NVIDIA, produttore di processori grafici (GPU) e chip-set, ha rilasciato una nuova versione del suo pacchetto di sviluppo per CUDA (Compute Unified Device Architecture) programmi.
La versione 3.2 del toolkit CUDA introduce nuove librerie matematiche e contiene le revisioni delle prestazioni e una migliore gestione dei cluster.
Inoltre, sono stati migliorati gli strumenti per la messa a punto delle GPU e gli strumenti di analisi delle prestazioni.
Secondo NVidia, le librerie precedentemente incluse come Basic Linear Algebra subroutine, e Fast Fourier Transform erano già fino a 20 volte più veloci rispetto alle Intel Math Kernel Library (MKL).
Le nuove librerie, come CURAND, per la generazione di numeri casuali, e CUSPARSE, per la gestione di matrici sparse, dovrebbe essere molto più veloce di MKL.
Infine, il toolkit sostiene lo sviluppo e/o la crittografia di video H.624, e si integra con il Compute Cluster Tesla (TCC).
CUDA è un modello di programmazione e di un ambiente di sviluppo che consente ai programmatori di rendere facilmente utilizzabile la potenza di elaborazione delle GPU NVIDIA.
Esistono attualmente estensioni CUDA basate su MATLAB e Photoshop plug-in.
Progetti esterni supportano il collegamento a Python, .NET, Fortran o IDL.
CUDA può essere utilizzato per personalizzare i programmi e raggiungere un incremento delle prestazioni con quasi tutte le attuali linee di schede NVidia – NVIDIA GeForce, Quadro e Tesla.
Il toolkit CUDA 3.2 è disponibile per il download per Windows, Mac OS X e Linux da NVIDIA Developer Zone. L’uso del toolkit CUDA è disciplinato da un End User Licence Agreement NVIDIA.
