CUDA permite la aceleración de investigación científica usando las GPU
Nvidia lanzó nueva versión de su plataforma de cómputo paralelo CUDA, facilitando a biólogos, químicos, físicos, ingenieros y otros investigadores, avanzar en la simulación y trabajo computacional al usar las GPU.
La plataforma incluye tres mejoras que hacen que la programación paralela para las GPU sea más sencilla, accesible y rápida. Estas incluyen:
–Perfilador visual re-diseñado con analizador de rendimiento: facilita la aceleración de una aplicación; permite a los desarrolladores optimizar su código con un analizador de rendimiento automatizado y un sistema de guía experta, que ofrece sugerencias para optimización paso a paso, además identifica los cuellos de botella de la aplicación y recomienda acciones, con ligas a guías de optimización.
–Compilador LLVM, mejora de rendimiento del 10% en aplicaciones: es una estructura open-source, que incluye un diseño modular para agregar soporte a nuevos lenguajes de programación y arquitectura de procesamiento. Los desarrolladores pueden lograr una mejora de rendimiento de 10% adicional en sus ya existentes aplicaciones con GPU con una recompilación. Además, el diseño modular permite a los desarrolladores de herramientas brindar una solución personalizada de LLVM para arquitecturas de procesamiento distintas a las de la marca, por lo que las aplicaciones pueden correr sobre las GPU de otros proveedores.
–Nueva librería de funciones de procesamiento de imagen y señal, doblando el tamaño de la librería de la marca Performance Primitives (NPP): esto permite al desarrollador que usa algoritmos de procesamiento de imagen o señal, lograr mejoras con aceleración en GPU, con la adición de solicitudes a librerías en sus aplicaciones. La librería NPP actualizada puede ser usada en una variedad de algoritmos de procesamiento de imágenes y señales, que van desde el filtrado básico hasta flujos de trabajo avanzados.
