CUDA est la solution proposée par NVIDIA pour le GPGPU, le calcul sur GPU (processeur graphique).

Il s’agit d’un marathon : vous avez assez peu de temps pour participer, et le défi à relever est assez immense, à en croire le site (some of computing’s biggest challenges, tel est le but clairement annoncé).

Le sujet est, à l’heure actuelle, bien entendu, inconnu, et sera révélé le jour J. 5 gagnants se partageront la somme de 5000$. Le concours est ouvert à tous les développeurs, et se déroulera en trois manches successives.

L’objectif de ce concours est clairement annoncé par NVIDIA :

We can educate over 200,000 programmers on the advantages parallel programming offers and fan the flames of the GPU Computing revolution.

L’organisation du concours est remise à TopCoder, un site de concours.

Plus d’infos ? Réactions ? Le forum !

Les pilotes 190.38 (Windows 32 et 64 bits), 190.18 (Linux 32 et 64 bits), 2.3.1 (Mac OS X et GT200) et 2.3.0 (Mac OS X) contiennent les pilotes pour cette nouvelle version de CUDA.

• CuFFT a subi une séance d’optimisation, et sur du matériel compatible, peut effectuer des calculs en double précision.
• Le débogueur est inclus dans le Toolkit, et est compatible avec toutes les distributions Linux.
• Auparavant, des GPU en SLI étaient vus comme un seul et unique GPU : désormais, chaque GPU peut être commandé séparément, qu’il soit ou non dans un groupe SLI.
• La cross-compilation devient possible : les toolkits 64 bits peuvent être utilisés pour compiler des applications 32 bits, uniquement sous Linux.
• De nouveaux exemples sont apportés, pour mieux utiliser la puissance de CUDA.

Vous pouvez télécharger cette nouvelle version sur le site officiel de nVidia.

Cet article se base uniquement sur le communiqué officiel : CUDA Toolkit and SDK 2.3 .

Cette version beta est gratuite, mais ne propose des algorithmes que pour des calculs réels de simple précision. La version finale proposera aussi les versions complexes de ces algorithmes, tandis que la double précision sera payante.

Comme beaucoup de librairies portées sur GPU, celle-ci promet de belles performances, autant en simple qu’en double précision : jusqu’à 120x plus rapide, sur certains types de calculs, que l’implémentation de référence ! En moyenne, 95x.
CULA vs Netlib Performance

Comme d’autres librairies pour CUDA, CULA propose de cacher entièrement la partie GPU, en exposant une simple API, peu différente de ce qu’on peut trouver pour du calcul sur CPU.

La librairie sera disponible en deux versions : une gratuite, la Basic, sans double précision mais redistribuable ; une payante (395$ annoncés), avec double précision mais seulement pour usage interne. La première ne supporte que six fonctions de LAPACK, la seconde une quinzaine, et ce chiffre devrait augmenter. Le code source n’est jamais disponible. Au niveau du support, cela varie du forum (Basic, gratuit), aux tickets en ligne (Premium, 395$), et même au téléphone et à l’email (em>Commercial, en volume).

Une version beta, privée, de ce moteur est aussi disponible. Vous pouvez vous inscrire sur la même page. Ce moteur, pour le moment, se limite aux GPU à base de NVIDIA Quadro FX, à condition que les pilotes R190 (ou plus récents) soient installés.

Le moteur OptiX se base entièrement sur la solution de GPGPU CUDA, ce qui lui permet de profiter des accélérations proposées sur certains modèles (les 3800, 4800 et 5800 des NVIDIA Quadro FX, par exemple) pour encore accélérer le rendu.

Qu’est-ce qu’un ray tracer ?