NVIDIA ha presentato la nuova generazione della sua architettura per GPU CUDA, dal nome in codice “Fermi”. “Fermi” è un'architettura totalmente riprogettata dalle fondamenta e fungerà da base per lo sviluppo delle prime unità di elaborazione grafica (GPU) computazionali, processori che promettono vantaggi rivoluzionari in termini di qualità grafica e GPU Computing.
Presentato all'edizione inaugurale della GPU Technology Conference, che si svolge a San Jose in California, “Fermi” offre una serie di funzionalità che accelerano le performance per una gamma ancora più vasta di applicazioni computazionali. Alla conferenza stampa indetta da NVIDIA ha partecipato anche un rappresentante di Oak Ridge National Laboratory che ha annunciato piani per la realizzazione di un nuovo supercomputer che utilizzerà le GPU NVIDIA sviluppate sulla base dell'architettura “Fermi”. “Fermi” ha inoltre ottenuto il sostegno delle più importanti organizzazioni del settore, fra cui Bloomberg, Cray, Dell, HP, IBM e Microsoft.
Come base fondante della famiglia NVIDIA di GPU di nuova generazione, ovvero GeForce, Quadro e Tesla − “Fermi” presenta una serie di tecnologie all'avanguardia che consentono la realizzazione di funzionalità “imperdibili” per lo spazio delle applicazioni computazionali, fra cui:
- Supporto di C++, oltre a C, Fortran, Java, Python, OpenCL e DirectCompute.
- ECC, un requisito tecnologico cruciale per i data center e i centri di supercomputing che impiegano GPU su larga scala
- 512 Core CUDA con il nuovo standard in virgola mobile IEEE 754-2008, in grado di surclassare persino le CPU più avanzate
- Sino a otto volte le prestazioni di doppia precisione aritmetica rispetto alla precedente generazione di GPU NVIDIA. La doppia precisione è un elemento cruciale per le applicazioni di elaborazione a elevate prestazioni (HPC) quali l'algebra lineare, la simulazione numerica e la chimica quantistica
- NVIDIA Parallel DataCache - la prima vera gerarchizzazione delle memorie cache per GPU in grado di accelerare algoritmi quali quelli dei solutori di problemi fisici, quelli di raytracing e la moltiplicazione di matrici sparse nelle quali gli indirizzi dei dati non siano noti in precedenza
- Il motore NVIDIA GigaThread che supporta l'esecuzione concomitante dei kernel, nella quale diversi kernel di uno stesso contesto applicativo possono essere eseguiti simultaneamente sulla GPU (per esempio: fluidi di PhysX e solutori del problema del corpo rigido)
- Nexus – la prima applicazione di computing eterogeneo pienamente integrata nell'ambiente di sviluppo Microsoft Visual Studio
