CUDA Toolkit 3.2 verfügbar

Nvidia, Hersteller von Grafikprozessoren und Chipsätzen, hat eine neue Version seines Entwicklerpakets zum Schreiben von CUDA-Programmen (Compute Unified Device Architecture) veröffentlicht. Das CUDA Toolkit 3.2 führt neue mathematische Bibliotheken ein und enthält Performanceüberarbeitungen sowie ein besseres Cluster-Management. Die GPU-Debugging- und Performanceanalysewerkzeuge wurden ebenfalls verbessert.

Laut dem Hersteller sind zuvor schon enthaltene Bibliotheken wie "Basic Linear Algebra Subroutines" und "Fast Fourier Transform" im Vergleich zu Intels Math Kernel Library (MKL) bis zu 20-mal schneller. Auch neue Bibliotheken wie CURAND für die Generierung von Zufallszahlen und CUSPARSE für Matrix-Funktionen sollen deutlich schneller als MKL sein. Schließlich unterstützt das Toolkit die Ent- bzw. Verschlüsselung von H.264-Videos und integriert sich in Tesla Compute Cluster (TCC).

CUDA ist ein Programmiermodell und eine Entwicklungsumgebung, die es Programmierern erlauben, die Rechenleistung von NVIDIAs Grafikprozessoren einfach zu nutzen. Inzwischen existieren auch MATLAB-Erweiterungen und Photoshop-Plug-ins auf CUDA-Basis. Externe Projekte unterstützen die Anbindung an Python, .NET, Fortran oder IDL. Nutzen lassen sich mit CUDA fast alle aktuellen Karten der Produktlinien GeForce, Quadro und Tesla. (ane)