Compute Unified Device Architecture
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| Compute Unified Device Architecture | |
|---|---|
| Entwickler: | Nvidia |
| Aktuelle Version: | 2.2 (Mai 2009) |
| Betriebssystem: | plattformunabhängig |
| Kategorie: | API |
| NVidia CUDA | |
Die Compute Unified Device Architecture, kurz CUDA genannt, ist eine von Nvidia entwickelte Technik zur Beschleunigung wissenschaftlicher und technischer Berechnungen.
Inhaltsverzeichnis |
[Bearbeiten] Technische Details
Der bisher nur für Grafik-Berechnungen genutzte Grafikprozessor kommt mittels der CUDA-API auch als Co-Prozessor zum Einsatz. Als Anwendungsbeispiele sind etwa die Lösung seismologischer oder geologischer Probleme oder die Simulation elektromagnetischer Felder genannt. Breite Anwendung findet CUDA bei dem Projekt SETI@home im Rahmen der Berkeley Open Infrastructure for Network Computing.
Eingesetzt werden kann die CUDA-Technologie ab den Grafikprozessoren der G8x-Serie, also ab der Geforce-8-Serie und auf den Quadro-Karten ab der Quadro FX 5600, außerdem auch noch auf den nur für diesen Zweck vorgesehenen Karten namens „Tesla“, die nur noch als Co-Prozessor genutzt werden können, da ihnen Anschlüsse für Monitore fehlen.[1]
Seit dem Zukauf der PhysX-Technologie von Ageia entwickelt NVidia diese Technologie weiter und hat sie auf CUDA umgeschrieben. PhysX nutzen bereits einige neue Spiele, u. a. Mirror's Edge.
Im Mai 2009 wurde von NVidia die CUDA-Version 2.2 veröffentlicht.[2]
[Bearbeiten] Software
Eines der ersten Programme, welches CUDA unterstützte, war der Client von folding@home, der die Geschwindigkeit medizinischer Berechnungen vervielfachen konnte. Am 17. Dezember 2008 folgte der Client von SETI@home, der die Suche nach außerirdischem Leben bis zu 10-mal schneller absolvieren kann.
Nvidia selbst brachte die Software „Badaboom“ heraus, ein Videokonverter, der bis zu 20-mal schneller Videos konvertieren kann, als eine Berechnung durch die CPU. Andere Programme wie „TMPGEnc“ oder Photoshop CS4 unterstützen CUDA, um verschiedene Arbeitsvorgänge zu beschleunigen (z. B. der Einsatz von Filtern, …)
[Bearbeiten] Siehe auch
[Bearbeiten] Weblinks
- NVidia CUDA (englisch) – Offizielle Webseite
- Nvidia Cuda: Das Ende der CPU? – Artikel bei Tom's Hardware, vom 18. Juni 2008
- GPU4Vision (englisch) – Wissenschaftliche Publikationen und mehr bei der TU Graz
[Bearbeiten] Einzelnachweise
- ↑ Nvidias Rechenknechte – Artikel über die Tesla-Grafikkarte bei heise online, vom 20. Juni 2007
- ↑ Nvidia veröffentlicht CUDA 2.2 – Artikel bei heise online, vom 9. Mai 2009
