L’informatique par le GPU avec CUDA est une nouvelle approche de calculs où des centaines de cœurs de processeurs communiquent et coopèrent simultanément pour résoudre les problèmes de calculs complexes jusqu’à 100 fois plus vite que par les approches traditionnelles. Cette architecture innovante est complétée par une autre première : le compilateur C pour GPU de NVIDIA. Cet environnement de développement complet fournit aux développeurs les outils dont ils ont besoin pour résoudre de nouveaux problèmes dans les applications de calculs intensifs comme la conception de produits, l’analyse de données, l’informatique technique et la physique des jeux.

Disponible dès maintenant sur les nouvelles cartes GeForce 8800 et les futures cartes graphiques professionnelles NVIDIA Quadro, la gestion des calculs avec CUDA laisse sur place les limites de l’informatique de flux GPU traditionnelle en permettant aux cœurs du processeur graphique de communiquer, synchroniser et partager les données.

« Nos clients, notamment chaque fabricant de téléphones portables, se rendent compte de l’intérêt d’utiliser les GPU NVIDIA avec le résolveur accéléré par le GPU d’Acceleware, pour arriver plus tôt sur le marché », a déclaré Nicolas Chavannes, directeur du logiciel pour Schmid & Partner Engineering AG (SPEAG). « Le niveau de performances atteint maintenant avec les GPU CUDA va avoir un effet positif sur les résultats financiers de nos clients ».

Les GPU CUDA disposent de catactérristiques comme le Parallel Data Cache, qui permet aux 128 cœurs de processeurs thread de 1,35 GHz de la nouvelle génération de GPU NVIDIA de coopérer entre eux pendant les calculs de performances internes. Les développeurs ont accès à ces nouvelles fonctions par le biais d’un pilote séparé qui communique avec DirectX et OpenGL, et le nouveau compilateur NVIDIA C pour GPU, ce qui rend obsolètes les langages de flux pour GPU.

Un GPU CUDA fonctionne soit en tant que processeur thread flexible, où des milliers de programmes de calculs, appelés threads, travaillent ensemble pour résoudre des problèmes complexes ou en tant que processeur de flux dans des applications spécifiques telles que l’imagerie où les threads ne communiquent pas. Les applications CUDA permettent d’utiliser le GPU pour les traitements sur objets simples intenses en données, et les CPU multi-cœurs pour des tâches sur objets complexes telles que le contrôle et la gestion de données.

« CUDA nous permet d’atteindre un tout nouveau niveau de fonctionnalités et d’accéder de plus près au matériel », a déclaré Ryan Schneider, CTO d’Acceleware Corp. « Grâce à CUDA, la simulation électromagnétique et les produits de traitement géophysique vont pouvoir continuer à être deux fois plus rapides chaque année et grâce à nos partenaires OEM comme SPEAG, nous pourrons répondre aux besoins des nouveaux marchés tels que l’imagerie biomédicale et la modélisation de réservoirs. Les dernières avancées de NVIDIA nous aident à repousser rapidement les frontières du développement de produits et de la science ».

« CUDA ouvre la voie à de nouvelles voies dans l’analyse et l’interprétation des données sismiques, et permet d’interagir avec des études pré-empilées de multi-téraoctets », a déclaré Alex Krueger, président de Headwave Inc. « Grâce à cette nouvelle et très intéressante architecture GPU de NVIDIA, nous pouvons accélérer certains des algorithmes de calculs intensifs les plus importants dans l’exploration de gaz et de pétrole, bien au-delà des performances que les CPU sont capables de fournir ».

Le kit de développement logiciel (SDK) CUDA est actuellement disponible pour les développeurs et les chercheurs par le programme de développeurs de NVIDIA. Pour toute information complémentaire sur CUDA, visiter le site web de NVIDIA : www.developer.nvidia.com