Nvidia lanza CUDA 9 en el GTC de China

Estableciendo un nuevo hito en las industrias de la inteligencia artificial, NVIDIA ha anunciado recientemente la disponibilidad de CUDA 9. La noticia fue compartida en el GTC 2017 de China, y este lanzamiento probablemente será la punta de lanza que dara soporte para nuevas arquitecturas. Vale la pena señalar que CUDA 9 ha estado disponible en forma BETA por un tiempo. Sin embargo, esta es la primera vez que hemos podido ver a la empresa hablar de CUDA 9.

Aparte de las nuevas arquitecturas, y las bibliotecas optimizadas para nuevas aplicaciones estarán disponibles en breve.

Según el sitio web de desarrolladores de NVIDIA, los principales aspectos destacados de la nueva plataforma son los siguientes:

• Aceleración en la computación de alto rendimiento (HPC) y aplicaciones de aprendizaje profundo con nuevos núcleos GEMM en cuBLAS.
• Aplicaciones de procesamiento de imagen y señales más rápidas con optimizaciones de rendimiento en múltiples configuraciones de GPU en cuFFT y NVIDIA Performance Primitives.
• Resolver problemas de análisis lineal y gráfico comunes en HPC con nuevos algoritmos en cuSOLVER y nvGRAPH.
• Interpretación de algoritmos paralelos ricos con subprocesos de hilos, bloques y rejillas.
• Administrar y reutilizar los hilos de forma eficiente dentro de una aplicación con nuevas API.
• Se optimiza el acceso a la memoria, identificando el código fuente.
• Inspecciones en los cuellos de botella en el rendimiento de la memoria con nuevos filtros de eventos basados ​​en la dirección virtual, motivo de migración y el tipo de acceso.

Además, también se incluyen varios elementos de soporte de Volta y NVLink:

• Se Reemplaza la programación de sincronización de urdimbre con un modelo de programación más robusto en la arquitectura Kepler y más nueva.
• Se ejecutan las aplicaciones de IA más rápida con los núcleos tensor, hasta 5X más rápido que las GPU Pascal.
• Escala de aplicaciones multi-GPU con la próxima generación de NVLink que ofrece un rendimiento 2X con la generación anterior.
• Aumentar la utilización de la GPU con Volta Multi-Process Service (MPS).
• Perfil de uso de PCIe analizando el ancho de banda de transferencias de memoria, latencia y comparación con NVLink.

¿Que esperan de las próximas tecnologías de Nvidia?

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