La build 20150 de Windows 10 permet d'expérimenter une première implémentation de l'accélération GPU sur WSL, à travers CUDA et DirectML.
Actualités CUDA
C et C++ restent les champions de la programmation système
Les langages de programmation C et C++ restent les chouchous des programmeurs système et embarqué. Cuda, OpenCL et assembleur ne sont toutefois pas à négliger.
Nvidia booste l’intelligence artificielle
L’Américain Nvidia promet des performances doublées lors de la création de réseaux de neurones sur des GPU, par rapport à la précédente génération de ses outils.
Nvidia Titan Z, une dose de HPC pour les stations de travail
Conçue pour les hard core gamers, la GeForce GTX Titan Z pourrait également trouver sa place dans les stations de travail, où elle excellera sous Cuda (8 téraflops en SP, 2,7 téraflops en DP).
Nvidia livre CUDA 6, pour du calcul sur GPU toujours plus facile
Mémoire unifiée et versions optimisées des librairies BLAS et FFT sont au menu de CUDA 6, nouvelle édition de l’offre de programmation sur GPU de Nvidia.
Nvidia met en ligne une version de Cuda compatible ARM
Cuda 5.5 peut compiler des binaires à destination des ordinateurs pourvus de puces ARM. Une caractéristique importante dans la stratégie de Nvidia.
GTC 2013 : la roadmap Tegra comprend Cuda et Project Denver !
Cuda (utilisation du GPU pour du calcul parallèle) et Project Denver (cœur ARM 64 bits de hautes performances) sont dans la roadmap des prochaines puces ARM de Nvidia.
Calcul : Nvidia optimise Cuda pour ses GPU Kepler
Cuda 5 est capable de tirer la quintessence des GPU Kepler. Il fournit également plus de souplesse aux développeurs.
Reims accueille le premier CUDA Research Center français
Le premier site de calcul français à disposer du label CUDA Research Center est situé au cœur de l’Université de Reims Champagne-Ardenne. L’URCA proposera prochainement formations et certifications.
Le Tegra 4 de NVIDIA se dévoile sur la toile
Au moins deux fois plus véloce que le Tegra 3, le Tegra 4 devrait commencer sa carrière en 2013. Avec ou sans support CUDA ?
NVIDIA prédit l’arrivée de tablettes Tegra moins chères et plus puissantes
Le Tegra 2 va-t-il devenir le fer de lance d’une nouvelle série de tablettes performantes et économiques ? C’est ce que semble indiquer le CEO de NVIDIA.
NVIDIA libère (partiellement) sa technologie CUDA
Le code source du générateur de code GPU utilisé au sein de CUDA est dorénavant accessible pour les développeurs et les chercheurs. Cet outil est basé sur LLVM.
Le programme d’optimisation du code de NVIDIA affiche ses premiers succès
Doubler les performances d’un outil de calcul ou de simulation en quatre semaines, voilà ce que promet NVIDIA avec le nouveau standard OpenACC. Les premiers résultats sont très encourageants.
Altera mise sur l’OpenCL pour révolutionner le monde des FPGA
Avec l’adaptation de l’OpenCL aux composants reprogrammables d’Altera, le monde des FPGA ne sera plus jamais le même. Bienvenue dans l’ère du FPGA Computing.
NVIDIA intensifie sa stratégie HPC avec des avancées dans les GPU et les puces ARM
Le spécialiste du GPU Computing NVIDIA lance de nouveaux outils de programmation parallèle et lève un peu plus le voile sur sa stratégie ARM+GPU.
Les GPU Nvidia au coeur de la détection des risques cardiaques
Tomographie et processeurs graphiques viennent de trouver une nouvelle application pratique : la détection des zones à risques dans le système circulatoire sanguin.
GPU Computing : NVIDIA rend CUDA plus agile
NVIDIA renouvelle son offre CUDA avec l’intégration de nouvelles technologies : GPU Direct 2.0, Unified Virtual Addressing et Thrust.
Avec CUDA 3.2, NVIDIA booste les capacités de calcul de ses GPU
CUDA 3.2 est livré avec des librairies mieux optimisées. Un bon point pour ceux qui produisent du code pour les GPU, en particulier les chercheurs œuvrant dans le secteur du HPC.
L’architecture ARM à l’assaut de nouveaux marchés : 2 – l’OpenCL
L’OpenCL s’impose rapidement comme étant une solution de choix pour assister les puces ARM dans leurs tâches. La dernière offre dans ce secteur est signée… ARM.
GTC 2010 : NVIDIA accélère la vision électronique d’OpenCV
En ajoutant le support de CUDA à la librairie OpenCV, NVIDIA booste la capacité de traitement des projets devant implémenter des fonctions de vision électronique. Une avancée cruciale.
GTC 2010 : NVIDIA parie sur son Tegra, mais sans CUDA
NVIDIA accélère le développement de ses processeurs ARM Tegra. Malheureusement, le support de CUDA ne semble pas encore être à l’ordre du jour.
GTC 2010 : CUDA part à l’assaut des mathématiques
Bonnes nouvelles pour les personnes spécialisées dans le traitement numérique : Matlab et Mathematica vont tous deux profiter de la présence de GPU, avec à la clé des gains de performance impressionnants.
GTC 2010 : ParStream met le GPU au service des bases de données analytiques
ParStream compte bien révolutionner le marché de la Business Intelligence en proposant d’analyser de larges ensembles de données à une vitesse record.
GTC 2010 : PGI propose un compilateur pour adapter les programmes CUDA aux processeurs x86
CUDA-x86 de PGI offre aux développeurs de convertir un code source CUDA en binaire optimisé pour les processeurs x86, y compris s’ils fonctionnent en cluster. Un produit très attendu.
GTC 2010 : 3ds Max propose un rendu photoréaliste boosté à coups de GPU
Grâce au module de rendu iray, 3ds Max 2011 démocratise le rendu photoréaliste, qui sera bien plus rapide que précédemment. Une mini révolution dans le marché de la 3D.
GTC 2010 : NVIDIA mise sur le cloud computing et l’ultramobilité
Calcul dans le cloud avec les GPU, mobilité avec les puces ARM Tegra ; voilà le plan d’attaque de NVIDIA, qui laisse le champ libre à ses concurrents entre ces deux extrêmes.
NVIDIA met à jour ses outils de développement GPU
De nouveaux outils dédiés aux développeurs travaillant sur des solutions de GPU Computing viennent de faire leur entrée : NVIDIA Parallel Nsight 1.5 et CUDA 3.2.
Un compilateur Fortran pour CUDA
PGI proposera prochainement des offres Fortran compatibles aussi bien avec CUDA que FireStream
NVIDIA améliore son kit de développement CUDA
Avec CUDA 2.2, le débogage et l’optimisation des applications seront facilités
Nero Move it accéléré par CUDA
Selon la compagnie, la durée des tâches de conversion vidéo ne se comptera plus en heures, mais en minutes
