Nowy kompilator CUDA oparty na LLVM, wzbogacony o wsparcie architektury równoległych procesorów graficznych firmy NVIDIA, jest dołączony do najnowszej wersji zestawu narzędziowego CUDA Toolkit (v4.1.), który jest już publicznie dostępny.
„Otwarcie platformy CUDA stanowi znaczący krok”, twierdzi Sudhakar Yalamanchili, profesor Instytutu Technologii Georgia i lider projektu Ocelot, który dostosowuje oprogramowanie napisane w języku CUDA C na odmienne architektury procesorów. „Przyszłość obliczeń komputerowych jest heterogeniczna, a model programowania architektury CUDA daje nam ogromną możliwość zmaksymalizowania wydajności na wielu różnych rodzajach procesorów, w tym na procesorach graficznych AMD i procesorach centralnych Intel opartych na architekturze x86.”
Umożliwienie stosowania alternatywnych podejść do programowania systemów równoległych pod kątem rozwiązywania konkretnych problemów i przyszłych modeli oprogramowania skróci drogę do obliczeń eksaskalowych. Publikując kod źródłowy kompilatora CUDA i format odwzorowania wewnętrznego (IR), firma NVIDIA zapewnia badaczom większą elastyczność, gdyż umożliwia skonwertowanie modelu programowania CUDA na inne architektury, tym samym przyśpieszając rozwój następnej generacji platform obliczeniowych o wyższej wydajności.
Dostawcy narzędzi programowych mogą również uzyskać dostęp do kodu źródłowego kompilatora, aby móc w ten sposób tworzyć niestandardowe rozwiązania.
„Dzięki tej inicjatywie, firma PGI będzie w stanie stworzyć natywne kompilatory CUDA Fortran i OpenACC, które wykorzystają tę samą technologię optymalizacji dla urządzeń, którą zastosowano w kompilatorach NVIDIA CUDA C/C++”, twierdzi Doug Miles, dyrektor The Portland Group. „Otrzymamy możliwość przeprowadzenia spójnego debugowania i profilowania za pomocą istniejących narzędzi, dzięki czemu PGI będzie mogła skoncentrować się na optymalizacjach wyższego poziomu i funkcjach obsługi języka.”
Wczesny dostęp do kodu źródłowego kompilatora CUDA mogą otrzymać zakwalifikowani badacze akademiccy oraz deweloperzy narzędzi programowych, którzy zarejestrują się na tej stronie. Więcej informacji na temat środowiska programistycznego NVIDIA CUDA można znaleźć na stronie internetowej CUDA.
Źródło: NVIDIA