NVIDIA CUDA Toolkit Überblick

Das NVIDIA CUDA Toolkit bietet eine Entwicklungsumgebung zur Erstellung von hochleistungsfähigen, GPU-beschleunigten Anwendungen. Mit dem CUDA Toolkit können Sie Ihre Anwendungen auf GPU-beschleunigten eingebetteten Systemen, Desktop-Workstations, Unternehmensrechenzentren, cloudbasierten Plattformen und HPC-Supercomputern entwickeln, optimieren und bereitstellen. Das Toolkit umfasst GPU-beschleunigte Bibliotheken, Debugging- und Optimierungstools, einen C/C++-Compiler und eine Laufzeitbibliothek zur Bereitstellung Ihrer Anwendung

GPU-beschleunigte CUDA-Bibliotheken ermöglichen eine sofortige Beschleunigung in mehreren Bereichen wie lineare Algebra, Bild- und Videoverarbeitung, Deep Learning und Graphanalytik. Für die Entwicklung benutzerdefinierter Algorithmen können Sie verfügbare Integrationen mit gängigen Programmiersprachen und numerischen Paketen sowie gut dokumentierte Entwicklungs-APIs nutzen. Ihre CUDA-Anwendungen können auf allen NVIDIA GPU-Familien bereitgestellt werden, die vor Ort und in GPU-Instanzen in der Cloud verfügbar sind. Mit den integrierten Funktionen zur Verteilung von Berechnungen über Multi-GPU-Konfigurationen können Wissenschaftler und Forscher Anwendungen entwickeln, die von einzelnen GPU-Workstations bis hin zu Cloud-Installationen mit Tausenden von GPUs skalieren.

Was ist neu in Version 10.13

Version 10.3:

Vollständiges Protokoll verfügbar hier

CUDA 10.0 fügt Unterstützung für die Turing-Architektur (compute_75 und sm_75) hinzu
CUDA 10.0 fügt Unterstützung für neue Programmierkonstrukte namens CUDA Graphs hinzu, ein neues asynchrones Task-Graph-Programmiermodell, das effizienteres Starten und Ausführen ermöglicht. Siehe die API-Dokumentation für weitere Informationen
Warp-Matrixfunktionen unterstützen jetzt zusätzliche Matrixformen 32x8x16 und 8x32x16. Warp-Matrixfunktionen umfassen auch die Fähigkeit (experimentell in CUDA 10.0), Sub-Byte-Operationen (4-Bit unsigned, 4-Bit signed und 1-Bit) mit den Tensor-Kernen durchzuführen
Unterstützung für CUDA-Vulkan und CUDA-DX12 Interoperabilitäts-APIs hinzugefügt
Unterstützung für eine neue Anweisung nanosleep hinzugefügt, die einen Thread für eine bestimmte Dauer aussetzt
Version 6.3 des Parallel Thread Execution-Befehlssatzarchitektur (ISA) hinzugefügt. Für weitere Details zu neuen (sm_75-Ziel, wmma, nanosleep, FP16-Atomics) und veralteten Anweisungen siehe diesen Abschnitt in der PTX-Dokumentation
Ab CUDA 10.0 ist die CUDA-Laufzeit mit bestimmten älteren NVIDIA-Treibern kompatibel. Ein neues Paket namens "cuda-compat-" ist in den Toolkit-Installationspaketen enthalten. Für weitere Informationen zur Kompatibilität siehe den Abschnitt im Best Practices Guide
Die folgenden neuen Betriebssysteme werden von CUDA unterstützt. Siehe den Abschnitt Systemanforderungen im NVIDIA CUDA Installationshandbuch für Linux für eine vollständige Liste der unterstützten Betriebssysteme

Ubuntu 18.04 LTS*
Ubuntu 14.04 LTS
SUSE SLES 15
OpenSUSE Leap 15

Unterstützung für Peer-to-Peer (P2P) mit CUDA unter Windows (nur WDDM 2.0+) hinzugefügt
Ein neues CUDA-Beispiel hinzugefügt, um die APIs für kooperative Gruppen mit mehreren Geräten zu demonstrieren
CUDA-Beispiele sind jetzt auch auf GitHub verfügbar: https://github.com/NVIDIA/cuda-samples
APIs hinzugefügt, um die LUID von CUDA-Geräten abzurufen (cuDeviceGetLuid)
cudaLimitMaxL2FetchGranularity in den APIs zur Geräteverwaltung (cudaDeviceGetLimit) hinzugefügt, um die maximale Abrufgranularität von L2 (in Bytes) festzulegen
Die cudaDeviceProp-Struktur enthält jetzt die Geräte-UUID
Unterstützung für die Synchronisierung über mehrere Geräte mit kooperativen Gruppen (cuLaunchCooperativeKernelMultiDevice) unter Windows im TCC-Modus hinzugefügt

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