| Noticias | 01 MAR 2011

NVidia CUDA 4.0 ante su lanzamiento inminente

Tags: Software
Nvidia CUDA 4.0 toolkit introduce la tecnología GPUDirect 2.0 para mejorar la comunicación y el manejo de la memoria compartida entre múltiples GPUs.
Alfonso Casas

El kit de herramientas CUDA 4.0 de nVidia ha sido diseñado teniendo en cuenta la programación en paralelo, de modo que los desarrolladores puedan obtener mejores rendimientos de sus trabajos llevados a cabo con varias GPUs. Dentro de la nueva arquitectura aparece GPUDirect 2.0, el cual soporta comunicación peer-to-peer entre las GPUs que se encuentren instaladas en una Workstation o configuración de servidor.

Del mismo modo, UVA (Unified Virtual Addressing) proporciona un único espacio de direccionamiento de memoria para la memoria del sistema principal y las memorias de la GPU, permitiendo acelerar la programación en paralelo.

Por último, se incluye una completa colección de código fuente C++ que facilita la programación a los desarrolladores de C++. Con Thust, determinadas acciones se llevan a cabo hasta 5 veces más rápido que con STL (Standard Template Library).

Según han destacado algunos desarrolladores, CUDA 4.0 va a resultar una versión interesante. Es la primera vez que nVidia presenta una nueva versión de su kit de herramientas de desarrollo sin hacerlo coincidir con nuevo hardware (véase que CUDA 3.0 coincidió con la llegada de soluciones de tarjetas con tecnología FERMI el pasado año). De este modo, los principales beneficiarios van a ser el rendimiento de GPGPU que puede alcanzarse con las configuraciones de múltiples GPUs de productos actuales. CUDA 3.0 ya introdujo GPUDirect, con lo que se ofrecía acceso directo a la memoria de CUDA. Nvidia CUDA 4.0Con la nueva versión, va a ser posible activar varias GPU en un mismo sistema, para trabajar de forma conjunta entre los núcleos y la memoria compartida. Si antes, cada núcleo de GPU y CPU utilizaba su propio espacio de direcciones virtuales, ahora lo hacen al unísono. Por último, destacar que el kit de herramientas CUDA ahora incluirá un desensamblador binario, para utilizarse en el análisis de los resultados del compilador CUDA.

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