: L'innovazione per le PMI al centro dell'evento del prossimo 24 febbraio 2026 | Lainate (Milano) | La Pista
Nvidia CUDA 5.5, ora con supporto nativo ARM
Daniele Preda Nvidia rilascia la nuova versione di CUDA compatibile con l’architettura ARM, pronta per supportare piattaforme potenti ad elevata efficienza energetica.
La nuova release della piattaforma di programmazione e calcolo in parallelo Nvidia CUDA è ora in grado di supportare sistemi ARM-based. Il toolkit della release candidate 5.5 è disponibile per il download e gli sviluppatori.
Nvidia punta così ai sistemi ARM, contraddistinti da un elevato tasso di crescita, in termini di performance e sempre più sostenuti in ambito professionale. Il sistema permette così di realizzare applicazioni ottimizzate per scenari complessi, dove devono essere elaborate elevate moli di dati, dall’ingegneria, alle simulazioni scientifiche al calcolo HPC.
La combinazione GPU CUDA e SoC ARM offre un’ottima flessibilità in termini di integrazione, per raggiungere nuovi mercati, per il calcolo intensivo con la massima efficienza energetica (sistemi di difesa, automotive, esplorazioni energetiche, mobile computing, robotica, ricerca scientifica).
La release 5.5 di CUDA offre il supporto nativo ARM e numerose funzionalità evolute:
- Supporto Hyper-Q migliorato - è ora supportato in processi MPI multipli su tutti i sistemi Linux;
- MPI Workload Prioritization - Consente agli sviluppatori di applicazioni di dare priorità ai flussi CUDA su percorsi critici, ottimizzando i tempi di esecuzione delle applicazioni;
- Nuove performance analysis guidate - Visual Profiler e Nsight Eclipse Edition guidano adesso gli sviluppatori passo-passo nel processo di identificazione dei colli di bottiglia e dell'ottimizzazione delle applicazioni;
- Cross-compile rapido su x86 - Riduce i tempi di sviluppo per le applicazioni di grandi dimensioni, consentendo agli sviluppatori di compilare il codice ARM su veloci processori x86 e successivamente trasferire l'applicazione compilata per ARM.
A questo si aggiungono i numerosi strumenti e librerie per piattaforme ARM e x86:
- Potenti strumenti di programmazione - Pieno supporto per il compilatore CUDA, strumenti per il debugging e l'analisi delle prestazioni;
- Librerie matematiche GPU-accelerated - FFT, RNG, BLAS, sparse matrix operations e quasi 5.000 primitive di segnale e di image-processing della NVIDIA Performance Primitives (NPP) library;
- Documentazione / guide alla programmazione - Una completa documentazione, esempi di codice e molto altro ancora per aiutare gli sviluppatori a imparare rapidamente a beneficiare dall'accelerazione del GPU Computing.
Nvidia punta così ai sistemi ARM, contraddistinti da un elevato tasso di crescita, in termini di performance e sempre più sostenuti in ambito professionale. Il sistema permette così di realizzare applicazioni ottimizzate per scenari complessi, dove devono essere elaborate elevate moli di dati, dall’ingegneria, alle simulazioni scientifiche al calcolo HPC.La combinazione GPU CUDA e SoC ARM offre un’ottima flessibilità in termini di integrazione, per raggiungere nuovi mercati, per il calcolo intensivo con la massima efficienza energetica (sistemi di difesa, automotive, esplorazioni energetiche, mobile computing, robotica, ricerca scientifica). La release 5.5 di CUDA offre il supporto nativo ARM e numerose funzionalità evolute:- Supporto Hyper-Q migliorato - è ora supportato in processi MPI multipli su tutti i sistemi Linux;
- MPI Workload Prioritization - Consente agli sviluppatori di applicazioni di dare priorità ai flussi CUDA su percorsi critici, ottimizzando i tempi di esecuzione delle applicazioni;
- Nuove performance analysis guidate - Visual Profiler e Nsight Eclipse Edition guidano adesso gli sviluppatori passo-passo nel processo di identificazione dei colli di bottiglia e dell'ottimizzazione delle applicazioni;
- Cross-compile rapido su x86 - Riduce i tempi di sviluppo per le applicazioni di grandi dimensioni, consentendo agli sviluppatori di compilare il codice ARM su veloci processori x86 e successivamente trasferire l'applicazione compilata per ARM.
A questo si aggiungono i numerosi strumenti e librerie per piattaforme ARM e x86:
- Potenti strumenti di programmazione - Pieno supporto per il compilatore CUDA, strumenti per il debugging e l'analisi delle prestazioni;
- Librerie matematiche GPU-accelerated - FFT, RNG, BLAS, sparse matrix operations e quasi 5.000 primitive di segnale e di image-processing della NVIDIA Performance Primitives (NPP) library;
- Documentazione / guide alla programmazione - Una completa documentazione, esempi di codice e molto altro ancora per aiutare gli sviluppatori a imparare rapidamente a beneficiare dall'accelerazione del GPU Computing.
Rimani sempre aggiornato, seguici su Google News!
Seguici
Abbonati alla rivista ChannelCity Magazine e ricevi la tua copia.
Notizie correlate
Speciali Tutti gli speciali
Speciale
Speciale
Calendario Tutto
Feb 04
Diventa Partner Elastic: Opportunità e Vantaggi per il tuo Business
Feb 04
OPEN DAY | Dalla tecnologia alla sostenibilità: le soluzioni Epson per il tuo business - Napoli
Feb 04
Più Produttività, meno Task manuali con Atera!
Feb 04
LIVE WEBINAR ADOBE | Acrobat Studio: PDF Spaces e nuove integrazioni per il lavoro creativo quotidiano
Feb 04
Endpoint Management semplificato grazie a Kaseya 365
Feb 04
Soluzioni Cloud Integrate: Parallels RAS e AWS per Workspace Sicuri e Scalabili
Feb 05
LIVE WEBINAR | Open by Design, Sovereign by Choice: strategie pratiche per la Sovranità Digitale con SUSE
Feb 05
Dropbox: la soluzione giusta per i tuoi clienti, la leva giusta per il tuo business
Feb 05
V-Valley presenta le soluzioni di Load Balancer, NGWAF e la protezione DDoS di A10 Networks
Magazine Tutti i numeri
G11 Media Networks
ChannelCity e' un canale di BitCity, testata giornalistica registrata presso il tribunale di Como ,
n. 21/2007 del
11/10/2007- Iscrizione ROC n. 15698
G11 MEDIA S.R.L.
Sede Legale Via NUOVA VALASSINA, 4 22046 MERONE (CO) - P.IVA/C.F.03062910132
Registro imprese di Como n. 03062910132 - REA n. 293834 CAPITALE SOCIALE Euro 30.000 i.v.
