NVIDIA CUDA Toolkit 3.2, arriva la versione finale

A due mesi di distanza dalla presentazione della RC (Release Candidate), NVIDIA ha annunciato nella giornata di ieri la versione finale del Toolkit CUDA, giunto ora alla release 3.2. La nuova serie di strumenti sviluppati da NVIDIA consentono di andare a beneficiare di importanti incrementi prestazionali del software accelerato, grazie a diverse migliorie.

Tra le novità presenti all'interno del toolkit definitivo di NVIDIA troviamo migliorie all'interno delle librerie matematiche, oltre ad una migliore gestione dei cluster e un supporto hardware più vasto.
A seguire la lista di miglioramenti che NVIDIA ha apportato con la versione definitiva di CUDA Toolkit:

- CUBLAS performance improved 50% to 300% on Fermi architecture GPUs, for matrix multiplication of all datatypes and transpose variations
- CUFFT performance tuned for radix-3, -5, and -7 transform sizes on Fermi architecture GPUs, now 2x to 10x faster than MKL
- New CUSPARSE library of GPU-accelerated sparse matrix routines for sparse/sparse and dense/sparse operations delivers 5x to 30x faster performance than MKL
- New CURAND library of GPU-accelerated random number generation (RNG) routines, supporting Sobol quasi-random and XORWOW pseudo-random routines at 10x to 20x faster than similar routines in MKL
- H.264 encode/decode libraries now included in the CUDA Toolkit
- Support for new 6GB Quadro and Tesla product
- New support for enabling high performance Tesla Compute Cluster (TCC) mode on Tesla GPUs in Windows desktop workstations
- Multi-GPU debugging support for both cuda-gdb and Parallel Nsight
- Expanded cuda-memcheck support for all Fermi architecture GPUs
- NVCC support for Intel C Compiler (ICC) v11.1 on 64-bit Linux distros
- Support for debugging GPUs with more than 4GB device memory
- Support for memory management using malloc() and free() in CUDA C compute kernels
- New NVIDIA System Management Interface (nvidia-smi) support for reporting % GPU busy, and several GPU performance counters

Le librerie CUDA rappresentano a oggi uno strumento che consente a tutti gli sviluppatori una soluzione per poter accelerare le proprie applicazioni. Per tutti gli interessati, il toolikit di NVIDIA è disponibile per il download a questa pagina.