NVIDIAs parallele GPU-Computing-Architektur CUDA unterstützt die aktuelle OpenCL-1.0-Spezifikation der Khronos Group. OpenCL ist eine neue API, die es Entwicklern ermöglicht, die massiv-parallele Rechenpower der GPU zu nutzen.
Die Unterstützung von OpenCL ist ein weiterer wichtiger Meilenstein in der GPU-Weiterentwicklung. Damit wird NVIDIA-Entwicklern eine zusätzliche leistungsstarke Programmieroption eröffnet.
NVIDIA hat die Revolution im Bereich GPU-Computing mit der Einführung von NVIDIA CUDA initiiert, der massiv-parallelen ISA- und Hardware-Architektur. Mit über 100 Millionen CUDA-kompatiblen NVIDIA-GPUs hat CUDA eine signifikante Performance-Steigerung bei einer Vielzahl von Applikationen ermöglicht. Zudem ist damit eine breite Basis installierter Systeme für die Entwicklung von Applikationen mit OpenCL vorhanden. Mit Unterstützung weiterer Standard-Programmiersprachen wie C, Java, Fortran und Python kann nur die CUDA-Architektur Entwicklern eine umfassende Palette an Programmierumgebungen an die Hand geben, um die Applikationsentwicklung in Zusammenhang mit der GPU nutzen zu können.
Zunächst eingeführt mit der NVIDIA GeForce 8800 und heute Standard bei allen aktuellen NVIDIA-GPUs, ist CUDA die Basis der Parallel-Computing-Strategie von NVIDIA. CUDA ist weltweit bei Forschern und Entwicklern auf eine außergewöhnliche Resonanz gestoßen, da Applikationen mit CUDA im Vergleich zu CPU-Lösungen um das 20- bis 200-Fache beschleunigt werden können. Die CUDA-Architektur findet sich heute in zahlreichen Computer-Systemen - von Supercomputern und Workstations bis zu Consumer-PCs. Mehr als 25.000 Entwickler weltweit nutzen die CUDA-Technologie.
„OpenCL ist eine wichtige Neuerung für die Computerindustrie und NVIDIA freut sich, eine aktive Rolle in der Etablierung des neuen Standards einnehmen zu können", betont Manju Hegde, General Manager CUDA bei NVIDIA. „Außerdem begrüßen wir hier die Vorreiterrolle von Apple. Die Apple-Einschätzung, dass die GPU eine wesentliche Rolle bei Consumer-Applikationen spielen wird, markiert einen bedeutenden Meilenstein in der Geschichte des Computings."
Quelle: Pressemitteilung
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Die Unterstützung von OpenCL ist ein weiterer wichtiger Meilenstein in der GPU-Weiterentwicklung. Damit wird NVIDIA-Entwicklern eine zusätzliche leistungsstarke Programmieroption eröffnet.
NVIDIA hat die Revolution im Bereich GPU-Computing mit der Einführung von NVIDIA CUDA initiiert, der massiv-parallelen ISA- und Hardware-Architektur. Mit über 100 Millionen CUDA-kompatiblen NVIDIA-GPUs hat CUDA eine signifikante Performance-Steigerung bei einer Vielzahl von Applikationen ermöglicht. Zudem ist damit eine breite Basis installierter Systeme für die Entwicklung von Applikationen mit OpenCL vorhanden. Mit Unterstützung weiterer Standard-Programmiersprachen wie C, Java, Fortran und Python kann nur die CUDA-Architektur Entwicklern eine umfassende Palette an Programmierumgebungen an die Hand geben, um die Applikationsentwicklung in Zusammenhang mit der GPU nutzen zu können.
Zunächst eingeführt mit der NVIDIA GeForce 8800 und heute Standard bei allen aktuellen NVIDIA-GPUs, ist CUDA die Basis der Parallel-Computing-Strategie von NVIDIA. CUDA ist weltweit bei Forschern und Entwicklern auf eine außergewöhnliche Resonanz gestoßen, da Applikationen mit CUDA im Vergleich zu CPU-Lösungen um das 20- bis 200-Fache beschleunigt werden können. Die CUDA-Architektur findet sich heute in zahlreichen Computer-Systemen - von Supercomputern und Workstations bis zu Consumer-PCs. Mehr als 25.000 Entwickler weltweit nutzen die CUDA-Technologie.
„OpenCL ist eine wichtige Neuerung für die Computerindustrie und NVIDIA freut sich, eine aktive Rolle in der Etablierung des neuen Standards einnehmen zu können", betont Manju Hegde, General Manager CUDA bei NVIDIA. „Außerdem begrüßen wir hier die Vorreiterrolle von Apple. Die Apple-Einschätzung, dass die GPU eine wesentliche Rolle bei Consumer-Applikationen spielen wird, markiert einen bedeutenden Meilenstein in der Geschichte des Computings."
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News by Luca Rocchi and Marc Büchel - German Translation by Paul Görnhardt - Italian Translation by Francesco Daghini
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