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NVIDIA compra The Portland Group

editada por Mu el Jueves, 08 Agosto de 2013, 06:08h   Printer-friendly   Email story
desde el dept. tendrían-nvidia
Un pobrecito hablador nos cuenta: «NVIDIA ha adquirido The Portland Group (PGI), uno de los suministradores independientes de compiladores en HPC. Con este movimiento, se hace con el control (aunque ya llevaban colaborando varios años) del candidato a estándar OpenACC, un equivalente a OpenMP (del que precisamente hablábamos ayer) para GPUs. Pregunta al aire: ¿cómo afecta esto al mundo de la HPC?»

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[+] Liberadas las especificaciones de OpenMP 4.0 17 comentarios
Un pobrecito hablador nos cuenta: «Hace unos días, The OpenMP Consortium liberaba las especificaciones definitivas para la versión 4.0 del estándar OpenMP para programación en paralelo en entornos de memoria compartida. A grandes rasgos, las principales novedades de esta nueva versión son el soporte para aceleradores, como tarjetas gráficas, y la introducción de instrucciones SIMD para aprovechar las unidades vectoriales, comunes en los procesadores modernos.»
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  • NTPIDQVE

    (Puntos:1, Divertido)
    por pobrecito hablador el Jueves, 08 Agosto de 2013, 08:31h (#1344263)

    Pregunta al aire: ¿cómo afecta esto al mundo de la HPC?
    NPI
    [ Responder ]
  • Re:CUDA

    (Puntos:2)
    por rufo007 (24722) el Jueves, 08 Agosto de 2013, 10:07h (#1344272)
    De pm tengo acciones en NVidia.
  • Re:CUDA

    (Puntos:2)
    por klim8 (573) el Jueves, 08 Agosto de 2013, 22:22h (#1344334)
    ( http://barrapunto.com/ )
    Pues en tu argumentación hay unos cuantos errores más.

    El segundo, NVIDIA lleva idea de cargarse CUDA en favor de OpenCL, en cuyo desarrollo participa a través del Chronos Group, es una generalización de CUDA y es a lo que tiende CUDA versión a versión.
    Cómo va a querer NVIDA cargarse CUDA? OpenCL se arrastra detrás de CUDA, versión a versión. Dynamic parallelism? Acceso remoto a otras memorias? Punteros? Soporte de C++?

    OpenCL no lo usa ni el tato por tres sencillas razones:
    1- Es demasiado low-level para desarrollar aplicaciones. Detectar plataformas y dispositivos, crear contextos y colas de comandos, compilar el código en runtime, hacer una llamada para cada parámetro que se pasa al kernel... Guardar el código en un string! Estamos locos?
    2- Es demasiado high-level para desarrollar runtimes. No tiene soporte para manejo de memoria. La memoria está asociada a un contexto que, a su vez, puede estar asociado a unos cuantos dispositivos. La alocatacón de memoria se realiza de forma lazy por el runtime. El rendimiento de las copias de memoria varía para cada runtime; algunos prefieren clEnqueue{Read/Write}Buffer, otros clEnque{Map/Unmap}
    3- En teoría es un lenguaje de programación universal, pero para tener un rendimiento razonable hay que escribir una versión para cada dispositivo.

    Por otro lado CUDA está orientado a programadores finales.
    • Re:CUDA de klim8 (Puntos:2) Sábado, 10 Agosto de 2013, 04:41h
    • 1 respuesta por debajo de tu umbral de lectura actual.
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