Опрос
|
» NVIDIA GeForce GTX 670 — сжатие без потерь» Samsung Galaxy S III: без фанатизма. Первый взгляд» GeForce GTX 690 – два GPU без компромиссов» Сны о чем-то большем. Знакомство с платформой AMD Trinity и тест процессора AMD A10-4600M» Nikon D800 — младшая полнокадровая модельТеги: CUDANVIDIA представила обновленную версию платформы CUDA30.01.2012 [14:14], Андрей Коробкин
Компания NVIDIA анонсировала выпуск новой версии платформы CUDA. Теперь специалисты смогут значительно быстрее разрабатывать модели и проводить вычислительные операции с помощью GPU. По словам разработчиков платформы параллельных вычислений, новая версия значительно ускорит процесс расчета, а также имеет несколько ключевых усовершенствований, которые делают работу графического процессора более легкой, быстрой и доступной.  К нововведениям относится новый инструментарий Visual Profiler с автоматизированным анализом производительности, который имеет в себе пошаговое руководство по улучшению работы приложений. Кроме того, компания внедрила новый компилятор на основе LLVM с открытым исходным кодом, обеспечивающий до 10% улучшения производительности во время работы с приложениями. Модульный дизайн LLVM дает разработчикам возможность создавать собственные решения для архитектур. Разработчики сообщили о добавлении сотни новых изображений и функций в библиотеку NPP (NVIDIA Performance Primitives), которая используется для обработки различных сигналов и изображений, начиная от стандартной фильтрации и заканчивая передовыми технологическими процессами. Загрузить бесплатную версию платформы CUDA можно с официального сайта компании. Материалы по теме: Источник: Особенности архитектуры 10-нм суперкомпьютерного чипа NVIDIA Echelon11.01.2012 [20:44], Иван Терехов
В распоряжение энтузиастов с китайского форума PCINLIFE попали свежие слайды об особенностях устройства и архитектуры перспективного суперкомпьютерного чипа NVIDIA Echelon, первая информация о котором была озвучена в ноябре 2010 года главным технологом компании Биллом Делли (Bill Dally) в рамках мероприятия Supercomputing 2010.  Опубликованные слайды подтверждают ранее озвученную информацию о характеристиках будущего изделия, дополняя ее некоторыми деталями. Так, отныне известно, что микропроцессор будет создаваться на основе требований 10-нм технологического процесса. На кристалле площадью 290 мм2 будет размещено 64 потоковых мультипроцессорных модуля (SM), которые получили наименование NoC (Network on Chip). В состав каждого мультипроцессорного модуля войдет 4 SM-узла, каждый из которых, в свою очередь, будет состоять из 8 SM-линий. Таким образом, чип Echelon будет состоять не из 1024, а из 2048 вычислительных ядер. Обмен данными между узлами будет осуществляться при помощи внутренней кеш-памяти L2. На кристалле также будет размещено 8 узлов LOC (Latency Processor). 
 В планах разработчика, среди прочих основных параметров эффективности, значится достижение энергоэффективности в 20 пикоджоулей на одну операцию с плавающей запятой, включая обращения к памяти. Начало массового производства чипов Echelon для суперкомпьютерных и высокопараллельных вычислений намечено на 2017 год. Расчетная пиковая производительность чипа в операциях с двойной точностью, согласно имеющимся данным, будет лежать в пределах 16 терафлопс при пропускной способности памяти 1,6 Тбайт/с и энергопотреблении менее 150 Вт. 
Материалы по теме: Источник: NVIDIA принимает предзаказы на платформу ARM-разработки26.12.2011 [10:00], Константин Ходаковский
NVIDIA сообщила о том, что набор разработки CUDA на ARM получил окончательные спецификации и наименование, которое было предложено сообществом пользователей лояльных NVIDIA, — CARMA. В основе платформы лежит 4-ядерная система на чипе Tegra 3 и графический ускоритель с поддержкой CUDA. CARMA DevKit создан в рамках концепции проектов высокопроизводительных энергоэффективных компьютеров на базе ARM, использующих GPU-расчёты. Данная технология будет применяться в новейшем суперкомпьютере, создаваемым в настоящее время в Barcelona Supercomputing Center.
CARMA обладает следующими характеристиками:
Вычислительные способности одной такой платы при расчётах с одинарной точностью оцениваются в 270 Гфлопс. NVIDIA уже начала принимать предварительные заказы. Первая партия CARMA DevKit, разработанного итальянской компанией SECO, находящейся в собственности NVIDIA, будет отгружена во второй четверти 2012 года. Программная сторона набора разработки представлена операционной системой Linux Ubuntu (Windows 8 с поддержкой ARM остаётся до времени не доступной) и CUDA Tool Kit. К сожалению, CARMA не поддерживает 64-битные инструкции и не предназначена для расчётов с двойной точностью, а потому данный продукт всё ещё носит опытный характер и призван занять некоторую нишу и доказать перспективность в серверных системах энергоэффективной платформы из связки процессора общего назначения с архитектурой ARM и высокопараллельного ускорителя GPGPU-задач. Полноценные же серверы, в современном понятии, на базе CARMA пока построить нельзя. Впрочем, NVIDIA сделала важный шаг на пути расширения своего влияния в сфере серверных вычислений. Выпуск CARMA предлагает индустрии уникальную альтернативу x86-процессорам, которая позволит в перспективе осуществить значительный скачок в отношении трёх важнейших критериев эффективности серверов: стоимость, производительность и энергопотребление.
Следует отметить, что первоочередной целью Barcelona Supercomputing Center при создании вычислительного кластера на базе CARMA является демонстрация 2—5-кратного преимущества в энергоэффективности над x86-решениями, а конечная задача — создание эксафлопсной суперкомпьютерной системы, потребляющей в 15—30 раз меньше энергии, чем современные архитектуры. На рубеже 2013/2014 года ожидается выпуск своего процессора NVIDIA Project Denver с 64-битной архитектурой, предназначенного для настольных компьютеров и серверов. К этому времени следует ожидать и появления более совершенных систем CARMA, возможно, и на базе ускорителей Tesla.
Материалы по теме:
Источник: NVIDIA сделала компилятор CUDA открытым15.12.2011 [02:00], Константин Ходаковский
 Итак, время эксклюзивного продвижения модели параллельного программирования CUDA подошло к концу. Ранее поддержка платформы CUDA была эксклюзивной для NVIDIA, так как другие компании вроде AMD отказывались от поддержки системы ввиду её закрытости. NVIDIA вложила немало средств в развитие CUDA, сделав её популярной технологией и узнаваемым брендом, приносящим дивиденды видеоускорителям GeForce, Tesla и Quadro.
Однако в настоящее время, ввиду появления и распространения стандартов DirectCompute и открытого OpenCL, NVIDIA очень сложно противостоять им с проприетарной технологией. Это, по всей видимости, стало причиной выпуска компилятора CUDA с открытым кодом на базе модульной системы LLVM. NVIDIA надеется, что разработчики программных инструментов добавят в CUDA поддержку новых языков и процессорных архитектур.
«Открытая платформа CUDA — это важный шаг, — сказал Судхакар Яламанчили (Sudhakar Yalamanchili), профессор Технологического Института Джорджии и руководитель проекта Ocelot. — Будущее за гетерогенными вычислениями, и модель программирования CUDA предоставляет мощные инструменты повышения производительности на многих типах процессоров, включая GPU от AMD и CPU Intel x86».
Открыв исходный код компилятора CUDA и формат внутреннего представления, NVIDIA позволяет исследователям более гибко применять модель программирования CUDA к другим архитектурам. Разработчики программных инструментов также могут получить исходный код компилятора для создания оптимизированных под конкретные задачи продуктов, зарегистрировавшись на сайте.
«Данная инициатива позволяет PGI создавать компиляторы CUDA Fortran и OpenACC, которые будут использовать технологию оптимизации, применяемую в NVIDIA CUDA C/C++, — сказал Дуг Майлз (Doug Miles), директор The Portland Group. — Упростится отладка и профилирование с помощью существующих инструментов, и PGI сможет сосредоточиться на оптимизациях и функциях языка более высокого уровня».
Таким образом, NVIDIA продолжит активно участвовать в продвижении модели программирования CUDA и направлять её развитие, одновременно привлекая к общей работе сторонние компании и команды разработчиков. Этот шаг принесёт пользу всей сфере расчётов общего назначения средствами видеоускорителей, а также поставит CUDA на более прочные основания, открывая платформе широкие перспективы.
Новый компилятор CUDA на базе LLVM включен в последнюю версию CUDA Toolkit 4.1, уже доступную пользователям.
Материалы по теме: Источник: Утилита GPU Caps Viewer 1.11.1 доступна и поддерживает карты GeForce 500M04.04.2011 [10:14], Константин Ходаковский
Новая версия простой утилиты GPU Caps Viewer, представленная на днях, стала более дружественной к владельцам ноутбуков, точнее, к тем из них, кто приобрёл устройство с мобильными ускорителями серии NVIDIA GeForce 500M. Теперь эти видеокарты поддерживаются в полной мере.
Кроме расширенной поддержи новых графических ускорителей версия 1.11.1 утилиты GPU Caps Viewer теперь совместима с самыми последними версиями драйверов NVIDIA GeForce. GPU Caps Viewer — это небольшая программа, главным образом, призванная определить поддерживаемые основной видеокартой функции OpenGL, OpenCL и CUDA API. Скачать GPU Caps Viewer 1.11.1 можно с ресурса Geeks3D.com в версии установщика или в архиве .zip. Материалы по теме: Источник: NVIDIA CUDA ускоряет поиск пиратского видео в 30 раз21.07.2010 [13:49], Александр Будик
Защита прав интеллектуальной собственности, а также поиск в Интернете нелицензионного видео и роликов порнографического и экстремистского содержания – задача сложная и очень затратная по ресурсам. Необходимо не только скачать, но и быстро проанализировать огромные объемы видеоданных. Причем результаты анализа желательно иметь почти сразу после закачки видео пользователем. Такие требования заставили разработчиков компании «Инвентос» искать новые подходы в проекте LicenZero.ru для анализа видеоизображений. LicenZero — это онлайн сервис, который позволяет находить и блокировать незаконно размещенные видеоролики, телепрограммы, кинофильмы и прочие видеоматериалов по всему Рунету. Все видео, которое загружается на видеохостинги Рунета, попадает в индекс LicenZero. LicenZero можно применять для поиска объектов внутри видео, для автоматической модерации контента и анализа видеоизображений для контекстной видеорекламы. Наличие собственной реализации тренировки классификатора на распознавание объектов позволило максимально оптимизировать код, но на центральных процессорах разработчикам так и не удалось достичь приемлемых результатов производительности. Решение задачи оказалось осуществимым благодаря использованию графических процессоров NVIDIA в качестве вычислителей. В результате переноса программного кода LicenZero на архитектуру NVIDIA CUDA удалось добиться более чем 30-кратного ускорения работы алгоритмов поиска объектов на видеоизображении по сравнению с исполнением задачи на CPU. Напомним, NVIDIA CUDA представляет собой программно-аппаратную архитектуру, позволяющую использовать GPU для вычислений общего назначения. Архитектура CUDA обеспечена широкой поддержкой популярных языков программирования и API, включая Microsoft DirectCompute, OpenCL, CUDA C, CUDA Fortran и другие.
Материалы по теме: Источник: Создатель PhysX перейдёт на сторону AMD?26.05.2010 [20:05], Константин Ходаковский
Появились устойчивые слухи о том, что вице-президент подразделения CUDA в NVIDIA Манджу Хежд (Manju Hegde) собирается покинуть зелёную компанию и перейти на работу к её основному конкуренту — AMD.
 Господин Хежд известен тем, что создал компанию Ageia в 2002 году. Ageia не только создала отличный бесплатный физический движок PhysX, но выпустила и первый специализированный физический ускоритель. Затем, когда NVIDIA приобрела Ageia, под его руководством движок PhysX был перенесён на CUDA. Теперь аппаратное физическое ускорение является одним из весомых преимуществ видеокарт NVIDIA.  Слухи о том, что Хедж покидает NVIDIA могут частично зависеть от другой неподтверждённой информации, согласно которой NVIDIA может принять решение о прекращении продвижения своей эксклюзивной технологии расчётов общего назначения средствами видеокарт GeForce, известной как CUDA.  Так или иначе, потеря Манджу Хеджа была бы большим ударом для NVIDIA: этот человек всего за несколько лет сделал компанию и технологию, о которой знают все. Думается, NVIDIA приложит все усилия, чтобы оставить такого руководителя за собой. Материалы по теме: Источник: Суперкомпьютер на NVIDIA Tesla проникает в загадки Вселенной17.12.2009 [09:55], Денис Борн Источник Серийные продукты на базе GF100 (Fermi) будут использовать степпинг А319.11.2009 [13:24], Александр Шеметов
|
Самое интересное - обзоры: |
