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LLVM ya soporta CUDA gracias a NVIDIA

  • por
  • 9 de mayo, 2012




NVIDIA ha anunciado que uno de los compiladores Open Source más importantes, LLVM, ya es capaz de dar soporte a las GPUs de NVIDIA, y por tanto los programadores podrán sacar provecho de este compilador CUDA para acelerar aplicaciones usando los procesadores gráficos de NVIDIA.

LLVM soporta un gran número de lenguajes de programación incluyendo a C/C++, Objective-C, Fortran, Ada, Haskell, Java, Python, Ruby, ActionScript, GLSL o Rust. Además es la base de la infraestructura que la propia NVIDIA utiliza para su arquitectura CUDA en C/C++, y también se ha adoptado por empresas como Apple, AMD o Adobe.

Esto podría impulsar de forma notable el uso de CUDA en distintos entornos, aunque también hay que tener en cuenta que hay otras alternativas en el segmento GPGPU: Stream, la alternativa de AMD (antes llamada Close to Metal) es su competidora tradicional, mientras que por encima de las dos está -al menos en nuustro mundillo, creo yo- OpenCL, que  lleva tiempo tratando de atraer el interés de la comunidad de desarrolladores.

Veremos si este anuncio representa un cambio sustancial en  el desarrollo de capacidades GPGPU, un campo que estuvo de moda durante cierto tiempo pero del que no oímos hablar tanto como nos gustaría.

  • muy interesante. aunque tengo entendido q AMD hiso a un lado su plataforma Stream en favor de OpenCL. sinceramente segun mi punto de vista CUDA deberia de dejarse de lado en favo de OpenCL, q es compatible tando con AMD y Nvidia en un mismo lenguaje…

    • Anónimo

      Sí, pero parece que CUDA es más rápido que OpenCL. Imagino que al final crearán un traductor para poder programar usando OpenCL y que el driver de Nvidia ejecute código de CUDA. No sé hasta qué punto decrecería el rendimiento comparado con OpenCL directamente para tarjetas Nvidia, pero lo veo más que probable, si es que no se ha hecho ya.

      • es natural que CUDA sea mas rapido q openCL despues de todo està hecho para solo UNA familia de tarjetas gràficas. podriamos decir lo mismo del viejo ‘close to metal’ al estar a mas bajo nivel, con acceso mas directo y completo pues es potencialemnte mas ràpido. el problema es q a los desarrolladores les toca usar diferentes lenguajes para diferentes tarjetas, algo no deseable si se queire asegurar la portabilidad. hoy en dia las cuotas de mercado estàn bastante igualadas en ambas tarjetas.

    • Para ser franco, CUDA trabaja mucho mejor en Nvidia que OpenCL, aunque es algo que francamente no es que me cause euforia ni desgracia escuchar, pero hacer un buen benchmark (estoy algo de afan) demuestra que CUDA trabaja mas optimamente. Igual, tanto OpenCL como CUDA trabajan con C, C++0x y librerias BOOST. Lo que varia obviamente es la implementacion de las librerias OpenCL y CUDA.

      Al menos, CUDA ya es Open Source, eso es razon para alegrarse.

      La ventaja del uso de la estructura del LLVM es que tiene excelentes extensiones para implementar conceptos que tienen funciones de computacion paralela de una forma mas cercana al hardware.

      Todo lo que sea con LLVM es bienvenido, En Mi Humilde Opinion.

      Saludos.

      • Machete

        «mas optimamente»

        Mother of sintaxis…

        • “mas optimamente”

          Mother of sintaxis…

          Holy Syntax Batman(!!)

  • Frames

    «LLVM por fin soporta CUDA a pesar de NVIDIA».

    Probablemente ese sería un título más acertado.

    PD: Al menos creo que el código para LLVM sí es libre, creo.

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