NVIDIA yeni CUDA 5 sürümünü duyurdu!

NVIDIA, CUDA 5 ile dünyanın en yaygın paralel programlama platformuyla programlamayı daha da kolaylaştırıyor.

NVIDIA bugün, GPU’lar üzerinde bilim ve mühendislik uygulamalarını hızlandırmak için dünyanın en yaygın paralel hesaplama platformu ve programlama modelinin güçlü ve yeni bir sürümü olan NVIDIA® CUDA® 5 sürümünü duyurdu.  Ürün NVIDIA Developer Zone web sitesinden ücretsiz olarak yüklenebilir.

CUDA programlama modeli, 1,5 milyonun üzerinde yükleme ve 180’den fazla önde gelen mühendislik, bilimsel ve ticari uygulama desteği ile geliştiricilerin GPU hızlandırmalı hesaplamadan yararlanmalarının en popüler yoludur.

Bu başarının üzerine geliştirilen CUDA 5 platformunun yeni programlama özellikleri dinamik paralellik, GPU tarafından çağrılabilir kitaplıklar, RDMA (uzaktan doğrudan bellek erişimi) için NVIDIA GPUDirect™ teknoloji desteği ve NVIDIA Nsight™ Eclipse Edition entegre geliştirme ortamı (IDE) desteği ile GPU hızlandırmalı uygulamaların geliştirilmesini bugüne dek hiç olmadığı kadar hızlandırır ve kolaylaştırır.

CUDA 5 için Geliştiricilerden Övgüler

CUDA 5 ön sürümünü değerlendiren geliştiriciler, uygulamalarında büyük ölçüde hızlanma ve programlamada gelişme kaydettiler.

Savunma ve hava uzay endüstrileri görüntülerin, videoların ve radar gibi sensör verilerinin işlenmesi için CUDA GPU hızlandırmanın sunduğu avantajların farkındalar.  Charlottesville, Va. GE Intelligent Platforms’dan GPGPU uygulamaları mühendisi Dustin Franklin, “CUDA 5 bizim için önemli bir teknoloji. Kullandığımız birçok uygulamada sensör verilerinin düşük gecikme sürelerinde doğrudan GPU’ya aktarılması söz konusu ve bu nedenle, yeni Kepler GPU’lardaki RDMA GPUDirect desteği müşterilerimiz için inanılmaz derecede önemli. Çok sayıda özelleştirilmiş sensör için destek entegre ettik ve aldığımız sonuçlardan çok memnunuz” yorumunu yaptı.

Fransa Lyon Üniversite Hastanesi’nden araştırmacı biyokimya uzmanı Guillaume Belz, karmaşık sinyal analizi ve veri madenciliği için bir süredir dinamik paralellik ve GPU tarafından çağrılabilir kitaplıklar kullanıyor. Belz, “GPU hızlandırma ile yalnızca CPU kullandığımızda haftalar, hatta aylar gerektiren projeler için birkaç saat içinde sonuçlar alabiliyoruz. GPU hızlandırma olmadan analiz yapmak kesinlikle mümkün değil” dedi.

NVIDIA Nsight Eclipse Edition, New York’taki Rochester Teknoloji Enstitüsü’nden görüntüleme bilim adamı adayı doktora dereceli Weihua (Wayne) Sun’ı oldukça etkilemiş görünüyor. Sun, “CUDA 5’in yeni Nsight Eclipse Edition IDE’yi içerdiğini duyunca ona gereksinim duyduğumu hemen anladım. Tüm programlama, hata ayıklama ve optimizasyon araçlarıma tek bir entegre geliştirme ortamında sahip olmak benim için harika bir performans artışı” dedi.

Yeni CUDA 5 Özellikleri

CUDA 5, geliştiricilerin bugüne dek geliştirilen en hızlı, en verimli, en yüksek performanslı hesaplama mimarisi olan NVIDIA Kepler™ hesaplama mimarisini temel alan GPU hızlandırıcılar dahil olmak üzere NVIDIA GPU’ların performansından tam olarak yararlanmalarına olanak vermektedir. Ana özellikleri şunlardır:

  • Dinamik Paralellik – Yeni algoritmalara GPU hızlandırma getirir
    GPU iş parçacıkları dinamik olarak yeni iş parçacıkları oluşturarak GPU’nun verilere uyum sağlamasına olanak verir. Dinamik paralellik, CPU ile sürekli veri aktarımını en az düzeye indirgeyerek paralel programlamayı büyük ölçüde sadeleştirir. Ayrıca, uyarlamalı ağ yapısı (mesh) analizi ve hesaplamaya dayalı akışkan dinamiği uygulamalarında kullanılanlar gibi daha geniş bir dizi popular algoritmanın GPU hızlandırmasına olanak verir.
  • GPU Tarafından Çağrılabilir Kitaplıklar – Üçüncü parti ekosistemine olanak verir
    Yeni bir CUDA BLAS kitaplığı geliştiricilerin kendi GPU tarafından çağrılabilir kitaplıklarında dinamik paralellik kullanmalarına olanak verir. Geliştiriciler, diğer geliştiricilere çekirdeklerinin işlevselliğini artırma ve üçüncü parti GPU tarafından çağrılabilir kitaplıkların işlevselliğini özelleştirmek üzere GPU’da geri çağırmalar uygulama olanağı veren eklenti uygulama programlama arayüzleri (API’ler) tasarlayabilirler. “Nesne bağlantılandırma” olanağı, geliştiricilere birden fazla CUDA kaynak kodunu ayrı nesne dosyalarında derleyip daha büyük uygulamalar ve kitaplıklar ile bağlantılandırma olanağı vererek büyük GPU uygulamalarını geliştirmek için etkin ve alışık oldukları bir süreç sağlar.
  • GPUDirect Support for RDMA – Sistem belleği darboğazlarını en aza indirger
    GPUDirect teknolojisi GPU’lar ve diğer PCI-E cihazları arasında doğrudan iletişime olanak verir ve ağ arayüzü kartları ve GPU arasında doğrudan bellek erişimini destekler. Ayrıca, bir küme içindeki GPU düğümleri arasında MPISendRecv gecikme sürelerini önemli derecede azaltır ve genel uygulama performansını iyileştirir.
  • · NVIDIA Nsight Eclipse Edition – CUDA kodunun hızlı ve kolay bir şekilde oluşturulmasına olanak verir
    NVIDIA Nsight Eclipse Edition programcılara Linux ve Mac OS X platformlarında alışık oldukları Eclipse tabanlı IDE içerisinde GPU uygulamaları geliştirme, hata ayıklama ve profillendirme olanağı verir. Entegre bir CUDA editör ve CUDA örnekleri CUDA kodunun oluşturulmasını hızlandırır ve programın iç yapısının otomatik olarak düzenlenip iyileştirilmesi CPU döngülerinin CUDA çekirdeklerine kolaylıkla taşınmasına olanak verir. Entegre bir uzman analiz sistemi, koddaki darboğazları gidermek için otomatik performans analizi ve adım adım rehberlik sağlarken sözdizimi vurgulama da GPU kodunu CPU kodundan ayırt etmeyi kolaylaştırır.

Yeni Çevrimiçi CUDA Kaynak Merkezi

NVIDIA, geliştiricilere CUDA teknolojisi ile paralel hesaplama potansiyelini en üst düzeye çıkarmada yardımcı olmak üzere http://docs.nvidia.com adresinde CUDA programcıları için ücretsiz bir çevrimiçi kaynak merkezini faaliyete geçirdi. Bu site, CUDA platform ve programlama modeli ile ilgili en son bilgilerin yanı sıra araçlar, kod örnekleri, kitaplıklar, uygulama programlama arayüzleri (API’ler) ile ayarlama ve programlama rehberleri dahil olmak üzere tüm CUDA geliştirici belgelerine ve teknolojilerine erişim sağlamaktadır.

CUDA Tescilli Geliştirici Programı

Paralel programcılar yazılım sürümlerine, araçlara ve kaynaklara erken erişim için ücretsiz CUDA Tescilli Geliştirici Programına katılabilirler. Daha fazla bilgi için http://www.nvidia.com/paralleldeveloper adresini ziyaret edin.

Üç büyükler yarışıyor!
Mobil programlama öğrenmek isteyenler için kitap önerileri
iPhone 16'nın giriş versiyonu bile Galaxy S24 Ultra'yı tokatladı
Sonraki Haber