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Nvidia bietet neue Mac-Programmiertools

NachrichtenTablets 27. Februar 2008 04:02 PST

Nvidia hat eine Mac OS X-Version seiner . veröffentlicht WUNDER Programmierwerkzeuge. Die CUDA-Tools von Nvidia helfen Entwicklern, die GPUs auf neuerer Nvidia-Grafikhardware als parallele Verarbeitungs-Engines zu nutzen.

CUDA oder Compute Unified Device Architecture ermöglicht es Programmierern, einen dedizierten Treiber zu verwenden, der mithilfe von C-Unterprogrammen geschrieben wurde, um die Datenverarbeitung auf die Grafikverarbeitungshardware auszulagern, die auf Nvidias neuer GeForce-Grafikhardware zu finden ist. Die Software ermöglicht es Programmierern, mit den Karten andere Daten als nur Grafiken zu verarbeiten, ohne OpenGL lernen oder speziell mit der Karte sprechen zu müssen.

Die unterstützte Hardware umfasst die Grafikkarten GeForce 8800GT und Quadro, die als Konfigurationsoptionen für den Mac Pro erhältlich sind, und der neue GeForce 8600M-Grafikchip, der in Apples kürzlich aktualisiertem MacBook Pro zu finden ist. Die Technologie ist spezifisch für Nvidia-Grafiksysteme und funktioniert weder mit der integrierten Grafikhardware von ATI noch von Intel, die auf anderen Mac-Modellen zu finden ist.

Während das Hinzufügen von Unterstützung für CUDA in eine Anwendung ein relativ einfacher Prozess ist, erklärte Andy Keane, General Manager des GPU-Computing-Geschäfts von Nvidia, dass die Art und Weise, wie CUDA-Tools die Anwendung tatsächlich unterstützen können, eher ein Informatikproblem wird, wie er es ausdrückte.

CUDA ist kein Wundermittel, das plötzlich alle Software auf einem mit Nvidia ausgestatteten Mac dramatisch schneller laufen lässt, mit anderen Worten – der Programmierer muss herausfinden, wo das Programm optimiert werden kann, um Daten parallel zu verarbeiten. Aber in diesem Zusammenhang kann die Programmierunterstützung für CUDA einen großen Unterschied machen, sagte er.

Seit CUDA-Tools Ende 2006 zum ersten Mal auf den Markt kamen, wurden sie von Nvidia in allem verwendet, von Consumer-Software bis hin zu Industrieprodukten, und die Anwendungen sind laut Keane grenzenlos.

Die Transkodierung von Videos ist ein gutes Beispiel, sagte Keane. Das Transkodieren von High-Definition-Videos von einem Format in ein anderes ist eine extrem prozessorintensive Aufgabe, die sich sehr gut skalieren lässt, wenn Sie sie auf mehrere Prozessoren verteilen können. Mit 128 Prozessoren auf einer Nvidia-GPU, die im Tandem arbeiten, kann diese Aufgabe um Größenordnungen beschleunigt werden, anstatt die CPU, sogar eine Mehrkern-CPU, dazu zu zwingen, sie allein zu bewältigen.

Nvidia hat die CUDA-Technologie auch in den Finanzmärkten, in der Biotechnologie, in den Industriemärkten und in der Astrophysik eingesetzt – im Grunde überall dort, wo die Prinzipien des Parallel Computing angewendet werden können.

CUDA-Tools sind zum Download verfügbar kostenlos von der Nvidia-Website und werden als Beta-Versionen aufgeführt. Das Toolkit und das Software Development Kit (SDK) sind beide für die Verwendung mit Mac OS X 10.5.2 geprüft.