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Nvidia GPU運算程式平臺CUDA推出最新版，GPU記憶體與系統記憶體可視為一體 縮短GPU程式開發流程
CUDA 6簡化的記憶體管理功能，將GPU以及系統記憶體視為一體，不需要在程式碼中個別宣告系統記憶體和GPU記憶體，既可簡化程式設計，也能更輕易替既有程式碼加入GPU加速支援。
Nvidia於11月28日推出GPU運算平臺CUDA 6新版，訴求於更簡單的GPU運算程式設計。新版增加了全新的記憶體管理「統一虛擬化定址」（Unified Virtual Address）功能，可將GPU以及系統記憶體視為一體。清華大學Nvidia CUDA實驗中心主任李哲榮教授認為，此設計可大幅簡化GPU程式設計，並更輕易地在傳統非GPU應用程式中，導入GPU加速支援。
李哲榮解釋，以往CUDA開發者必須在程式中分別宣告用於系統與GPU上的記憶體，並且分別管理，這與傳統的程式開發邏輯出入甚大，開發者若要將傳統程式轉換成CUDA程式，必須大幅修改程式碼，而CUDA 6的統一虛擬化定址技術，則能讓開發者不必區分系統記憶體與GPU記憶體，在舊有程式轉換成GPU程式過程中，替開發者卸除了很大的負擔。
美國桑迪亞國家實驗室可擴充式演算法部門經理 Rob Hoekstra也表示，統一記憶體透過自動管理資料，能讓開發者快速設計出 GPU 上執行的原型程式、大幅降低程式碼複雜度，「可將開發時間縮短一半」，Rob Hoekstra表示。
除此之外，新版CUDA也引入了全新的函式庫，開發者不需經過複雜的調校和修改，即可用新的GPU加速函式庫取代既有CPU函式庫，來加快基礎線性代數子程序（BLAS）應用，以及快速傅利葉轉換的相關運算。
CUDA 6也同時簡化了在單一主機上，使用多顆GPU 的程式開發方式，直接呼叫重新設計過的 BLAS 和 FFT GPU 函式庫，就可在單一節點使用8顆 GPU 自動擴充效能，支援比以往更多的作業量，此技術也可以與全新的BLAS拖曳式函式庫一併使用。
李哲榮認為，此項技術也能簡化單一主機上多顆GPU的程式設計，開發者不再需要在不同GPU之間搬移資料，在存取資料時，也不需要指名資料所在的GPU位置，這對於單一平臺多顆GPU環境上的程式開發，也有不小的幫助。
但是，在期待CUDA 6新功能的同時，李哲榮也同時指出CUDA發展的缺點。他認為，CUDA所提供的函式庫（Library）完整度較為不足，開發者必須重新撰寫底層函式，來完成基本功能。他希望Nvidia的CUDA團隊能在這方面做出加強，提供更好用的函式庫。
李哲榮也表示，臺灣主要是在學術領域，或者是需要大量計算的產業才會使用CUDA，例如半導體的良率計算、投資公司的股價預測分析等，尤其是牽涉到機率相關的演算法，更適合使用CUDA的平行運算技術，李哲榮認為，在處理大資料的技術上，CUDA將逐漸占有一席之地。
CUDA 6的工具套件預計將於2014年年初上市，上市時也將一併推出完整的程式設計環境、數學相關的加速函式庫，以及程式設計教學等周邊工具。文⊙楊智傑
來源 ithome
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2013/12/09 By 游幃翔
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