提升了整体应用措施性能， CUDA 注册开发者打算 我们邀请并行措施员参与免费的 CUDA 注册开发者打算， 大家可以从 NVIDIA(英伟达) 开发者专区网站免费下载这一全新版本， 东西链接 成果提供了一个高效而熟悉的历程， 它还大幅降低了一个集群中 GPU 节点之间的 MPISendRecv 延迟。4444kk-com

孙伟华 (音译，它是开发者操作 GPU 加速计算的最风行的方法。4444kk-com

这些特性包罗支持动态并行机制、GPU 可调用的库、GPUDirect 对 RDMA (长途直接内存访问) 的支持以及 NVIDIANsight Eclipse Edition 集成开发情况 (IDE)， Belz 指出：在已往只使用 CPU 需要数周甚至数月时间才华完成的那些项目上，让 GPU 能够适应数据，全新 Kepler GPU 上针对 RDMA 的 GPUDirect 支持相当重要， 国防与航空航天行业此刻意识到了 CUDA GPU 加速在处理惩罚图像、视频以及雷达等传感数据方面的优势， CUDA 5 新特性 CUDA 5 让开发者能够充实操作 NVIDIA GPU 的性能，功效令人很是满意，我顿时就需要它， Guillaume Belz 是在法国里昂市里昂大学医院从事研究事情的一名生物化学家， Dustin Franklin 是美国通用电气智能平台公司的 GPGPU 应用工程师，该平台凡是可大幅加速应用措施、改进可编程性， 它还让 GPU 能够加速更广范畴的风行算法， 通过最大限度减少与 CPU 之间的数据互换， 在没有 GPU 加速的环境下， 集成的 CUDA 编辑器和 CUDA 样本可加速生成 CUDA 代码， 当我得知 CUDA 5 包括全新的 Nsight Eclipse Edition IDE 时我就知道， 集成的专家阐明系统可提供自动化性能阐明与逐步向导成果，个中包罗基于 NVIDIAKepler 计算架构的那些 GPU 加速器，CUDA 5 全新的编程特性让措施员能够比以往任何时候都更快速、更轻松地开发出 GPU 加速的应用措施， 英文名为 Wayne) 是纽约罗彻斯特理工学院成像科学的博士生候选人，让开发者能够将多个 CUDA 源文件编译成单独的东西文件并将其链接至更大的应用措施和库， 主要特性包罗: 动态并行机制 为新算法带来了 GPU 加速 GPU 线程可动态生成新线程， 针对 RDMA 的 GPUDirect 支持 可最大限度减少系统内存瓶颈 GPUDirect 让 GPU 与其它 PCI-E 设备之间能够实现直接通信。

例如自适应网格加密和计算流体力学应用措施中所使用的那些算法。

支持 180 多款领先的工程、科学以及商业应用措施，另外还支持网卡与 GPU 之间的直接内存访问。

可用于在 GPU 上加速科学和工程应用措施，CUDA 是全球应用最为遍及并行计算平台与编程模型，底子无法完成阐明，另外还让大家能够访问所有 CUDA 开发者文档和技术，NVIDIANsight Eclipse Edition 给他留下了十分深刻的印象， 他们可以设计插件 API， 我们使用的很多应用措施都涉及将传感器数据直接以流的形式发送至 GPU， 对我来说，而自动代码重组成果则可以轻松将 CPU 循环移植至 CUDA 内核， 。

他长期以来一直操作动态并行机制和 GPU 可调用的库来进行庞大的信号阐明和数据挖掘， 该网站可提供 CUDA 平台与编程模型的最新信息， 在这一乐成的根本之上，句法突出显示成果可以轻松区分 GPU 代码与 CPU 代码，从而可开发出大型 GPU 应用措施，我们借助 GPU 加速便能够在数小时内得出功效。

以便修正代码中的性能瓶颈问题，也让他们能够在 GPU 上实现回调 (Callback) 以便定制第三方 GPU 可调用库的成果，以便提前获得新版软件、工具以及资源，该公司位于美国弗吉尼亚州夏洛茨维尔，这种方法具有低延迟的特点，NVIDIA(英伟达)现已为 CUDA 措施员推出了免费的在线资源中心，他暗示：CUDA 5 对我们来说是一项重要的技术，把我用到的所有编程、调试以及优化工具集成到单一开发情况中将会大幅提升出产率，该架构是史上最快、最高效、性能最高的计算架构。

【IT168厂商动态】2012 年 10 月 15 日 美国加利福尼亚州圣克拉拉市 NVIDIA(英伟达)今天推出了 NVIDIACUDA 5 正式版本 (Production Release)，它是一个成果强大的全新版本， 开发者对 CUDA 5 的赞誉 之前曾评估过 CUDA 5 预览版本的开发者陈诉称，因此对我们的客户来说， CUDA 下载量现已凌驾 150 万， NVIDIA Nsight Eclipse Edition 可快速而轻松地生成 CUDA 代码 它让措施员能够在 Linux 和 Mac OS X 平台上在本身所熟悉的 Eclipse IDE 中开发、调试以及阐明 GPU 应用措施。

GPU 可调用的库 能够打造第三方生态系统 全新的 CUDA BLAS 库让开发者能够将动态并行机制用于他们本身的 GPU 可调用库，个中包罗工具、代码样本、库、API 以及调谐和编程指南，动态并行机制大大简化了并行编程， 全新的在线 CUDA 资源中心 为辅佐开发者操作 CUDA 最大限度发挥出并行计算的潜力，以便让其它开发者能够扩展其内核的成果， 我们已经整合了对诸多客户传感器的支持。