GPGPU.IT

• La libreria CUFFT supporta adesso trasformate in doppia precisione ed include anche significativi miglioramenti prestazionali per la singola precisione.
• Il debugger hardware CUDA-GDB e il CUDA Visual Profiler sono adesso inclusi direttamente nell'installazione, e il debugger CUDA-GDB è adesso disponibile per tutte le distribuzioni Linux supportate. (vedere di seguito)
• Ogni GPU in un gruppo SLI è ora enumerata individualmente, sicchè le applicazioni possono ora sfruttare configurazioni multi-GPU anche quando SLI è abilitato per la grafica.
• La versione a 64 bit del Toolkit ora supporta la compilazione delle applicazioni a 32 bit. (Vedere le note di rilascio per dettagli, inclusi i cambiamenti a LD_LIBRARY_PATH in Linux)
• Nuovo supporto per intrisics per la conversione fp16 <-> fp32, che consentono il salvataggio dei dati in formato fp16 con computazioni in fp32. L'uso del formato fp16 è ideale per applicazioni che richiedono un intervallo numerico più ampio che gli interi a 16 bit ma meno precisione che fp32 e riduce l'occupazione in memoria e il consumo di banda.

• Il kit di sviluppo di CUDA (CUDA SDK) è stato aggiornato e ora include:

• Un nuovo esempio di codice pitchLinearTexture che mostra come usare efficientemente texture dalla pitch linear memory
• Un nuovo esempio di codice PTXJIT che illustra come usare la primitiva cuModuleLoadDataEx() per caricare sorgenti PTX da memoria invece che caricando un file
• Due nuovi esempi di codice per Windows, che dimostrano come usare la libreria NVCUVID per decodificare contenuti MPEG-2, VC-1 e H.264 e passare fotogrammi a OpenGL o Direct3D per la visualizzazione
• Esempi di codice aggiornati che mostrano come allineare propriamente i parametri di funzione dei kernel CUDA in modo che lo stesso codice funzioni sia sui sistemi a 32 che a 64 bit

• Il Visual Profiler contiene diversi miglioramenti:

• Tutte le chiamate alle API di trasferimento in memoria sono ora riportate
• Supporto per profilare contesti multipli per GPU
• Clock sincronizzati per il tempo di inizio richiesto sulla CPU e per i tempi di inizio/fine sulla GPU per tutti i lanci di kernel e i trasferimenti di memoria
• Metriche di efficienza per le load e le store in global memory per le GPUs con compute capability 1.2 e superiore
• Il driver CUDA per MacOS è ora pacchettizzato separatamente dal Toolkit CUDA.

• Supporto per le maggiori distribuzioni Linux, MacOS X e Windows:

• MacOS X 10.5.6 e successivi (32-bit)
• Windows XP/Vista/7 con Visual Studio 8 (VC2005 SP1) e 9 (VC2008)
• Fedora 10, RHEL 4.7 & 5.3, SLED 10.2 & 11.0, OpenSUSE 11.1, e Ubuntu 8.10 & 9.04

La nuova versione di sviluppo di CUDA è disponibile per il download per tutti su CUDA ZONE.