Nvidia anunció el lanzamiento de Nvidia Cuda 6, la versión más reciente de su modelo de programación y la plataforma de computación paralela.
“La plataforma Cuda 6 facilita más que nunca la programación paralela, lo que permite que los programadores de software reduzcan de forma impresionante el tiempo y los esfuerzos necesarios para acelerar sus aplicaciones científicas, empresariales y de ingeniería, entre otras, mediante las GPU”, comentó Solange Consense, gerente de marketing y PR de Nvidia Latin América.
La ejecutiva agregó que ofrece nuevas mejorías en el rendimiento, gracias a las cuales los desarrolladores pueden acelerar de forma instantánea en hasta ocho veces las aplicaciones mediante la sustitución de las bibliotecas existentes basadas en la CPU.
Consense señaló como características clave de Cuda 6 las siguientes:
* Memoria unificada: Simplifica la programación al habilitar las aplicaciones para que accedan a la memoria de la GPU y la CPU sin la necesidad de copiar manualmente los datos entre sí. Además, facilita la adición de compatibilidad con la aceleración de la GPU en una amplia gama de lenguajes de programación.
* Bibliotecas de adición inmediata: Aceleran de forma automática en hasta ocho veces los cálculos FFTW y BLAS de las aplicaciones, al reemplazar las bibliotecas existentes de la CPU con las equivalentes aceleradas por la GPU.
* Escalabilidad de múltiples GPU: Las bibliotecas rediseñadas de la GPU BLAS y FFT escalan el rendimiento automáticamente en hasta ocho GPU en un único nodo, brindando más de nueve teraflops de rendimiento de doble precisión por nodo. De esta forma, se admiten cargas de trabajo más grandes que nunca (hasta 512 GB). La escalabilidad de múltiples GPU también se puede usar con la nueva biblioteca BLAS de adición inmediata.
“Además de los nuevos recursos, la plataforma Cuda 6 ofrece un conjunto completo de herramientas de programación, bibliotecas de matemáticas aceleradas por la GPU, documentación y guías de programación”, añadió Consense.
Se espera que la versión 6 del kit de herramientas de Cuda esté disponible a principios del 2014. A los miembros del Programa de Desarrolladores registrados de computación para la GPU-CUDA se les avisará cuando esté disponible para descarga.
Francisco Carrasco, CIO America Latina