Open-NIVIDIA: Freier Compiler-Quellcode für die CUDA-Plattform

NVIDIA-CUDA-LLVM Schema (C) NVIDIADas breite Feld Supercomputing bekommt neuen Schub und zwar vom Prozessor-Hersteller NVIDIA, der jetzt Wissenschaftlern und Softwareentwicklern den Quellcode für den neuen NVIDIA-CUDA-LLVM-basierten Compiler zur Verfügung stellt. Ziel dieser Aktion ist es laut NVIDIA, mit den Ergebnissen der ITler den Weg zu Exascale-Computing zu ebnen.

Der LLVM-Compiler ist ein weit verbreiteter, frei zugänglicher Quellcode im Baukastenprinzip. Anwender schätzen seine einfache Bedienung, da neue Programmiersprachen und Prozessor-Architekturen schnell hinzugefügt werden können. Zum Einsatz kommt der LLVM-Compiler dabei in zahlreichen großen Unternehmen, dazu gehören unter anderem Adobe, Apple, Cray oder Electronic Arts. Der neue LLVM-basierte CUDA-Compiler für NVIDIAs parallele GPU-Berechnungen ist ab sofort frei verfügbar und automatisch im CUDA-Toolkit (Version 4.1) integriert.

CUDA ist NVIDIAs parallele Computing-Architektur, die einen dramatischen Anstieg der Rechenleistung unter dem Einsatz von GPUs ermöglicht. NVIDIA-CUDA-GPUs unterstützen sämtliche GPU-Programmierungs-Modelle, APIs und Sprachen, darunter CUDA C/C++/Fortran, OpenCL, DirectCompute und das kürzlich vorgestellte Microsoft C++ AMP. Über 470 Universitäten weltweit haben die CUDA-Programmierung bereits in ihre Lehrpläne aufgenommen.

Dazu Sudhakar Yalamanchili, Professor am Georgia Institute of Technology und Leiter des Ocelot-Projektes, das sich mit in CUDA-C-programmierter Software auseinandersetzt und auf anderen Prozessor-Architekturen anwendbar macht. „Der freie Zugang zur CUDA-Plattform ist ein extrem wichtiger Schritt. Die Zukunft der Computerwissenschaften ist plattformübergreifend und das CUDA-Projekt wird uns dabei unterstützen, die Leistung auf verschiedenen Prozessor-Architekturen zu maximieren, einschließlich AMD-GPUs und Intel-x86-CPUs.“

Durch NVIDIAs Freigabe des CUDA-Compiler-Quellcodes und des internen Darstellung-(IR)-Formates sollen Wissenschaftler mehr Flexibilität beim Einsatz plattformübergreifender Architekturen und bei der zukünftigen Entwicklung von High-Performance-Plattformen im Supercomputing-Bereich gewinnen. Zusätzlich haben Softwareentwickler die Möglichkeit, eigenständige Lösungen zu kreieren.

Wissenschaftler und Softwareentwickler haben ab sofort Zugang zum CUDA-Quellcode:
developer.nvidia.com/cuda-source

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