GPU Programming Comes to the Mac
With the iPhone SDK looking like it will be delayed for another week or two, Mac developers have the chance to fool around with another new toolkit and SDK thanks to graphics card maker Nvidia. After introducing its CUDA (Compute Unified Device Architecture) technology in early 2007, Nvidia has finally released a Mac OS X specific version as well.
The programming environment, which is still in beta, provides a kind of language framework for working with GPUs and lets Leopard developers program certain Nvidia graphics processors to do general computing tasks just like their CPU brethren.
As we reported before, today’s GPUs are far from simply rendering and physics machines (although they’re certainly good at that). The advent of GPU programmability has seen graphics processors evolve into powerful parallel computing tools, too, capable of carrying multiple instructions simultaneously. That’s proved especially good news for the scientific community, who has embraced the use GPUs in research lately.
Indeed, GPUs are now being used to tackle a variety of computationally intensive tasks like cryptography and audio-signal processing, as well as molecular modeling and computational biology.
For now, the only catch is that CUDA is supported by a relatively small number of Nvidia’s own cards — specifically the GeForce 8 and Quadro FX series. Furthermore, MacBook Pros and Mac Pros and are the only computers from Apple configurable with CUDA supported cards.
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Mit dem iPhone SDK suchen, wie es für eine Woche verzögert oder zwei, Mac-Entwickler haben die Chance, um mit einem anderen Narr neuen Toolkit-SDK und dank Hersteller Nvidia Grafikkarte. Nach seiner Einführung CUDA (Compute Unified Device Architecture)-Technologie im Frühjahr 2007, Nvidia hat endlich einen Mac OS X-Version als gut.
Die Programmier-Umgebung, die noch in der Betaphase befindet, bietet eine Art von Sprache Rahmen für die Arbeit mit Grafikprozessoren und lässt Leopard Entwicklern bestimmte Programm Nvidia Grafik-Prozessoren zu tun Computing allgemeine Aufgaben ebenso wie ihre Brüder CPU.
Wie wir bereits berichtet, die heutige Grafikprozessoren sind bei weitem nicht nur Physik-und Rendering-Maschinen (auch wenn sie sicherlich gut, dass). Das Aufkommen von GPU Programmierbarkeit gesehen hat Grafik-Prozessoren entwickelt sich parallel computing leistungsfähige Werkzeuge, zu, der fähig ist, die gleichzeitig mehrere Anweisungen. Das ist vor allem als eine gute Nachricht für die wissenschaftliche Gemeinschaft, hat sich die Verwendung Grafikprozessoren in der Forschung in letzter Zeit.
Tatsächlich Grafikprozessoren werden nun zur Bewältigung einer Vielzahl von Aufgaben rechnerisch intensiv wie Kryptographie-und Audio-Signalverarbeitung, sowie Molecular Modeling und Computational Biology.
Für heute, der einzige Fang ist, dass CUDA wird unterstützt durch eine relativ kleine Anzahl von Nvidia-Karten die eigenen – speziell der GeForce 8 und Quadro FX-Serie. Außerdem, MacBook Pros und Mac Pros und sind die einzigen von Apple-Computern mit konfigurierbaren CUDA unterstützten Karten.
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