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ISC 2013: NVIDIA libera CUDA 5.5 con soporte completo a ARM

CUDA se abre paso en la plataforma Tegra

NVIDIA ha sido otro de los importantes nombres que ha sonado durante la ISC 2013 pero a diferencia del año pasado donde “Kepler” fue el tema principal, en esta ocasión la atención se ha centrado en los planes que tienen para llevar a Tegra al siguiente nivel no solo en el segmento consumidor sino también en el espacio HPC. Estamos hablando de la versión final de CUDA 5.5, la más reciente de su lenguaje CUDA, que se presenta con mejoras menores pero como la primera que ofrece soporte completo a ARM.

El lanzamiento de CUDA 5.5 lleva el claro mensaje de que NVIDIA busca atraer la mirada de los desarrolladores para que comiencen a trabajar en la plataforma de desarrollo “Kayla”, que fue anunciada en la pasada GTC 2013, que sirve como la primera pieza para lo que será la implementación de un GPU “Kepler” con soporte CUDA tal y como sucede en la PC desde hace años pero ahora  en dispositivos basados en Tegra. Por otro lado, NVIDIA está definiendo las bases de lo que sería su entrada al terreno de HPC ultra-eficiente con procesadores ARM equipados con GPUs basados en CUDA lo cual representa una de las carreras más importantes en el supercomputo al que incluso AMD ya está incursionando.

NVIDIA-CUDA5.5-ARM-support

Además del soporte a ARM, CUDA 5.5 también incluye soporte a compilación a través del toolkit que permite que el código ARM pueda crearse nativamente en sistemas ARM o de manera más rápida en sistemas x86. Se ha añadido otras mejoras como priorización de cargas de trabajo MPI y ganancias HyerQ lo que permite recibir tareas de diferentes procesos MPI en sistemas Linux. Y para los desarrolladores, particularmente, se han incluido herramientas de análisis de rendimiento mediante el Visual Profiler y el Nsight Eclipse Edition IDE que tienen la finalidad de ayudar a detectar cuellos de botella.

Al respecto, Ian Buck, Gerente General de GPU Computing Software en NVIDIA, explica:

“Desde que los desarrolladores comenzaron a usar CUDA en el 2006, generaciones sucesivas de mejores y GPUs exponencialmente más rápidas basadas en CUDA han mejorado dramáticamente el rendimiento de aplicaciones de sistemas basados en arquitectura x86. Con el soporte para ARM, la nueva versión de CUDA ofrece a los desarrolladores la tremenda flexibilidad de acelerar y facilitar la adición de aceleración por GPU a aplicaciones a un mayor rango de plataformas HPC de siguiente generación.”

Es claro que NVIDIA quiere cambiar el concepto que se tiene de CUDA como un lenguaje cerrado. Ya tenemos el caso reciente del desarrollo de un nuevo compilador Python y las constantes adiciones a nuevos lenguajes. Y para muestra de las ventajas que se obtienen de aplicaciones que trabajan en sistemas ARM + GPU, la siguiente tabla representa la mejora de rendimiento en dos diferentes software de simulación molecular dinámica: “HOOMD-Blue” y “AMBER”.

En la tabla de la izquierda con el benchmark HOOMD-Blue se ha comparado el rendimiento que entrega una configuración entre Tegra 3 + GT 640 contra dos procesadores E5-2667 “Sandy Bridge”, y en AMBER usando una plataforma con Tegra 3 + GTX 680 contra dos E5-2670 que suman 12 núcleos “Sandy Bridge”.

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Fuente: Anandtech

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