NVIDIA（輝達）今日正式發布最新 NVIDIA® CUDA® 5 平行運算平台。這個全球最普及的平行運算平台，以及專為運用繪圖處理器運算加速科學和研發應用程式編程模式帶來強勁效能的最新版本現已在 NVIDIA 開發者專區網站供免費下載。
CUDA 已超過 150 萬下載次數，並可支援 180 種以上先進的研發、科學和商業應用軟體，為開發人員提供了一個最容易運用 GPU 加速運算優點的方法。
CUDA 已成功獲得廣泛的用戶和應用基礎，而 CUDA 5 全新的編程功能可讓眾多運用 GPU 加速應用之開發比從前更快、更容易，其中有支持動態平行運算（dynamic parallelism）、GPU 指令（GPU-callable）函式庫、DRMA（遠端直接記憶體存取）的 GPUDirect™ 支援，以及 NVIDIA Nsight™ Eclipse Edition 的整合式開發環境。
CUDA 5 大受開發者青睞
已對 CUDA 5 預覽版作評估的軟體開發商都指出，CUDA 5 可大幅加速應用程式的運算效能，並提供更好的可編程能力。
國防與航太產業深深了解 CUDA GPU 加速帶給影像、影音和雷達等感測器資料處理作業的好處。來自美國夏洛茨維爾的 GE Intelligent Platforms 的 GPGPU 應用工程師 Dustin Franklin 表示：「CUDA 5 對我們來說是一項非常重大的技術。許多我們正在使用的應用程式都需要直接用 GPU 運算串流式的感測器資料，而且延遲率要低；因此，新的 Kepler GPU 針對 RDMA 提供 GPUDirect 支援，這對我們的客戶而言十分重要。我們已針對我們客製化的感測器整合了許多支援功能，而且也對成果感到非常滿意。」
法國里昂大學醫院一位生物化學研究員 Guillaume Belz 已在複雜的訊號分析和資料開採方面運用動態平行運算和 GPU 指令函式庫。Belz 指出：「以往我們的系統只用 CPU，所以資料分析工作都要花上數週，甚至是幾個月的時間。現在藉由 GPU 加速功能，我們可以在幾小時內就可以得出分析結果。如果沒有 GPU 加速功能，資料分析不可能像現在那麼快。」
在紐約羅徹斯特理工學院攻讀成影科學學位的 Weihua（Wayne）Sun 博士對 NVIDIA Nsight Eclipse Edition 所作的分析結果極為讚賞。Weihua Sun 博士表示：「當我知道 CUDA 5 會包括全新的 Nsight Eclipse Edition 整合式開發環境時，我就知道我馬上需要一套。一個單一的整合式開發環境具備了所有我需要的編程、除錯和最佳化開發工具，必可協助我大幅提升研究工作的生產力。」
CUDA 5 的全新功能
CUDA 5 可讓開發人員盡情運用 NVIDIA GPU 的效能優勢，其中包括以 NVIDIA Kepler™ 運算架構打造的 GPU 加速器。Kepler 架構是有史以來最快、最有效率，以及可提供最高效能的運算架構。CUDA 5 主要功能包括：
動態平行運算－為 GPU 加速功能注入全新的演算法
GPU 執行緒可以靈活地大量產生全新的執行緒，讓該 GPU 可針對資料進行運算。動態平行運算可將與 CPU 之間資料傳輸次數降到最少，因而可大幅簡化平行運算的編程作業。同時，這項功能可讓 GPU 加速功能適用於更多的熱門演算法，例如那些適用於自動適應網格精緻化（adaptive mesh refinement）和運算型液態動力學（computational fluid dynamics）等應用軟體。
GPU 指令函式庫－促成第三方廠商之供應體系
一個全新的 CUDA BLAS 函式庫可讓開發人員為他們自己的 GPU 指令函式庫進行動態平行運算。他們可以設計外掛的 API，這可讓其他開發人員延伸其軟體核心（kernel）的功能，並可讓其他開發人員在 GPU 上建置回傳函數指標，以便將第三方提供的 GPU 指令函式庫功能進行客製化。而「物件連結」（object linking）功能則可讓開發人員將多個 CUDA 原始檔編譯到單獨的物件檔案中，並將它們連結至更大型的應用或函式庫，為開發大型 GPU 應用提供一個有效且熟悉的程序。
RDMA 的 GPUDirect 支援－將系統的記憶體瓶頸降到最低
GPUDirect 可促進 GPU 與其他 PCI-E 元件進行直接溝通，同時可支援網路介面卡和 GPU 之間的直接記憶體存取。這項功能更可在一個叢集中大幅減少 GPU 節點之間的 MPISendRecv 延遲問題，而且可提升應用程式的整體效能。
NVIDIA Nsight Eclipse Edition－可快速簡易地產出 CUDA 原始碼
這項功能可讓程式設計人員在 Linux 和 Mac OSX 平台上，用熟悉的 Eclipse 整合式開發環境進行開發、除錯，以及為 GPU 應用程式建立設定檔。一個整合式的 CUDA 編輯器和各種 CUDA 範例有助加速 CUDA 原始碼之產生，而自動程式碼重構（code refactoring）可讓 CPU loop 匯入 CUDA 核心的過程變得容易。一個整合式的專家分析系統提供自動化的效能分析，並有修正各種原始碼效能瓶頸的按步就班式指引，而且語法高亮度顯示（syntax highlighting）功能可輕易區分 GPU 原始碼和 CPU 原始碼。
全新線上 CUDA 資源中心
為了協助開發人員運用 CUDA 將平行運算的潛力發揮到極致，NVIDIA 已針對 CUDA 程式設計人員推出一個免費的線上資源中心（http://docs.nvidia.com）。這個網站提供 CUDA 平台和編程模式的最新資訊，同時也可讓開發人員取得所有 CUDA 開發的相關文件和技術，包括開發工具、程式碼範本、函式庫、API，以及調校和程式設計入門簡介。
CUDA 註冊開發者計畫
平行運算程式設計人員現可免費加入 CUDA 註冊開發者計畫（CUDA Registered Developer Program）。加入計畫後，開發人員可提早取得各種最新軟體、開發工具和資源。
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CUDA 已超過 150 萬下載次數，並可支援 180 種以上先進的研發、科學和商業應用軟體，為開發人員提供了一個最容易運用 GPU 加速運算優點的方法。
CUDA 已成功獲得廣泛的用戶和應用基礎，而 CUDA 5 全新的編程功能可讓眾多運用 GPU 加速應用之開發比從前更快、更容易，其中有支持動態平行運算（dynamic parallelism）、GPU 指令（GPU-callable）函式庫、DRMA（遠端直接記憶體存取）的 GPUDirect™ 支援，以及 NVIDIA Nsight™ Eclipse Edition 的整合式開發環境。
CUDA 5 大受開發者青睞
已對 CUDA 5 預覽版作評估的軟體開發商都指出，CUDA 5 可大幅加速應用程式的運算效能，並提供更好的可編程能力。
國防與航太產業深深了解 CUDA GPU 加速帶給影像、影音和雷達等感測器資料處理作業的好處。來自美國夏洛茨維爾的 GE Intelligent Platforms 的 GPGPU 應用工程師 Dustin Franklin 表示：「CUDA 5 對我們來說是一項非常重大的技術。許多我們正在使用的應用程式都需要直接用 GPU 運算串流式的感測器資料，而且延遲率要低；因此，新的 Kepler GPU 針對 RDMA 提供 GPUDirect 支援，這對我們的客戶而言十分重要。我們已針對我們客製化的感測器整合了許多支援功能，而且也對成果感到非常滿意。」
法國里昂大學醫院一位生物化學研究員 Guillaume Belz 已在複雜的訊號分析和資料開採方面運用動態平行運算和 GPU 指令函式庫。Belz 指出：「以往我們的系統只用 CPU，所以資料分析工作都要花上數週，甚至是幾個月的時間。現在藉由 GPU 加速功能，我們可以在幾小時內就可以得出分析結果。如果沒有 GPU 加速功能，資料分析不可能像現在那麼快。」
在紐約羅徹斯特理工學院攻讀成影科學學位的 Weihua（Wayne）Sun 博士對 NVIDIA Nsight Eclipse Edition 所作的分析結果極為讚賞。Weihua Sun 博士表示：「當我知道 CUDA 5 會包括全新的 Nsight Eclipse Edition 整合式開發環境時，我就知道我馬上需要一套。一個單一的整合式開發環境具備了所有我需要的編程、除錯和最佳化開發工具，必可協助我大幅提升研究工作的生產力。」
CUDA 5 的全新功能
CUDA 5 可讓開發人員盡情運用 NVIDIA GPU 的效能優勢，其中包括以 NVIDIA Kepler™ 運算架構打造的 GPU 加速器。Kepler 架構是有史以來最快、最有效率，以及可提供最高效能的運算架構。CUDA 5 主要功能包括：
動態平行運算－為 GPU 加速功能注入全新的演算法
GPU 執行緒可以靈活地大量產生全新的執行緒，讓該 GPU 可針對資料進行運算。動態平行運算可將與 CPU 之間資料傳輸次數降到最少，因而可大幅簡化平行運算的編程作業。同時，這項功能可讓 GPU 加速功能適用於更多的熱門演算法，例如那些適用於自動適應網格精緻化（adaptive mesh refinement）和運算型液態動力學（computational fluid dynamics）等應用軟體。
GPU 指令函式庫－促成第三方廠商之供應體系
一個全新的 CUDA BLAS 函式庫可讓開發人員為他們自己的 GPU 指令函式庫進行動態平行運算。他們可以設計外掛的 API，這可讓其他開發人員延伸其軟體核心（kernel）的功能，並可讓其他開發人員在 GPU 上建置回傳函數指標，以便將第三方提供的 GPU 指令函式庫功能進行客製化。而「物件連結」（object linking）功能則可讓開發人員將多個 CUDA 原始檔編譯到單獨的物件檔案中，並將它們連結至更大型的應用或函式庫，為開發大型 GPU 應用提供一個有效且熟悉的程序。
RDMA 的 GPUDirect 支援－將系統的記憶體瓶頸降到最低
GPUDirect 可促進 GPU 與其他 PCI-E 元件進行直接溝通，同時可支援網路介面卡和 GPU 之間的直接記憶體存取。這項功能更可在一個叢集中大幅減少 GPU 節點之間的 MPISendRecv 延遲問題，而且可提升應用程式的整體效能。
NVIDIA Nsight Eclipse Edition－可快速簡易地產出 CUDA 原始碼
這項功能可讓程式設計人員在 Linux 和 Mac OSX 平台上，用熟悉的 Eclipse 整合式開發環境進行開發、除錯，以及為 GPU 應用程式建立設定檔。一個整合式的 CUDA 編輯器和各種 CUDA 範例有助加速 CUDA 原始碼之產生，而自動程式碼重構（code refactoring）可讓 CPU loop 匯入 CUDA 核心的過程變得容易。一個整合式的專家分析系統提供自動化的效能分析，並有修正各種原始碼效能瓶頸的按步就班式指引，而且語法高亮度顯示（syntax highlighting）功能可輕易區分 GPU 原始碼和 CPU 原始碼。
全新線上 CUDA 資源中心
為了協助開發人員運用 CUDA 將平行運算的潛力發揮到極致，NVIDIA 已針對 CUDA 程式設計人員推出一個免費的線上資源中心（http://docs.nvidia.com）。這個網站提供 CUDA 平台和編程模式的最新資訊，同時也可讓開發人員取得所有 CUDA 開發的相關文件和技術，包括開發工具、程式碼範本、函式庫、API，以及調校和程式設計入門簡介。
CUDA 註冊開發者計畫
平行運算程式設計人員現可免費加入 CUDA 註冊開發者計畫（CUDA Registered Developer Program）。加入計畫後，開發人員可提早取得各種最新軟體、開發工具和資源。
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