Các thẻ và khả năng tính toán được yêu cầu để sử dụng đầy đủ các tính năng của CUDA 5

Question

Chúng tôi vừa nhận được phiên bản ổn định của CUDA 5. Có một số thuật ngữ mới như Kepler và khả năng sử dụng MPI với hiệu năng tốt hơn và chạy cùng một thẻ với 32 ứng dụng cùng một lúc. Tôi hơi bối rối và đang tìm kiếm câu trả lời cho các câu hỏi như vậy:

• Thẻ nào và khả năng tính toán bắt buộc phải sử dụng đầy đủ các tính năng của CUDA 5?
• Các tính năng mới chỉ có sẵn cho kiến ​​trúc Kepler, như GPUDirect, Parallelism động, Hyper Q và Parallelism động.
• Nếu chúng ta có kiến ​​trúc Fermi, những lợi ích của việc sử dụng CUDA là gì 5. Nó mang lại lợi ích khác ngoài khả năng sử dụng NSight tại Linux và Eclipse. Tôi nghĩ tính năng quan trọng nhất là khả năng xây dựng thư viện?
• Bạn có thấy bất kỳ cải tiến hiệu suất bằng cách chỉ đi từ CUDA 4 đến CUDA 5. (Tôi có một số up tốc độ máy Linux)

tôi phát hiện ra một số tài liệu như

• 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/

Tuy nhiên, mô tả ngắn hơn, tốt hơn có thể làm cho tâm trí của chúng ta rõ ràng hơn.

PS: Vui lòng không giới hạn câu trả lời cho các câu hỏi ở trên. Tôi có thể thiếu một số câu hỏi tương tự.

Answer 1

Khả năng tính toán 3.5 (GK110, ví dụ) là cần thiết cho song song động vì trước đó GPU không có phần cứng cần thiết cho chủ đề để khởi chạy hạt nhân hoặc trực tiếp tiêm các cuộc gọi API khác vào hàng đợi lệnh phần cứng.

Yêu cầu khả năng tính toán cho Hyper-Q.

intrinsics SHFL yêu cầu CC 3.0 (GK104)

đang Device liên kết, NSight EE, nvprof, cải tiến hiệu suất và sửa lỗi trong CUDA 5 lợi ích Fermi và GPU trước đó.