Nvidia heeft versie 5 van zijn Cuda-platform uitgebracht. De nieuwe Cuda moet de gpgpu-mogelijkheden ondersteunen van gpu's op basis van de Kepler-architectuur. Een van de nieuwe features in Cuda 5 is GPU Direct via pci-express en ethernet.
Een van de problemen van gpgpu-toepassingen is dat een videokaart toegang heeft tot relatief weinig eigen werkgeheugen. Hierdoor kan een flessenhals ontstaan bij het ophalen van meer data die naar het videogeheugen gekopieerd moet worden. Nvidia's GPU Direct-technologie, die in Cuda 5 is te gebruiken, zou in combinatie met een Kepler-gpu echter videogeheugen van andere gpu's kunnen aanroepen. Dit kan via de pci-express-bus of de netwerkkaart om zo andere nodes in een cluster aan te spreken. Hierdoor zouden de latency-tijden korter worden, zo stelt de gpu-fabrikant.
Nvidia heeft in Cuda 5 ook de feature dynamic parallelism opgenomen. Hiermee kan een Cuda-programmeur binnen een gpu multi-threaded code starten waardoor er minder vertragende communicatie nodig is met de cpu. Ook kan binnen de gpu toegang worden verkregen tot bepaalde libraries, waardoor opnieuw communicatie met de cpu overbodig wordt.
Voor Cuda 5 heeft Nvidia verder Nsight Eclipse uitgebracht. Binnen de Eclipse-ontwikkelomgeving krijgt Cuda-code voortaan syntax highlighting, maar de ide biedt ook een debugger en code profiler. Nsight Eclipse is beschikbaar voor Linux en OS X.
.) Dat maakt dat Fermi tot nog toe sneller was in bepaalde applicaties. Ondanks de hoop extra CUDA-cores van Kepler. Zie je ook duidelijk terug in alle benckmarks gerelateerd aan GPU-processing met Kepler.
Videokaarten
Nvidia
