Nvidias CUDA jetzt auch für ARM-Architekturen

Martin Schindler,
Nvidia Cuda ARM

Nvidia hat die Compute Unified Device Architecture (CUDA) jetzt auch für die Prozessorarchitektur ARM verfügbar gemacht.

Nvidias Cuda unterstützt jetzt auch ARM. Quelle: Nvidia
Nvidias Cuda unterstützt jetzt auch ARM. Quelle: Nvidia

Indem Nvidia die Compute Unified Device Architecture erstmals auch für ARM-Prozessoren verfügbar macht, wächst der Bereich von möglichen Einsatzszenarien für ARM. Mit CUDA ermöglicht es Nvidia Grafikprozessoren für Berechnungen einzusetzen. Vor allem bei hochgradig datenparallelen Anwendungen kann die GPU erhebliche Leistungssteigerungen ermöglichen.  Vor allem in der Wissenschaft, im High-Performance Computung, in Simulationen sowie im Mobilbereich werden solche GPU-Rechner eingesetz.

Die jüngste Version con CUDA hat Nvidia auf der International Supercomputing Conference in Leipzig vorgestellt. Sie macht GPU-beschleunigtes Computing auch für Systeme mit ARM-Prozessoren möglich. CUDA wird derzeit von über 640 Universitäten weltweit eingesetzt.

Neben ARM-Untersützung bringt der CUDA 5.5 Release Candidate neue Funktionen für die Leistungsanalyse, Visual Profiler und Nsight Eclipse Edition, die Entwicklern helfen, Flaschenhälse zu finden und einzelne Systeme zu optimieren. Gleichzeitig wurde die Unterstützung von Hyper-Q verbessert, was besonders für Anwendungen wichtig ist, die noch das Message Passing Interface (MPI) nutzen. MPI-Lasten können nun priorisiert werden.

Da es sich um einen Cross-Compiler handelt, können Entwickler den Code für ARM-Systeme auf x86-Systemen kompilieren und dann die fertigen Anwendungen auf ARM-Systeme übertragen. Weiterhin sind diverse Werkzeuge, GPU-basierte Bibliotheken für mathematische Funktionen und eine umfassende Dokumentation enthalten. CUDA 5.5 steht auf Nvidias Servern zum Download bereit.

“Seit Entwickler 2006 angefangen haben, CUDA zu nutzen, haben Generationen mit besseren, exponentiell schnelleren CUDA-GPUs die Leistungsfähigkeit von Anwendungen auf x86-Systemen dramatisch verbessert”, kommentiert Ian Buck, der bei Nvidia als General Manager für GPU Computing zuständig ist. “Mit der Unterstützung für ARM erhalten Entwickler gewaltige Flexibilität, um GPU-Beschleunigung schnell und einfach ihren Anwendungen für die HPC-Plattformen der nächsten Generation hinzuzufügen.”

[mit Material von Florian Kalenda, ZDNet.de]

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