Разработка программного обеспечения

Поддержка CUDA и OpenCL

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 gridAdjustmentBox[Mathematica, BoxMargins -> {{-0.175, 0}, {0, 0}}]. »
  • 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 »


Select Language: enjaespt-brzhko