Система Mathematica 8 обладает возможностью использовать GPU устройства для общих вычислений, используя CUDA или OpenCL, добиваясь значительного прироста производительности. В системе Mathematica 8 имеется диапазон встроенных функций, предназначенных для исполнения на GPU в таких областях, как линейная алгебра, обработка изображений, финансовое моделирование и преобразования Фурье. Также имеется платформа для создания и загрузки CUDA или OpenCL программ в вычислительное ядро системы Mathematica. Система Mathematica версии 8 предлагает наиболее полный и простой в использовании высокоуровневый интерфейс для GPU программирования и вычислений на сегодняшнем рынке.

• Интеграция в качестве основного компонента системы Mathematica. »
• Оптимизированные вручную GPU функции для линейной алгебры, финансовых вычислений и обработки изображений. »
• Загрузка пользовательских CUDA и OpenCL программ, исполняемых файлов или библиотек. »
• Кроссплатформенный способ компилирования CUDA и OpenCL программ. »
• Символьное генерирование CUDA и OpenCL программ. »
• Простота установки, используя паклетный механизм системы Mathematica, для получения необходимого программного обеспечения. »
• Поддержка OpenCLLink для аппаратных средств как NVIDIA, так и ATI. »
• Совместимость с CUDA архитектурами 1.0 и 2.0, с поддержкой как двойной, так и одинарной точности. »
• Масштабирование CUDALink и OpenCLLink до использования всех GPU устройств в системе. »
• Использование CUDALink и OpenCLLink по сети с помощью удаленных вычислительных ядер.
• Масштабирование CUDALink или OpenCLLink до многих компьютеров с помощью . »
• Встроенные в систему Mathematica версии 8 технологии: LibraryLink, CCompilerDriver и SymbolicC. »

Запрашивание CUDA и OpenCL аппаратной информации »	Использование обширной функциональности системы Mathematica по импорту и экспорту »	GPU функциональность по обработке изображений »
Быстрые преобразования Фурье на GPU »	Интеграция со встроенными функциями системы Mathematica »	Линейная алгебра на GPU »
Финансовые вычисления на GPU »	Симулирование тысяч частиц в режиме реального времени »	Интеграция с Dynamic »
Интеграция с Manipulate »	Выполнение объемного рендеринга в режиме реального времени »	Использование символьных графических примитивов для визуализации результатов »
Динамическое генерирование кода »	Символьное генерирование программ »	Автоматическое преобразование единичной точности в двойную »
Загруженные GPU программы ведут себя как функции системы Mathematica »	Оптимизированный запуск нескольких GPU функций »	Получение информации о загруженных программах »
Интерфейс с памятю CUDA и OpenCL »	Получение информации о графической памяти »	Встроенная поддержка родных типов CUDA и OpenCL »
Обширные реальные примеры приложений »	Поддержка нескольких устройств »	Масштабируемость до размеров сети »
Символьное генерирование программ CUDA и OpenCL »	Легкость преобразования между CUDA и OpenCL »	Компилирование CUDA программ в библиотеки, исполняемые файлы, PTX или CUBIN »
Автоматическая загрузка и установка пользовательского ПО »	Обширная документация »

СМЕЖНЫЕ ФУНКЦИИ

CUDAQ  CUDAInformation  CUDAFunction  CUDAFunctionLoad  CUDAFunctionInformation  CUDAErosion  CUDADilation  CUDAFourier  CUDADot  CUDAVolumetricRender  CUDAFluidDynamics  OpenCLQ  OpenCLInformation  OpenCLFunctionLoad  OpenCLFunction  OpenCLFunctionInformation  OpenCLMemoryLoad  OpenCLMemoryUnload  OpenCLMemory  OpenCLMemoryInformation