CUDA

  • CUDA I OBLICZENIA NA GPU
  • APLIKACJE WYKORZYSTUJĄCE GPU
  • JEDNOSTKI GPU DLA SERWERÓW I STACJI ROBOCZYCH
Obliczenia równoległe CUDA
Divider

Czym jest CUDA?

CUDA to opracowana przez firmę NVIDIA równoległa architektura obliczeniowa, która zapewnia radykalny wzrost wydajności obliczeń, dzięki wykorzystaniu mocy układów GPU (graphics processing unit - jednostka przetwarzania graficznego).

W milionach sprzedanych do dziś układów GPU z obsługą CUDA, tysiące twórców oprogramowania, naukowców i badaczy znajduje szereg zastosowań dla architektury CUDA, włączając w to przetwarzanie wideo, astrofizykę, biologię obliczeniową i chemię, symulację dynamiki płynów, rekonstrukcję obrazu w tomografii komputerowej, analizę sejsmiczną, ray tracing i znacznie więcej.

 

Obliczenia równoległe z CUDA

Informatyka jako taka i technologie obliczeniowe w szczególności ewoluują od przetwarzania centralnego na CPU do przetwarzania równoległego na układach CPU i GPU. Aby umożliwić korzystanie z tego nowego modelu obliczeniowego, firma NVIDIA opracowała równoległą architekturę obliczeniową CUDA, wykorzystywaną przez dostępne już teraz układy GeForce, ION Quadro, i Tesla, które reprezentują znaczącą bazę docelową dla twórców oprogramowania.

Na rynku rozwiązań dla konsumentów niemal każda główna konsumencka aplikacja wideo wykorzystuje lub będzie wkrótce wykorzystywać akcelerację CUDA, włączając w to produkty firm Elemental Technologies, MotionDSP i LoiLo, Inc.

Architektura CUDA została też entuzjastycznie przyjęta na polu badań naukowych. Przykładowo, CUDA akceleruje obecnie oprogramowanie AMBER – program do symulacji dynamiki molekularnej używany przez ponad 60 tysięcy badaczy ze środowisk akademickich i firm farmaceutycznych na całym świecie, który wykorzystywany jest przez nich w celu skrócenia czasu opracowywania nowych leków.

Na rynku finansowym, firmy Numerix i ComatibL poinformowały o obsłudze architektury CUDA przez nową aplikację do analizy ryzyka strony przeciwnej (counterparty risk) i osiągniętym dzięki temu 18-krotnym wzroście wydajności. Oprogramowanie firmy Numerix jest wykorzystywane przez blisko 400 instytucji finansowych.

Wskaźnikiem akceptacji CUDA na rynku jest rosnąca popularność rozwiązań GPU Tesla dedykowanych obliczeniom na GPU. Obecnie na całym świecie zainstalowanych jest ponad 700 klastrów GPU, które wykorzystywane są przez firmy Fortune 500, poczynając od firm Schlumberger i Chevron w sektorze energetycznym, a na BNP Paribas w bankowości kończąc.

Dzięki ostatnim premierom systemów Microsoft Windows 7 i Apple Snow Leopard technologia obliczeń na GPU staje się nurtem dominującym. W tych nowych systemach operacyjnych układ GPU będzie pełnił funkcję nie tylko procesora graficznego, ale także wykorzystywanego w zadaniach ogólnego przeznaczenia procesora o architekturze równoległej, którego będzie mogła używać dowolna aplikacja.

 
 

PLATFORMA DO OBLICZEŃ RÓWNOLEGŁYCH CUDA

Oparta na technologii CUDA® platforma obliczeń równoległych udostępnia kilka prostych rozszerzeń języka C i C++, które pozwalają na wyrażenie równoległości zadań oraz danych o drobnej i grubej ziarnistości. Programista ma do wyboru możliwość wyrażenia tej równoległości zarówno za pomocą języków programowania wysokiego poziomu, takich jak C, C++, Fortran jak i z użyciem otwartych standardów, jak dyrektywy OpenACC. Platforma obliczeń równoległych CUDA jest szeroko stosowana w tysiącach akcelerowanych przez GPU aplikacji i opublikowanych prac naukowych.

Kompletny wybór zestawów narzędzi CUDA i rozwiązań tego ekosystemu jest dostępny dla programistów. Odwiedź witrynę CUDA Zone, by dowiedzieć się więcej na temat programowania z CUDA.

W celu uzyskania dodatkowych informacji na temat rozpoczęcia korzystania z obliczeń równoległych pobierania najnowszych plików związanych z CUDA odwiedź strefę programistów CUDA.

 
 
 

Bezpośrednie porównanie standardowego kodu C oraz równoległego kodu C

Bezpośrednie porównanie standardowego kodu C oraz równoległego kodu C

 

Bezpośrednie porównanie standardowego kodu C oraz równoległego kodu C

 
CUDA i obliczenia na GPU

Czym są obliczenia na GPU?
Fakty związane z obliczeniami
na układach GPU

Programowanie układów GPU
Architektura GPU Kepler
Obliczenia w chmurze
z użyciem GPU

Skontaktuj się z name

Czym jest CUDA?
Witryna CUDA
Szkolenia CUDA
Szkolenia CUDA
Centra szkoleniowe CUDA

Aplikacje wykorzystujące GPU

Aplikacje wykorzystujące GPU Tesla
Dyrektywy GPU OpenACC
Studia przypadku dotyczące
rozwiązań Tesla

Jednostki GPU Tesla dla
serwerów i stacji roboczych

Dlaczego warto wybrać
rozwiązania Tesla

Rozwiązania serwerowe Tesla
Rozwiązania Tesla dla
stacji roboczych

Kup jednostki GPU Tesla

Wiadomości i informacje
dotyczące jednostek Tesla

Materiały informacyjne o
produktach Tesla

Cechy oprogramowania Tesla
Narzędzia programistyczne Tesla
Badania NVIDIA
Powiadomienia Tesla

Znajdź nas online

NVIDIA Blog Blog NVIDIA
Facebook Facebook
Twitter Twitter
YouTube YouTube