NVIDIA CUDA Toolkit pour Mac
Environnement de développement pour les GPU compatibles CUDA.
Gratuit
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Aperçu de NVIDIA CUDA Toolkit
Le NVIDIA CUDA Toolkit fournit un environnement de développement pour créer des applications accélérées par GPU à haute performance. Avec le CUDA Toolkit, vous pouvez développer, optimiser et déployer vos applications sur des systèmes embarqués accélérés par GPU, des stations de travail de bureau, des centres de données d'entreprise, des plateformes basées sur le cloud et des superordinateurs HPC. Le toolkit comprend des bibliothèques accélérées par GPU, des outils de débogage et d'optimisation, un compilateur C/C++ et une bibliothèque d'exécution pour déployer votre application
Les bibliothèques CUDA accélérées par GPU permettent une accélération instantanée dans plusieurs domaines tels que l'algèbre linéaire, le traitement d'images et de vidéos, l'apprentissage profond et l'analyse de graphes. Pour développer des algorithmes personnalisés, vous pouvez utiliser les intégrations disponibles avec les langages et les packages numériques couramment utilisés ainsi que des API de développement bien publiées. Vos applications CUDA peuvent être déployées sur toutes les familles de GPU NVIDIA disponibles sur site et sur des instances GPU dans le cloud. En utilisant les capacités intégrées pour distribuer les calculs sur des configurations multi-GPU, les scientifiques et les chercheurs peuvent développer des applications qui évoluent des stations de travail GPU uniques aux installations cloud avec des milliers de GPU
Nouveautés de la version 10.13
Version 10.3 :
Journal complet disponible ici
- CUDA 10.0 ajoute le support de l'architecture Turing (compute_75 et sm_75)
- CUDA 10.0 ajoute le support de nouveaux concepts de programmation appelés CUDA Graphs, un nouveau modèle de programmation de graphes de tâches asynchrones qui permet un lancement et une exécution plus efficaces. Consultez la documentation de l'API pour plus d'informations
- Les fonctions de matrice Warp prennent désormais en charge des formes de matrice supplémentaires 32x8x16 et 8x32x16. Les fonctions de matrice Warp incluent également la capacité (expérimentale dans CUDA 10.0) d'effectuer des opérations sous-octets (4 bits non signés, 4 bits signés et 1 bit) en utilisant les cœurs Tensor
- Ajout du support pour les API d'interopérabilité CUDA-Vulkan et CUDA-DX12
- Ajout d'une nouvelle instruction nanosleep qui suspend un thread pendant une durée spécifiée
- Ajout de la version 6.3 de l'architecture d'instruction Parallel Thread Execution (ISA). Pour plus de détails sur les nouvelles instructions (cible sm_75, wmma, nanosleep, FP16 atomiques) et les instructions obsolètes, consultez cette section de la documentation PTX
- À partir de CUDA 10.0, le runtime CUDA est compatible avec des pilotes NVIDIA spécifiques plus anciens. Un nouveau package appelé "cuda-compat-
" est inclus dans les packages d'installateur du toolkit. Pour plus d'informations sur la compatibilité, consultez la section du Guide des meilleures pratiques - Les nouveaux systèmes d'exploitation suivants sont pris en charge par CUDA. Consultez la section Exigences système dans le Guide d'installation NVIDIA CUDA pour Linux pour une liste complète des systèmes d'exploitation pris en charge
- Ubuntu 18.04 LTS*
- Ubuntu 14.04 LTS
- SUSE SLES 15
- OpenSUSE Leap 15
- Ajout du support pour le pair-à-pair (P2P) avec CUDA sur Windows (WDDM 2.0+ uniquement)
- Ajout d'un nouvel exemple CUDA pour démontrer les API de groupe coopératif multi-appareils
- Les exemples CUDA sont désormais également disponibles sur GitHub : https://github.com/NVIDIA/cuda-samples
- Ajout d'API pour récupérer le LUID des appareils CUDA (cuDeviceGetLuid)
- Ajout de cudaLimitMaxL2FetchGranularity dans les API de gestion des appareils (cudaDeviceGetLimit) pour définir la granularité maximale de récupération de L2 (en octets)
- La structure cudaDeviceProp inclut désormais l'UUID de l'appareil
- Ajout du support pour la synchronisation entre plusieurs appareils avec les Groupes Coopératifs (cuLaunchCooperativeKernelMultiDevice) sur Windows en mode TCC
NVIDIA CUDA Toolkit pour Mac
Gratuit
Version 10.13
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(7 avis sur NVIDIA CUDA Toolkit)
Commentaires
Notes des utilisateurs
May 22, 2015
Version: 6.0.37
Latest version is 7.0.36: http://www.nvidia.com/object/macosx-cuda-7.0.36-driver.html
Apr 16, 2014
Version: 5.5.20
Latest now is 6.0.37.
http://www.nvidia.com/object/macosx-cuda-6.0.37-driver.html
Jan 19, 2011
Version: 3.2
While NVidia is constantly moving CUDA forward (kudos to them), and it is found in many pieces of software making real differences to end users (After Effects, Matlab etc.), Apple and Khronos are sat twiddling their thumbs doing nothing with OpenCL. I'm all for open standards, but OpenCL is such a dead duck. Sadly, Apple Mac Pros currently come with ATI cards and thus no software support from major vendors for computing on the GPU...