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重大版本更新!CUDA工具包4.0
早在2007年，NVIDIA就推出了CUDA通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。
近日NVIDIA对CUDA工具包进行了一次重大更新，最新的版本号为4.0。借助该工具包，开发人员能够更加轻松的开发出在GPU上运行的并行应用程序。
● CUDA 4.0版本3大重要改进
GPU Direct2.0技术——支持一台服务器或工作站内多GPU之间的点对点通信。这让多GPU编程更加轻松并且能够提升应用程序性能。
统一虚拟寻址(UVA)——能够为主系统内存和显卡显存提供一个合并的存储器地址空间，让并行编程变得更快、更容易。
Thrust C++模板高性能基元库——能够提供一系列强大的开源C++并行算法和数据结构，这些内容能够让C++开发人员的编程工作变得轻松。与使用标准模板库(STL)以及线程构件(TBB)时相比，通过利用Thrust，并行排序等例程的速度可提升5至100倍。
解决CPU高性能计算难题
简单的理解，CUDA架构就是让之前只能处理图像渲染的GPU通用化处理任何类型的计算，而能够实现任意类型计算的处理器只有CPU，但CPU的计算能力相对于CPU来说很弱，尤其是在处理一些高性能计算的时候CPU的性能明显不足。GPU的通用化可以让需要高性能计算的时候直接调用GPU进行计算，CPU仅仅是处理程序本身的一些工作。
目前，支持CUDA的GPU销量已逾1亿，数以千计的软件开发人员正在使用免费的CUDA软件开发工具来解决各种专业以及家用应用程序中的问题。这些应用程序从视频与音频处理和物理效果模拟到石油天然气勘探、产品设计、医学成像以及科学研究，涵盖了各个领域。目前市面上已经部署了超过一亿颗支持CUDA的GPU，数以千计的软件开发人员正在使用免费的CUDA软件工具来为各种应用程序加速。
MPI与CUDA应用程序相结合，当应用程序发出MPI收发调用指令时，例如OpenMPI等改编的MPI软件可通过Infiniband与显卡显存自动收发数据。
GPU多线程分享，多个CPU主线程能够在一颗GPU上分享运行环境，从而使多线程应用程序分享一颗GPU变得更加轻松。
单CPU线程分享多GPU，一个CPU主线程可以访问系统内的所有GPU。 开发人员能够轻而易举地协调多颗GPU上的工作负荷，满足应用程序中“halo”交换等任务的需要。
全新的NPP图像与计算机视觉库，其中大量图像变换操作让开发人员能够快速开发出成像以及计算机视觉应用程序。
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