NVIDIA ha rilasciato una nuova versione della sua piattaforma di elaborazione in parallelo CUDA, che permetterà agli esperti di biologia, chimica, fisica e geofisica computazionale, ma anche ad altri ricercatori e ingegneri, di semplificare l'uso delle GPU per accelerare le proprie simulazioni e operazioni di calcolo automatico.

La nuova piattaforma di elaborazione in parallelo NVIDIA CUDA presenta tre innovazioni chiave che rendono più facile, accessibile e rapida la programmazione in parallelo con le GPU. Si tratta di:

• Un versione rivista del Visual Profiler, che ora permette di eseguire analisi delle prestazioni automatizzate, semplificando così l'accelerazione delle applicazioni
• Un nuovo compilatore, basato sulla struttura open-source e largamente utilizzata LLVM, in grado di fornire sino al 10% di velocità in più alle applicazioni
• Centinaia di nuove funzioni di imaging ed elaborazione del segnale, che raddoppiano le dimensioni della libreria di NVIDIA Performance Primitives (NPP)

“Il compilatore LLVM mi ha garantito un'immediata accelerazione delle prestazioni del 10%... mi è bastato ricompilare il codice del mio programma di analisi del rischio finanziario”, ha dichiarato Gilles Civario, Senior Software Architect dell'Irish Centre for High-End Computing. “Posso solo immaginare gli ulteriori vantaggi in termini di prestazioni che potrò ottenere usando la nuova release di CUDA per un'ulteriore fase di messa a punto.”

Tra le nuove funzioni della più recente release della piattaforma di programmazione in parallelo CUDA – disponibile gratuitamente nel sito Web dedicato agli sviluppatori di NVIDIA all'indirizzo http://developer.nvidia.com/getcuda – ricordiamo:

Il nuovo Visual Profiler – il metodo più semplice per ottimizzare le prestazioni
Il nuovo Visual Profiler semplifica l'ottimizzazione del codice e permette agli sviluppatori di qualsiasi livello di competenza di ottenere il massimo delle prestazioni. Grazie all'analisi automatizzata delle prestazioni e ad un sistema di guida di grande affidabilità e in grado di fornire suggerimenti procedurali di ottimizzazione, il Visual Profiler identifica i colli di bottiglia e consiglia azioni risolutive, fornendo link alle guide all'ottimizzazione. L'uso del nuovo Visual Profiler consente di individuare e risolvere con maggiore facilità i colli di bottiglia.

Compilatore LLVM – aumento istantaneo del 10 percento delle prestazioni delle applicazioni
La diffusissima infrastruttura di compilazione LLVM è di tipo open source e si fonda su un design modulare che semplifica l'aggiunta del supporto dei nuovi linguaggi di programmazione e delle architetture del processore. Grazie al nuovo compilatore CUDA basato su LLVM, gli sviluppatori possono aumentare le prestazioni sino al 10 percento semplicemente ricompilando applicazioni esistenti e già accelerate via GPU. Inoltre, il design modulare di LLVM permette agli sviluppatori di strumenti software di terze parti di fornire una soluzione LLVM personalizzata per le architetture di processori non NVIDIA. Questo permette l'esecuzione delle applicazioni CUDA sulle GPU NVIDIA, assieme a quelle di altri fornitori.

Nuove funzioni nella liberia di imaging ed elaborazione del segnale – accelerazione “Drop-in” con la libreria NPP
NVIDIA ha raddoppiato le dimensioni della sua libreria NPP, aggiungendo centinaia di nuove funzioni di imaging ed elaborazione del segnale. Questo permette alla quasi totalità degli sviluppatori di usare algoritmi di imaging ed elaborazione del segnale per ottenere più facilmente i vantaggi dell'accelerazione via GPU, con la semplice aggiunta di chiamate della libreria dall'applicazione. La libreria NPP aggiornata può essere utilizzata per un'ampia varietà di algoritmi di imaging ed elaborazione del segnale, che spaziano da filtri elementari a workflow avanzati.

[Immagine ad alta risoluzione]

Il nuovo Visual Profiler di NVIDIA CUDA semplifica l'ottimizzazione delle prestazioni

NVIDIA released a new version of its CUDA parallel computing platform, which will make it easier for computational biologists, chemists, physicists, geophysicists, other researchers, and engineers to advance their simulations and computational work by using GPUs.

The new NVIDIA® CUDA® parallel computing platform features three key enhancements that make parallel programing with GPUs easier, more accessible and faster. These include:

• Re-designed Visual Profiler with automated performance analysis, providing an
  easier path to application acceleration
• New compiler, based on the widely-used LLVM open-source compiler infrastructure, delivering up to 10 percent speed up in application performance
• Hundreds of new imaging and signal processing functions, doubling the size of the NVIDIA Performance Primitives (NPP) library

"The new visual profiler is amazing," said Joshua Anderson, lead developer of the HOOMD-blue open source molecular dynamics project. "With just a few clicks, it performs an automated performance analysis of your application, highlights likely problem areas, and then provides links to best-practice suggestions on improving them. It makes it quick and easy for virtually all developers to accelerate a broad range of applications."

"The LLVM complier gave me an almost immediate 10 percent performance speed up, just by recompiling my existing real-time financial risk analysis code," said Gilles Civario, senior software architect at the Irish Centre for High-End Computing. "I can only imagine the additional performance gains I can achieve with additional tuning using the new CUDA release."

Among the new features of the latest CUDA parallel computing platform release -- available free of charge on the NVIDIA developer web site at http://developer.nvidia.com/getcuda -- are:

New Visual Profiler - Easiest path to performance optimization
The new Visual Profiler makes it easy for developers at all experience levels to optimize their code for maximum performance. Featuring automated performance analysis and an expert guidance system that delivers step-by-step optimization suggestions, the Visual Profiler identifies application performance bottlenecks and recommends actions, with links to the optimization guides. Using the new Visual Profiler, performance bottlenecks are easily identified and actionable. 

LLVM Compiler - Instant 10 percent increase in application performance 
LLVM is a widely-used open-source compiler infrastructure featuring a modular design that makes it easy to add support for new programming languages and processor architectures. Using the new LLVM-based CUDA compiler, developers can achieve up to 10 percent additional performance gains on existing GPU-accelerated applications with a simple recompile. In addition, LLVM's modular design allows third-party software tool developers to provide a custom LLVM solution for non-NVIDIA processor architectures, enabling CUDA applications to run across NVIDIA GPUs, as well as those from other vendors.

New Image, Signal Processing Library Functions - "Drop-in" Acceleration with NPP Library
NVIDIA has doubled the size of its NPP library, with the addition of hundreds of new image and signal processing functions. This enables virtually any developer using image or signal processing algorithms to easily gain the benefit of GPU acceleration, with the simple addition of library calls into their application. The updated NPP library can be used for a wide variety of image and signal processing algorithms, ranging from basic filtering to advanced workflows.

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