Nvidia hat sein für Parallelprogrammierung und -Codeausführung entwickeltes Modell Compute Unified Device Architecture (CUDA) erstmals an ARM-Prozessoren angepasst. CUDA dient dazu, Grafikprozessoren ähnlich wie Zentralprozessoren als Berechnungseinheit einzusetzen. Es wird etwa in der Wissenschaft, im High-Performance Computung, in Simulationen sowie im Mobilbereich eingesetzt.
Die jüngste Version con CUDA hat Nvidia auf der International Supercomputing Conference in Leipzig vorgestellt. Sie macht GPU-beschleunigtes Computing auch für Systeme mit ARM-Prozessoren möglich. CUDA gilt in diesem Bereich als führend und wird an mehr als 640 Universitäten weltweit eingesetzt.
Neben ARM-Untersützung bringt CUDA 5.5 Release Candidate neue Funktionen für die Leistungsanalyse, Visual Profiler und Nsight Eclipse Edition, die Entwicklern helfen, Flaschenhälse zu finden und einzelne Systeme zu optimieren. Gleichzeitig wurde die Unterstützung von Hyper-Q verbessert, was besonders für Anwendungen wichtig ist, die noch das Message Passing Interface (MPI) nutzen. MPI-Lasten können nun priorisiert werden.
Da es sich um einen Cross-Compiler handelt, können Entwickler den Code für ARM-Systeme auf x86-Systemen kompilieren und dann die fertigen Anwendungen auf ARM-Systeme übertragen. Weiterhin sind diverse Werkzeuge, GPU-basierte Bibliotheken für mathematische Funktionen und eine umfassende Dokumentation enthalten. CUDA 5.5 steht auf Nvidias Servern zum Download bereit.
„Seit Entwickler 2006 angefangen haben, CUDA zu nutzen, haben Generationen mit besseren, exponentiell schnelleren CUDA-GPUs die Leistungsfähigkeit von Anwendungen auf x86-Systemen dramatisch verbessert“, kommentiert Ian Buck, der bei Nvidia als General Manager für GPU Computing zuständig ist. „Mit der Unterstützung für ARM erhalten Entwickler gewaltige Flexibilität, um GPU-Beschleunigung schnell und einfach ihren Anwendungen für die HPC-Plattformen der nächsten Generation hinzuzufügen.“
[mit Material von Max Smolaks, TechWeekEurope.co.uk]
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