Quali carte e le capacità di calcolo sono tenuti a utilizzare appieno le caratteristiche di CUDA 5

Question

Abbiamo appena ricevuto la versione stabile di CUDA 5. Ci sono alcuni nuovi termini come Keplero e la capacità di utilizzare MPI con migliori prestazioni, e in esecuzione la stessa carta con 32 applicazioni allo stesso tempo. Sono un po 'confuso e sto cercando le risposte a tali domande:

• Quali schede e capacità di calcolo sono necessarie per utilizzare pienamente le funzionalità di CUDA 5?
• disponibili nuove funzionalità disponibili solo per l'architettura Kepler, come GPUDirect, Dynamic parallelismo, Hyper Q e Dynamic parallelismo.
• Se abbiamo architetture Fermi, quali sono i vantaggi di utilizzare CUDA 5. Vuol portare benefici diversi da quelli capacità di utilizzare Nsight a Linux ed Eclipse. Penso che la caratteristica più importante sia la capacità di costruire librerie?
• Hai visto miglioramenti delle prestazioni da solo di passaggio da CUDA 4 a 5. CUDA (ho avuto alcuni alti velocità a macchine Linux)

ho scoperto alcuni documenti come

• http://developer.download.nvidia.com/compute/DevZone/docs/html/C/doc/Kepler_Compatibility_Guide.pdf
• http://www.nvidia.com/content/PDF/kepler/NVIDIA-Kepler-GK110-Architecture-Whitepaper.pdf
• http://blog.cuvilib.com/2012/03/28/nvidia-cuda-kepler-vs-fermi-architecture/

Tuttavia una descrizione migliore e breve potrebbe rendere le nostre menti più chiare.

PS: Si prega di non limitare la risposta alle domande di cui sopra. Potrei mancare alcune domande simili.

Answer 1

Capacità di calcolo 3.5 (ad esempio GK110) per il parallelismo dinamico poiché le GPU precedenti non hanno l'hardware necessario per i thread per avviare i kernel o direttamente per iniettare altre chiamate API nella coda dei comandi hardware.

capacità Compute 3.5 è richiesto per Hyper-Q.

SHFL intrinseche richiedono CC 3.0 (GK104)

codice del dispositivo di collegamento, Nsight EE, nvprof miglioramenti delle prestazioni e correzioni di bug in CUDA 5 beneficio Fermi e GPU precedenti.