NVIDIA Parallel Nsight 1.5 e CUDA Toolkit 3.2

NVIDIA Parallel Nsight 1.5 e CUDA Toolkit 3.2

NVIDIA presenta le versione aggiornate di Parallel Nsight e Cuda toolkit, la serie di applicazioni con cui intende spingere la diffusione di CUDA

di pubblicata il , alle 15:55 nel canale Programmi
NVIDIACUDA
 

CUDA (acronimo di Computer Unified Device Architecture) è una tecnologia proprietaria di NVIDIA dedicata al calcolo parallelo. La potenza di calcolo messa a disposizione dalla GPU, infatti, può risultare utile non solo per la renderizzazione di scene tridimensionali ma anche per l'esecuzione di applicazioni particolarmente pesanti. Tutte le GPU sviluppate da NVIDIA dalla serie GT200 in poi sono in grado quindi di supportare CUDA: questa tecnologia consente di poter usare il linguaggio C per scrivere algoritmi eseguiti dalla GPU.

CUDA offre quindi accesso a tutti gli sviluppatori ad un set di istruzioni native per poter sfruttare la GPU nella computazione parallela: l'utilizzo di questa tecnologia rende di fatto le GPU architetture aperte come le normali CPU. Sussistono ovviamente differenze sostanziali tra CPU e GPU, nonostante CUDA: la struttura estremamente parallelizzata propria delle architetture grafiche è particolarmente adatta all'esecuzione di centinaia di processi simultaneamente.

L'impiego della scheda grafica per questi compiti è noto come GPGPU (General Purpouse GPU) In questo senso se una applicazione si rivela adatta al tipo di architettura, potrà trarre importanti benefici: un esempio lampante sono le operazioni di decodifica video.

Cuda roadmap

Oggi NVIDIA aggiorna alla versione 3.2 il proprio toolkit dedicato agli sviluppatori, andando ad aggiungere importanti funzioni. Queste le principali novità all'interno del nuovo toolkit, per il momento in versione RC, con particolare attenzione alle librerie:

  • Implementazione di CUSPARSE per le routine a matrice sparsa
  • Implementazione di CURAND
  • Migliorie prestazionali per le librerie matematiche esistenti come FFT e BLAS

A questo annuncio corrisponde anche la presentazione di Parallel Nsight 1.5. Come abbiamo osservato in precedenza, la possibilità di poter sfruttare la GPU per calcoli che necessitano di molta potenza offre interessanti vantaggi: Tesla, la famiglia di soluzioni per sistemi HPC (High performance computing) ne è l'esempio lampante.

La forza bruta delle GPU può risolvere problemi altrimenti insormontabili con le solite architettura x86, ma non sempre.La necessità di avere del software che sia in grado di supportare correttamente la GPU è un elemento chiave per la diffusione di CUDA e del GPGPU e NVIDIA sembra esserne a conoscenza. Parallel Nsight 1.5 è la nuova versione del plugin per Visual Studio sviluppato per offrire supporto completo alla programmazione e al debugging per CUDA. Parallel Nsight era stato introdotto l'anno scorso, e da allora circa 8000 sviluppatori hanno cominciato ad impiegare tale plugin. Parallel NSight 1.5 sarà disponibile per gli sviluppatori a partire dal giorno 22.

Resta aggiornato sulle ultime offerte

Ricevi comodamente via email le segnalazioni della redazione di Hardware Upgrade sui prodotti tecnologici in offerta più interessanti per te

Quando invii il modulo, controlla la tua inbox per confermare l'iscrizione.
Leggi la Privacy Policy per maggiori informazioni sulla gestione dei dati personali

23 Commenti
Gli autori dei commenti, e non la redazione, sono responsabili dei contenuti da loro inseriti - info
fdl8814 Settembre 2010, 16:04 #1
non riesco a capire perchè il gpgpu stia avendo questa difficoltà ad espandersi
Predator_198214 Settembre 2010, 16:10 #2
Perchè non è pensabile non avere uno standard che rendi la programmazione delle GPU identica a prescindere dalla marca. Le CPU x86 x64 le programmi indipendentemente dal fatto che siano intel o AMD. Finchè non si supererà tale ostacolo rimarrà un qualcosa di nicchia, scarsamente utilizzato ed implementato.
Human_Sorrow14 Settembre 2010, 16:12 #3
Perché i benefici son di nicchia e la difficoltà nello sviluppo è alta ...
demon7714 Settembre 2010, 16:21 #4
Originariamente inviato da: Predator_1982
Perchè non è pensabile non avere uno standard che rendi la programmazione delle GPU identica a prescindere dalla marca. Le CPU x86 x64 le programmi indipendentemente dal fatto che siano intel o AMD. Finchè non si supererà tale ostacolo rimarrà un qualcosa di nicchia, scarsamente utilizzato ed implementato.


Come non quotare..
AceGranger14 Settembre 2010, 16:24 #5
Originariamente inviato da: Predator_1982
Perchè non è pensabile non avere uno standard che rendi la programmazione delle GPU identica a prescindere dalla marca. Le CPU x86 x64 le programmi indipendentemente dal fatto che siano intel o AMD. Finchè non si supererà tale ostacolo rimarrà un qualcosa di nicchia, scarsamente utilizzato ed implementato.


sono 2 i produttori di schede non 50.

professionalmente il GPGPU e CUDA sono molto piu diffusi, a differenza dell'ambito home dove nella maggiorparte dei casi lo sforzo di trasportare il codice su GPU non vale il risultato....

Professionalmente, non si pone nemmeno il problema, visto che l'80-90% del mercato è in mano a nVidia e difatti è praticamente quasi tutto CUDA.
ronzino14 Settembre 2010, 16:26 #6
Originariamente inviato da: fdl88
non riesco a capire perchè il gpgpu stia avendo questa difficoltà ad espandersi


dipende a quale settore ti riferisci.
se stai pensando al settore consumer PC, resta vero il fatto che non è cosa buona e giusta dover scrivere software per Nvidia e per Ati in linguaggi differenti. OpenCL da una mano, ma ancora non è maturo.

se parliamo del settore professionale e militare, non è assolutamente come dici. Sul mercato ci sono migliaia di CPU con set istruzioni non x86 e non frega niente a nessuno di questo. Un autoradio, non ha una CPU x86, cosi come non ce l'ha un iPod o un Tomtom e si può andare avanti all'infinito.

Nel settore professionali e militare, hai un problema e ti serve una soluzione e deve essere quella: quasi mai è richiesta la compatibilità x86.

CUDA nel mondo militare e scientifico è mooolto usato, se ne parla poco per ovvie ragioni, ma nvidia attualmente investe 4 volte tanto in termini di soldi e di risorse umane allocate su CUDA e i suoi driver, piuttosto che nello sviluppo di GPU.

Uso CUDA per lavoro (settore appunto militare) e quello che permette di fare ha dell'incredibile, i clienti restano a bocca aperta xkè gli viene data la possibilità di rimpizzare vecchi sistemi basati su FPGA e DSP dal costo di migliaia di euro per pezzo, con un sistema enormemente più performante e drasticamente più economico.
PhoEniX-VooDoo14 Settembre 2010, 16:39 #7
Originariamente inviato da: ronzino
dipende a quale settore ti riferisci.
se stai pensando al settore consumer PC, resta vero il fatto che non è cosa buona e giusta dover scrivere software per Nvidia e per Ati in linguaggi differenti. OpenCL da una mano, ma ancora non è maturo.

se parliamo del settore professionale e militare, non è assolutamente come dici. Sul mercato ci sono migliaia di CPU con set istruzioni non x86 e non frega niente a nessuno di questo. Un autoradio, non ha una CPU x86, cosi come non ce l'ha un iPod o un Tomtom e si può andare avanti all'infinito.

Nel settore professionali e militare, hai un problema e ti serve una soluzione e deve essere quella: quasi mai è richiesta la compatibilità x86.

CUDA nel mondo militare e scientifico è mooolto usato, se ne parla poco per ovvie ragioni, ma nvidia attualmente investe 4 volte tanto in termini di soldi e di risorse umane allocate su CUDA e i suoi driver, piuttosto che nello sviluppo di GPU.

Uso CUDA per lavoro (settore appunto militare) e quello che permette di fare ha dell'incredibile, i clienti restano a bocca aperta xkè gli viene data la possibilità di rimpizzare vecchi sistemi basati su FPGA e DSP dal costo di migliaia di euro per pezzo, con un sistema enormemente più performante e drasticamente più economico.



ho capito che il discorso si basa sul rapporto esigenza ---> soluzione passando per i benefici economici (=> miglior rapporto costo/risultato) e questo porta a sviluppare su CUDA. OK..

..però quello che io mi chiedo, nella mia niubbiaggine in merito è: una cosa come l'architettura X86 non ha praticamente possibilità di sparire nel breve-medio termine, quindi da quel punto di vista è sicura. Stesso discorso per altri standard/architetture radicate nel mercato e adottabili da più aziende (con volontà e risorse economiche adeguate) e quindi portate avanti.

Una cosa come CUDA invece è strettamente legata ad un'unica azienda che non è poi così solida o perlomeno nn lo è come un'architettura tipo x86.

nVidia potrebbe floppare l'architettura delle sue VGA ed accumulare ritardi indebolendosi notevolmente (è già capitato..) ed esponendosi ad eventuali acquisti da parte di terzi ecc.

Se domani nVidia fallisce o se la compra la Pinco Pallino Inc., le soluzioni CUDA (sw+hw) che fine fanno? La fatica dello sviluppo che fine fa?


Ripeto è solo una domanda da ignorante, se hai voglia illuminami


Ciao
ronzino14 Settembre 2010, 17:16 #8
ma sostanzialmente il discorso che fai è sensato, e rientra in quelli che si chiamano rischi. anche intel ha fatto il suo flop con Itanium, cosi come microsoft l'ha fatto con Vista e Apple con iPhone 4g.
anche i grandi sbagliano.

Sul discorso longevità del prodotto, non è esattamente come dici e mi spiego. mentre sul mercato una GPU come la 8800gts non la trovi a comprare, se hai un prodotto business professionale, nvidia ti garantisce la reperibilità per 10 anni.

Un altro problema non di poco conto rientra in ciò che una GPU può fare: se con una CPU x86 che probabilmente ti da più sicurezza, te ne servono 20-30 per fare una certa operazione, quando invece di GPU ti basta una GTX 480, e il tuo sistema va montato su un aereo da guerra vero, capisci che non me ne frega nulla del discorso x86, sia perchè non posso montare 20-30 server in una aereo supersonico, sia perchè il sistema che ho realizzato è specifico e non general purpose per milioni di utenti. ne progetto 1 ne vendo 200, a milioni di dollari a singolo pezzo.

Quello che tu dici, è successo con CELL di Ibm.
Quando usi la PS3, se ti ricordi, ci fu molto interessa in NASA e nel settore militare per questa CPU multicore.
IBM però non si è mossa bene, ha fatto mille difficoltà, prima fra tutte quella che le CPU CELL le potevi trovare solo su server Blade con un kernel linux appositamente compilato. L'azienda Mercury era l'unica al mondo che stava cercando di sviluppare un mini-pc atto al volo supersonico con CPU-CELL, ma hanno incontrato talmente tante difficoltà (nonostante il giro di soldi immenso che avrebbero mosso) che hanno abbandonato il progetto.
Di architettura CELL ne è esistita solo una, IBM non ha fornito supporto necessario, ha avuto problemi societari e il progetto CELL è morto.
E' probabile che dietro la mossa di Sony di togliare il supporto ad altri OS sulla PS3 ci sia anche la morte di CELL e la fine degli accordi con IBM.

Chi aveva provato a fare sperimentazioni di software militari e professionali con la PS3 e i server Blade in attesa che le CPU CELL si trovassero in versioni custom integrabili su i propri sistemi, ha perso tempo e soldi e ha dovuto buttare tutto.

Con Nvidia e con CUDA lo scenario non è certo quello di IBM, è dalla serie 8000 (e non dalla gt200 come dice l'articolo ) che Nvidia investe su CUDA e le GPU sono acquistabili anche sfuse e ne esistono centinaia di modelli e migliaia di customizzazioni dei produttori OEM. Esistono già sistemi in vendita che integrano gpu nvidia usati in ambito militare per aerei da guerra

http://www.defensemarket.com/?p=193

così come GPU nvidia si trovano nelle macchine che guidiamo, come fiat lancia volvo ecc
http://www.nvidia.com/object/tegra_automotive.html

le GPU nvidia vengono anche usate e vendute in sistemi per l'acquisizione immagini. Ad una conferenza Nvidia ho visto questo spettacolare software di realtime image filtering usato in ambito militare prodotto da IKENA. Guardate cosa riesce a fare una GPU anche se montata su un elicottero :-)

http://www.motiondsp.com/products/isr/

Lungi da me l'affermare che una GPU soppiante le CPU, così come ne Nvidia ne Intel affermano questo.
ndrmcchtt49114 Settembre 2010, 18:12 #9
Originariamente inviato da: ronzino
ma sostanzialmente il [CUT]


Commento molto professionale, io lavoro nel campo automobilistico come autoriparatore e quelle cose lì non le sapevo.
Ecco perchè Nvidia spinge tanto su CUDA e ha progettato Fermi per questo.
Il campo gamer-user passa in secondo piano rispetto a quegli usi da te elencati.
AceGranger14 Settembre 2010, 20:33 #10
Originariamente inviato da: ndrmcchtt491
Commento molto professionale, io lavoro nel campo automobilistico come autoriparatore e quelle cose lì non le sapevo.
Ecco perchè Nvidia spinge tanto su CUDA e ha progettato Fermi per questo.
Il campo gamer-user passa in secondo piano rispetto a quegli usi da te elencati.


la maggiorparte delle persone conosce nVidia solo per le gaming e crede che sia quello il suo campo principale.... invece il campo user game è da un pezzo che per nVidia è in secondo piano

utili stimati 2010

180 milioni di dollari Professional

29 milioni discrete desktop
12 milioni discrete notebook
37 milioni integrated desktop
45 milioni integrated notebook

123 milioni tot dal comparto pc consumer

nVidia ha un utile di 180 milioni di dollari solo con il professionale, tutta la divisione ATI ha un utile stimato 2010 di 110 milioni di dollari...

nVidia è stata molto saggia a investire molto su CUDA visto che gia deteneva una quota altissima del mercato professionale PC ( senza contare il resto dei settori extra PC )

preferisco di gran lunga uno standard chiuso ma supportato come dio comanda come CUDA piuttosto che uno standard aperto lasciato solo.
Fino ad ora non se ne è sentito il bisogno di uno standard "aperto", visto che ATI nel professionale ha delle schede inferiori;

Devi effettuare il login per poter commentare
Se non sei ancora registrato, puoi farlo attraverso questo form.
Se sei già registrato e loggato nel sito, puoi inserire il tuo commento.
Si tenga presente quanto letto nel regolamento, nel rispetto del "quieto vivere".

La discussione è consultabile anche qui, sul forum.
 
^