70 ведущих приложений получили поддержку графических процессоров для ускорения расчетов.

 

Разработчики приложений переходят на ускоренные вычисления, позволяя пользователям создавать более качественные продукты и проводить больше научных исследований.

 

СОЛТ-ЛЕЙК-СИТИ—12 ноября, 2012—NVIDIA сегодня объявила о том, что в этом году поддержку GPU-ускорения получили еще 70 популярных приложений, и общее число приложений, доступных для исследователей, инженеров и дизайнеров, превысило 200.

 

Среди 70 новых приложений, поддерживающих GPU-ускорение, такие решения, как:

 

· ANSYS® Fluent®: ANSYS Fluent позволяет инженерам создавать автомобили и самолеты с улучшенными аэродинамическими свойствами, что помогает сэкономить миллионы долларов на топливе, а также улучшить теплоотвод и надежность интегральных микросхем. ANSYS Fluent добавляет бета-версия нового решателя с поддержкой одного GPU к списку ведущих приложений для NVIDIA® CUDA®, таких, как ANSYS Mechanical™.

 

· MSC® Nastran®: Используемое почти всеми мировыми производителями автомобилей приложение MSC Nastran с GPU-ускорением для моделирования в области строительной механики помогает оптимизировать уровень шума и вибраций, которые считаются одними из самых важных параметров качества автомобиля.

 

· CHARMM: CHARMM широко используется для изучения биологических процессов на молекулярном уровне, а GPU-ускорение позволяет лучше исследовать свойства белков, вовлеченных в процесс болезни, а также их взаимодействие с лекарствами, что позволяет создавать более эффективные лекарственные препараты.

 

Группа ARBYTE, партнер компании NVIDIA, провела ряд тестов с производителями ПО, в результате которых были определены оптимальные конфигурации профессиональных рабочих станций для проведения расчетов на базе самых быстрых в митре ускорителях TESLA® K20 GPU.

 

 

"На начальном этапе вычисления на GPU привлекали внимание ученых, которые могли использовать CUDA для ускорения собственных приложений, используемых для проведения исследований и совершения научных открытий, - отмечает Эддисон Снелл (Addison Snell), исполнительный директор Intersect360 Research. - Сейчас мы вошли в новую эпоху, где многие коммерческие приложения получили оптимизацию под GPU, обеспечивая ускорение массовых инженерных и бизнес задач".

 

Ниже приведен список некоторых других приложений, получивших поддержку GPU-ускорения. Среди них как вышедшие на рынок, так и еще разрабатываемые.

 

· Автоматизированная разработка: Abaqus/Standard, Agilent ADS и EMPro, ANSYS Mechanical, CST MWS, MSC Nastran, Marc, библиотеки решателя OpenFOAM, RADIOSS™

 

· Оборона и разведка: DigitalGlobe Advanced Ortho Series, Exelis (ITT) ENVI, Incogna GIS, Intergraph Motion Video Analyst, MotionDSP Ikena ISR, PCI GEomatics GXL

 

· Мультимедиа и развлечения: Adobe CS6, Autodesk 3ds Max и Maya, Blackmagic DaVinci Resolve, Chaos V-Ray RT, Elemental Server, Telestream Vantage

 

· Нефть и газ: Acceleware AxRTM, ffA SVI Pro, Headwave Suite, Paradigm Echos RTM, Schlumberger Visage, WesternGeco Omega2 RTM

 

· Научные расчеты: AMBER, CHARMM, Chroma, FastROCS, GAMESS, GROMACS, GTC, WL-LSMS, MATLAB, MILC, NAMD, QUDA, VASP, MD

· Прогнозирование погоды и изучение климата: COSMO, GEOS-5, HOMME, HYCOM, WRF, NEMO, NIM

Полный список смотрите на странице http://www.nvidia.ru/object/gpu-computing-applications-ru.html.

 

Самые доступные параллельные процессоры

 

Приход массивно параллельных графических ускорителей, которые легко программировать с помощью популярных языков высокого уровня или с помощью компиляторов с автоматическим распараллеливанием, предоставил разработчикам возможность повысить производительность приложений.

 

Ускорители дают разработчикам большую гибкость при повышении скорости работы приложений с помощью знакомых языков программирования, таких как C, C++ и Fortran, или с помощью стандартной модели программирования OpenACC на базе директив.

 

Простые расширения к этим языкам программирования высокого уровня позволяют определять параллелизм с помощью платформы параллельных вычислений и модели программирования NVIDIA CUDA. Сегодня платформа CUDA поддерживается всеми графическими процессорами NVIDIA, и мировой парк установленного оборудования превышает 415 миллионов графических процессоров CUDA.