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CUDA

笔者感觉今天的大会信息量真的是太大了,虽然并没有许多新发布的产品,但是相关的新技术和解决方案将会在未来相当长的一段时间内影响NVIDIA的产品发展方向,因此这些技术和解决方案都是值得我们仔细钻研的。在不久之后NVIDIA也会提供更多的细节信息,我们也将追踪这些信息进行深入报道。

26日更新
标签:CUDA Nvidia
CUDA赢天下 NVIDIA美国GTC大会首日报道

谈到高性能计算未来的发展,谢强认为互联网应用将是NVIDIA一块重要的阵地。他甚至透露了当前已经有意与NVIDIA合作的几大国产互联网公司的名字,我们熟悉的腾讯、百度都赫然在列。谢强表示:任何互联网的操作归根结底都是在后端数据中心的计算工作,因此越来越多的计算压力就需要GPU加速来化解,这将成为

07日更新
NVIDIA:互联网应用加速高性能计算发展

2012 年 5 月 17 日 消息, 英伟达公司于今日发布了全新系列的英伟达 (NVIDIA) Tesla GPU,该系列产品基于革命性的英伟达 (NVIDIA) Kepler GPU 计算架构,这款架构让更广范围的高性能计算 (HPC) 科学与技术应用程序能够更轻松地利用 GPU 加速的计算性能。

18日更新
标签:GPU CUDA Nvidia TESLA

2012年5月17日消息,英伟达公司近日正式揭开了GPU技术大会的帷幕,推出了公司自十九年前创立以来第三次改变行业面貌的创新技术——可利用GPU巨大计算能力加速云计算的技术。

17日更新
标签:HPC 云计算 GPU CUDA

近年来,移动平台呈现飞速的发展,尤其对于手机应用来说,更是一年一种局面,手机更新换代的速度也远远超出人们预期。比如,在前几年,人们提起移动平台时,更多谈论的是影音体验,而现如今我们看到的局面已经是与PC媲美的能力。

11日更新
移动处理器新霸主 英伟达Tegra全面解析

2012 年5 月11 日消息,英伟达公司近日宣布,LLVM 现已支持英伟达 GPU,从而让更多的研究人员、独立软件供应商 (ISV) 以及编程语言能够利用 GPU 加速的优势。LLVM 是一款在业内极其流行的开源编译器。

11日更新
标签:GPU CUDA Nvidia

在不久前结束的IDF上,英特尔信誓旦旦的表示,在面向多任务并行计算领域他们已经与很多合作伙伴共同测试并完善了MIC系列产品,并将与今年年底推出正式面向商用领域和客户的正式产品“Knights Corner”。但是在这之前,Nvidia Tesla事业部首席技术官Steve Scott先生的一篇博客则对提出了质疑。

25日更新
标签:CUDA TESLA

2012年3月29日消息,英伟达公司近日宣布,俄罗斯两台性能最强的超级计算机将采用英伟达GPU,以解决各个领域中全球最具挑战性的科学难题。

29日更新
标签:CUDA Nvidia

2012年3月23日消息,英伟达公司今天发布了基于下一代 Kepler? 图形架构的首款 GPU,该架构不但能够实现强劲的游戏性能,而且在节能方面可以达到出类拔萃的水平。Kepler 架构的开发历时五年,耗费了大约 180 万个工时。基于该架构的首批产品为游戏台式机和超级本带来了前所未有的技术能力。

23日更新
标签:GPU CUDA

2012年2月1日消息,英伟达公司近日发布了CUDA并行计算平台的全新版本,该软件将适用于计算生物学家、化学家、物理学家、地球物理学家、其它研究人员以及工程师等诸多群体,让他们能够更轻松地利用GPU来推动模拟与计算工作的进步。

02日更新
标签:CUDA 资讯
新版CUDA并行计算平台发布 普及GPU编程

近日,英伟达公司官方宣布基于ARM的CUDA开发套件正式发布。经过一段时间的筛选,该开发套件的代号也一同公布,这就是我们现在看到的CARMA。

05日更新
标签:HPC CUDA 资讯
CARMA发布:基于ARM架构的CUDA开发套件

本文将讲述CUDA编程接口中关于纹理存储器的基础知识,包括以下内容:纹理参考属性的相关概念、纹理参考的声明和运行时纹理参考属性。CUDA支持纹理硬件的一个子集,GPU为图形使用这个子集访问纹理存储器和表面存储器。后文将介绍到,从纹理存储器或表面存储器而不是全局存储器中读数据有许多性能好处。

04日更新
标签:GPU CUDA CUDA技术

本文将CUDA编程接口三方面的内容:同意虚拟地址空间、错误检查和调用栈。对于计算能力2.0或以上的设备,当应用以64位进程运行时,以TCC模式在win7/Vista(只支持Tesla系列设备)、在win XP或者在Linux上,主机通过cudaHostAlloc()分配的存储器和使用cudaMalloc*()分配的设备存储器使用单个虚拟地址空间。

29日更新
标签:CUDA CUDA技术

GPU 带来的性能提升能够彻底改变工程分析与设计优化过程的面貌。MSC Nastran 2012中基于CUDA 的GPU加速将让诸多行业的模型模拟性能提升 1.5 - 5 倍,从而有助于客户改善其工作流程、更快地将更好的产品推向市场。

28日更新
标签:CUDA GPU技术

在12月14日举办的百亿亿次(ExaScale)研讨会上,东京工业大学全球科学信息与计算中心教授Satoshi Matsuoka发表了“Tsubame 2.0:满负荷运行具有4000颗GPU的超级计算机”的演讲,分享了东京工业大学超级计算机Tsubame 2.0的研究与应用成果。

最节能的超算机 日本Tsubame 2.0揭秘

在12月14日举办的百亿亿次(ExaScale)研讨会上,中国科学院过程工程研究所博士侯超峰发表了“基于天河一号千万亿次分子动力学晶体硅模拟” 的演讲,分享了天河一号二期(天河-1A)在分子动力学的应用。

23日更新
基于GPU技术 天河一号分子动力学应用

华大基因是全球最大的基因组研究机构,该研究机构利用基于英伟达Tesla GPU的服务器群大幅缩短了工作时间,使分析大批DNA序列数据的时间从将近四天缩短至短短六个小时。

23日更新
标签:GPU CUDA TESLA

本文将介绍CUDA中编程接口的多设备系统,主要包括以下内容:枚举设备、设备选择、流和事件行为、p2p存储器访问、p2p存储器复制。枚举设备:主机系统上可以有多个设备。下面的代码展示了怎样枚举这些设备、查询他们的属性、确定有多少个支持CUDA的设备。

22日更新
标签:CUDA CUDA技术

由英伟达公司和IT168联合主办的2011年CUDA校园程序设计大赛已落下帷幕。在上周举行的2011年GPU技术大会亚洲站的闭幕仪式上,英伟达CUDA创始人、GPU计算软件主管Ian Buck为本届CUDA校园程序设计大赛的获奖选手颁奖,来自全国9所院校的15名选手最终入围,并获得自选组和命题组的一到三等奖。

21日更新
2011年CUDA校园程序设计大赛获奖感言

本文主要描述了支持系统中不同层次的异步并发执行的概念和API。  1.主机和设备间异步执行:为了易于使用主机和设备间的异步执行,一些函数是异步的:在设备完全完成任务前,控制已经返回给主机线程了。它们是: 内核发射; 设备间数据拷贝函数; 主机和设备内拷贝小于64KB的存储器块时......

20日更新
标签:CUDA CUDA技术
金秋十月 与你饮酒论道
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