułatwi rozwój oprogramowania wykorzystującego procesory graficzne do symulacji i obliczeń w takich dziedzinach nauki jak biologia, chemia, fizyka, geofizyka i innych.
W nowej wersji platformy do obliczeń równoległych CUDA wprowadzono trzy ważne udoskonalenia, które mają sprawiać, że programowanie procesorów graficznych staje się łatwiejsze, szybsze i bardziej przyjazne:
- Przeprojektowane narzędzie Visual Profiler, które zostało uzupełnione o funkcję automatycznej analizy wydajności, umożliwiającą przyśpieszenie procesu akceleracji tworzonego oprogramowania.
- Nowy kompilator oparty o popularną, otwartą infrastrukturę kompilatorów LLVM, zwiększający wydajność aplikacji nawet o 10%.
- Setki nowych funkcji przetwarzania obrazu i sygnałów, dzięki którym rozmiar biblioteki Nvidia Performance Primitives (NPP) zwiększył się nieomal dwukrotnie.
Wśród nowych funkcji najnowszej wersji platformy do obliczeń równoległych CUDA – dostępnej bezpłatnie do pobrania z witryny dla developerów firmy NVIDIA pod adresem //developer.nvidia.com/getcuda – znalazły się następujące elementy:
Dzięki nowemu narzędziu Visual Profiler deweloperzy mogą zwiększyć wydajność swojego kodu niezależnie od doświadczenia programistycznego. Funkcje automatycznej analizy wydajności i system wspomagania ekspertów, który przedstawia programiście sugestie dotyczące możliwej optymalizacji sprawiają, że narzędzie Visual Profile może automatycznie wykryć wąskie gardła wydajności i zarekomendować czynności zaradcze, wraz z łączami do odpowiednich poradników. Dzięki temu narzędziu programista może łatwiej wykryć i usunąć niezoptymalizowane elementy kodu.
LLVM to popularna, otwarta infrastruktura kompilatora, która cechuje się modułową konstrukcją. Dzięki tej modułowości, dodawanie obsługi nowych języków programowania i architektur procesorów jest dużo łatwiejsze. Nowy kompilator języka CUDA został oparty na infrastrukturze LLVM i umożliwia zwiększenie wydajności aplikacji nawet o 10 procent na tym samym procesorze graficznym – wystarczy ponownie skompilować kod źródłowy. Producenci oprogramowania mogą skorzystać z modułowej konstrukcji kompilatora LLVM do wdrażania niestandardowych rozwiązań, dzięki którym aplikacje napisane z myślą o architekturze CUDA będą mogły pracować pod kontrolą wielu różnych procesorów graficznych firmy Nvidia, a także procesorów innych producentów.
Firma Nvidia podwoiła rozmiar biblioteki NPP, uzupełniając ją o setki nowych funkcji przetwarzania obrazu i sygnału. Dzięki temu praktycznie każdy deweloper wykorzystujący algorytmy przetwarzania obrazu lub sygnału może natychmiast przyśpieszyć swoją aplikację za pomocą procesora graficznego, wprowadzając do niej odpowiednie wywołania bibliotek. Zaktualizowana biblioteka NPP może zostać zastosowana w szerokiej gamie algorytmów przetwarzania obrazu lub sygnału, od podstawowych zadań filtrowania po rozbudowane ciągi zadaniowe.

Błąd. Jest np. Blender 3D w wersji 2.61. Taki gtx580 potrafi być 6 razy szybszy od i5 2500K @ 4300 MHz.
Może sprawdź a później krytykuj ?
AMD ma bardzo rozbudowane narzędzia dla programistów spełniające standardy LLVM
http://llvm.org/devmtg/2010-11/
A wszystkie narzędzia są dostępne tu:
http://developer.amd.com/tools/Pages/default.aspx
i tu:
http://devgurus.amd.com/welcome
Nic, bo AMD leje na profesjonalistów i rozwiązania tego typu. Tutaj pewnym rozwiązaniem będzie OpenCL, ale ponieważ AMD nie dostarcza sterowników do swoich rozwiązań (firepro tak sobie pływa po rynku) to też nie spodziewałbym się jakichkolwiek udogodnień z ich strony.
Wierzysz w CUDA? x)
Przecież GCN to ukłon w stronę GPGPU, spóźniony względem nV, ale jednak.
Nic, bo AMD leje na profesjonalistów i rozwiązania tego typu. Tutaj pewnym rozwiązaniem będzie OpenCL, ale ponieważ AMD nie dostarcza sterowników do swoich rozwiązań (firepro tak sobie pływa po rynku) to też nie spodziewałbym się jakichkolwiek udogodnień z ich strony.
Wierzysz w CUDA? x)
oczywiście że AMD dostarcza sdk dla radeonów co za bajki piszesz. AMD sponsoruje bullet czyli silnik fizyczny przepisywany na opencl przez AMD. Ale karty amd miały jak na razie słabą wydajność w opencl. NV troszkę ma problem z swoim cuda bo w branży mobilnej leci się właśnie przez opencl(iphon), do części zadań ogólnie karty się nie nadają itd.
edit:
można po testować też coś takiego
http://code.google.com/p/opencl-toolbox/downloads/list
Dla scilab też jest coś podobnego ale jakaś lipa
Nic, bo AMD leje na profesjonalistów i rozwiązania tego typu. Tutaj pewnym rozwiązaniem będzie OpenCL, ale ponieważ AMD nie dostarcza sterowników do swoich rozwiązań (firepro tak sobie pływa po rynku) to też nie spodziewałbym się jakichkolwiek udogodnień z ich strony.
Wierzysz w CUDA? x)
swoją droga nowa wersja robi wrażenie potężne wrażenie
najpierw musi być premiera atrap potem pudełek i dopiero wyjdą karty