La nuova versione di Nvidia Cuda offre ancora più potenza ai ricercatori scientifici che vogliono sfruttare le GPU per creare simulazioni scientifiche complesse e portare così avanti le indagini in diversi campi come per esempio biologia, chimica, fisica e geofisica computazionale. È da molto tempo ormai che le schede grafiche sono una parte determinante dei supecomputer di tutto il mondo, per la potenza di calcolo ma soprattutto per la riduzione dei costi e dei consumi che rendono possibile.
Le schede Tesla, cuore dell'offerta GPU Nvidia
Con la nuova Cuda, Nvidia ha rivisto il Visual Profiler per analisi automatizzate (più velocità). Il nuovo Visual Profiler semplifica l'ottimizzazione del codice e permette agli sviluppatori di qualsiasi livello di competenza di ottenere il massimo delle prestazioni. Grazie all'analisi automatizzata delle prestazioni e ad un sistema di guida di grande affidabilità e in grado di fornire suggerimenti procedurali di ottimizzazione, il Visual Profiler identifica i colli di bottiglia e consiglia azioni risolutive, fornendo link alle guide all'ottimizzazione. L'uso del nuovo Visual Profiler consente di individuare e risolvere con maggiore facilità i colli di bottiglia.
Anche il nuovo compilatore, basato sulla struttura open-source e largamente utilizzata LLVM, offre un 10% in più di velocità. La diffusissima infrastruttura di compilazione LLVM è di tipo open source e si fonda su un design modulare che semplifica l'aggiunta del supporto dei nuovi linguaggi di programmazione e delle architetture del processore.
Inoltre, il design modulare di LLVM permette agli sviluppatori di strumenti software di terze parti di fornire una soluzione LLVM personalizzata per le architetture di processori non Nvidia. Questo permette l'esecuzione delle applicazioni CudaA sulle GPU Nvidia, assieme a quelle di altri fornitori.
Nvidia ha infine raddoppiato le dimensioni della sua libreria NPP, aggiungendo centinaia di nuove funzioni di imaging ed elaborazione del segnale. Questo permette alla quasi totalità degli sviluppatori di usare algoritmi di imaging ed elaborazione del segnale per ottenere più facilmente i vantaggi dell'accelerazione via GPU, con la semplice aggiunta di chiamate della libreria dall'applicazione. La libreria NPP aggiornata può essere utilizzata per un'ampia varietà di algoritmi di imaging ed elaborazione del segnale, che spaziano da filtri elementari a workflow avanzati.