NVIDIA a sorti NVIDIA CUDA 5, une nouvelle mouture de la plateforme de calcul parallèle, destinée à accélérer les applications scientifiques et d’ingénierie sur les processeurs graphiques. Elle est téléchargeable gratuitement à partir de la zone Développeurs du site Web NVIDIA.

NVIDIA explique avoir conçu les fonctionnalités de programmation de la plateforme CUDA 5 pour rendre le développement des applications accélérées par le GPU plus rapide et plus facile que jamais. Pour cela, de nombreux outils ont été inclus, notamment la prise en charge du parallélisme dynamique, des bibliothèques exécutables par le GPU, de la prise en charge de NVIDIA GPUDirect avec un support RDMA (pour un accès direct en mémoire à distance) et l’environnement de développement intégré NVIDIA Nsight édition Eclipse.

Parmi les fonctionnalités, vous pourrez trouver :

· Le parallélisme dynamique : applique l'accélération du GPU à de nouveaux algorithmes.

Les thread de GPU peuvent engendrer de façon dynamique de nouveaux thread, ce qui permet au GPU de s’adapter aux données. En minimisant les va-et-vient avec le processeur central, le parallélisme dynamique simplifie considérablement la programmation parallèle. De plus, cela permet une accélération via le GPU d’une gamme plus large d’algorithmes répandus, tels que ceux utilisés dans les applications d’« adaptive mesh refinement » et de simulation numérique des fluides.

· Les bibliothèques exécutables par le GPU : permet le fonctionnement d’écosystème tiers

Une nouvelle bibliothèque CUDA BLAS permet aux développeurs d’utiliser le parallélisme dynamique pour leurs propres bibliothèques exécutables par le GPU. Ils peuvent concevoir des interfaces de programmation d’applications (API) permettant à d’autres développeurs d’élargir les fonctionnalités de leurs noyaux et de mettre en place des rappels automatiques sur le GPU afin de personnaliser les fonctionnalités des bibliothèques tierces exécutables par le GPU. La capacité de « création de lien avec un objet » offre un processus efficace et habituel pour le développement des applications sur GPU importantes, en permettant aux développeurs de réunir de nombreux fichiers sources CUDA dans des fichiers objets séparés et de les relier à de plus grandes applications et bibliothèques.

· La prise en charge GPUDirect pour un accès direct en mémoire à distance : minimise les goulots d'étranglement de la mémoire système

La technologie GPUDirect garantit des communications directes entre le processeur graphique et les autres périphériques du bus PCI-E, et prend en charge l’accès direct à la mémoire entre les cartes d’interface réseau et le processeur graphique. En outre, cette fonction réduit considérablement la latence des messages MPI Send/Recv échangés entre les nœuds du processeur graphique dans un cluster, et améliore les performances globales de l'application.

L’environnement NVIDIA Nsight édition Eclipse : génère du code CUDA rapidement et facilement

Cela permet aux programmeurs de développer, déboguer et esquisser les applications du processeur graphique au sein de l’IDE issu de l’édition Eclipse familière sur les plateformes Linux et Mac OS X. Un éditeur CUDA intégré et des échantillons CUDA accélèrent la génération de code CUDA. De plus, la re-création automatique de code facilite le transport de boucles de processeur central vers les noyaux CUDA. Un système d’analyse professionnel intégré fournit une analyse des performances automatisée et une assistance pas à pas afin de réparer les goulots d'étranglements dans le code ; tandis que la mise en relief de la syntaxe facilite la différenciation entre le code du processeur graphique et celui du processeur central.

Nouveau centre de ressources CUDA en ligne

Afin d’aider les développeurs à optimiser le potentiel du calcul parallèle avec la plateforme CUDA, NVIDIA a lancé un centre de ressources en ligne gratuit pour les programmeurs CUDA, accessible à l’adresse http://docs.nvidia.com.