Производитель GPU выдает его компилятор PGI OpenACC отвлечённым исследователям при предоставлении доступа к нему дешёвым для коммерческих разработчиков в 90-дневном опробовании.Nvidia желает упростить для отвлечённых исследователей принимать стандарт OpenACC для идущего параллельно, вычисляя рабочие нагрузки.С Интернациональной супервычислительной конференцией (ISC), идущей в эту семь дней в Германии, должностные лица Nvidia заявили, что производитель GPU производил его Инструментарий OpenACC, бесплатное предложение, которое идет с массивом инструментов параллельного программирования OpenACC.Уже, больше чем 8 000 учёных и исследователей приняли OpenACC, программируя стандарт, поскольку это было сперва представлено четыре года назад такими поставщиками в поле высокоэффективных вычислений (HPC) как Cray и Nvidia, чтобы упростить для пользователей принимать параллельные вычисления для ускорения выполнения их рабочих нагрузок, по словам должностных лиц Nvidia.
Делая Инструментарий OpenACC безвозмездно, Nvidia сохраняет надежду убедить больше пользователей в пространстве HPC охватывать графическую разработку в собственных вычислительных средах.Инструментарий «имеет все, что разработчик обязан разбудить и трудящийся на вычислениях GPU», сообщил Рой Ким, менеджер по маркетингу в Nvidia, eWEEK.OpenACC создан, чтобы разрешить коду, записанному в C, C++ и ФОРТРАНЕ быть разгруженным с ЦП на приложенный акселератор – таковой как GPUs от Nvidia либо Advanced Micro Devices либо сопроцессоров много-ядра x86 Xeon Phi от Intel – чтобы оказать помощь повысить производительность приложения.Инструментарий – что возможно сходу загружен – включает Акселератор PGI Набор Компилятора Рабочей станции Fortran/C для Linux, что поддерживает стандарты OpenACC 2.0, свободен программистам и академическим исследователям, и дешёв коммерческим разработчикам в вольный 90 испытательных сроков.
Также существует Профилировщик NVProf, что оказывает помощь пользователям выяснить, где добавить директивы OpenACC для ускорения их кода, примеров документации и кода.Серьёзная грядущая функция компилятора PGI OpenACC – то, что он не только ускорит код OpenACC по GPUs, вместе с тем и сейчас по многожильным x86 центральным процессорам, по словам Кима. Это указывает, имеет ли организация совокупность, которая не применяет GPUs, компилятор может все еще параллелизировать код по x86 ядрам ЦП и повысить производительность.
Увеличение производительности пять к 10 разам в совокупности посредством GPU, чем в совокупностях с лишь центральными процессорами. x86 функция мобильности ЦП в бета-версии с выбранными клиентами сейчас и будет дешева в течение последних трех месяцев, по словам должностных лиц Nvidia.«Это – вправду замечательная функция, которую ищет довольно много разработчиков», сообщил Ким.
Организации в пространстве HPC все более и более применяют параллельные вычисления для исполнения их рабочих нагрузок стремительнее и более действенно действенно применяя акселераторы GPU из Nvidia либо AMD либо Xeon Phis Intel для увеличения выполнения их совокупностей при контроле над потребляемой мощностью. Рабочие нагрузки могут быть разбиты с разными задачами, трудящимися параллельно на ядрах акселератора перед тем как быть сведенным совместно назад, когда работа сделана.В последнем перечне Top500 самых стремительных суперкомпьютеров в мире, что был выпущен на этой неделе, 88 из совокупностей применяли разработку акселератора, от 75 в последнем перечне с ноября 2014, согласно организаторам.
Больше чем добрая половина применения Тесла Nvidia GPUs, сопровождаемый практически тремя дюжинами применений сопроцессоры Xeon Phi и четырьмя применениями Radeon GPUs от AMD. Четыре делают комбинацию Nvidia GPUs и Xeon Phis.