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    什么是Nvidia CUDA,NVIDIA发布CUDA 3.2正式版

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    计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范,NVIDIA®(英伟达™)发明了CUDA并行计算架构,该架构现已应用于GeForce®(精视™)、ION™(翼扬™)、Quadro以及Tesla GPU(图形处理器)上,对应用程序开发人员来说,这是一个巨大的市场。 在消费级市场上,几乎每一款重要的消费级视频应用程序都已经使用CUDA加速或很快将会利用CUDA来加速,其中不乏Elemental Technologies公司、MotionDSP公司以及LoiLo公司的产品。 在科研界,CUDA一直受到热捧。例如,CUDA现已能够对AMBER进行加速。AMBER是一款分子动力学模拟程序,全世界在学术界与制药企业中有超过60,000名研究人员使用该程序来加速新药的探索工作。 在金融市场,Numerix以及CompatibL针对一款全新的对手风险应用程序发布了CUDA支持并取得了18倍速度提升。Numerix为近400家金融机构所广泛使用。 CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起。全球财富五百强企业现在已经安装了700多个GPU集群,这些企业涉及各个领域,例如能源领域的斯伦贝谢与雪佛龙以及银行业的法国巴黎银行。 随着微软Windows 7与苹果Snow Leopard操作系统的问世,GPU计算必将成为主流。在这些全新的操作系统中,GPU将不仅仅是图形处理器,它还将成为所有应用程序均可使用的通用并行处理器。

    在2010年9月份推出CUDA Toolkit 3.2 RC发布候选版进行测试后,NVIDIA今天发布了最终正式版本的CUDA 3.2工具包。新版本在性能上有了明显的提升,同时扩展了函数库,改进了集群管理特性,当然还包括对新硬件的支持。

    CUDA Toolkit 3.2新特性包括:

    扩充和改进CUDA函数库:

    1. CUBLAS在Fermi架构下的矩阵乘法和置换性能提升50%到300%

    2. CUFFT在Fermi架构下基数3、5、7的转换性能相比MKL加速2到10倍。

    3. 新增CUSPARSE GPU加速稀疏矩阵函数库,性能比MKL快5到30倍。

    4. 新增CURAND GPU加速随机数生成函数库,比MKL快10到20倍。

    5. 加入H.264编解码库。

    CUDA驱动和CUDA C改进:

    - 支持6GB显存Quadro或Tesla卡。

    - 在Windows平台工作站上支持Tesla开启Tesla Compute Cluster (TCC) 集群模式。

    开发工具改进:

    - CUDA-gdb和Parallel Nsight支持多GPU Debug。

    - cuda-memcheck支持扩展至所有Fermi架构GPU。

    - NVCC支持64bit Linux下的Intel C Compiler (ICC) v11.1

    - 支持在4GB以上内存系统上进行GPU Debug。

    其他:

    - 支持在CUDA C核心使用malloc()/free()进行内存管理。

    - NVIDIA System Management Interface (nvidia-smi)支持汇报GPU使用率以及多个GPU性能计数器。

    新增多个CUDA GPU运算SDK程序样例。

    CUDA Toolkit 3.2正式版下载:
    http://developer.nvidia.com/object/cuda_3_2_downloads.html

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什么是Nvidia CUDA,NVIDIA发布CUDA 3.2正式版的评论