Nvidia CUDA, ancora più potente e versatile

Nvidia ha rilasciato una nuova release del sistema di calcolo parallelo CUDA, destinato ai professionisti e agli ambienti dove vengono effettuate elaborazioni molto complesse, come per esempio nel campo della fisica, matematica, chimica e biologia.
Per l'esecuzione dei calcoli viene utilizzata la piattaforma hardware sviluppata da Nvidia, che sfrutta la potenza e l'elevata parallelizzazione dell'architettura delle proprie GPU, per l'esecuzione di operazioni che sarebbero invece eccessivamente impegnative per una tradizionale struttura CPU. I processori Nvidia sono in grado di supportare i tipi di programmazione più diffusi a livello di GPU Computing e possono gestire API e linguaggi di varia natura, come per esempio i sistemi DirectCompute, OpenCL, C, C++ e Fortran.  
Nel dettaglio l'ultima versione dello strumento di ottimizzazione Visual Profiler.

Tra le novità  dell'ultima versione c'è il Visual Profiler, indispensabile per ottimizzare il codice e le prestazioni. Il sistema incorpora una procedura di analisi automatizzata, capace di leggere il codice compilato e di fornire suggerimenti per una messa a punto ideale.
Grazie al nuovo Visual Profiler è possibile identificare i punti critici e i possibili colli di bottiglia che influiscono negativamente sulla performance di calcolo.  
Nvidia ha inoltre migliorato il Compilatore LLVM, che consente ora di beneficiare di un incremento del 10% sulle prestazioni delle singole applicazioni. L'ottima integrazione tra l'architettura modulare LLVM e il sistema GPU Nvidia consente di migliorare le performance di esecuzione semplicemente ricompilando l'applicazione esistente.
La modularità  del sistema permette inoltre di inserire nella struttura soluzioni e strumenti software di terze parti, questo consente l'esecuzione delle applicazioni CUDA sulle GPU Nvidia, assieme a quelle di altri fornitori.  
Ecco un esempio delle numerose applicazioni dell'ecosistema CUDA.

Tra le novità  della release appena rilasciata, ci sono numerose funzioni di imaging ed elaborazione del segnale e una libreria Nvidia Performance Primitives (NPP) ancora più ricca.
In questo modo, effettuando la chiamata alla libreria dedicata è possibile avvantaggiarsi della maggiore velocità  delle GPU, per l'esecuzione di algoritmi proprietari, dai filtri elementari ai workflow più evoluti.