Per garantirti la miglior esperienza possibile, questo sito Web utilizza cookie di profilazione di terze parti. Fai clic qui per avere informazioni su questi cookie e modificare le impostazioni. Chiudendo questa finestra o continuando a navigare nel sito Web, acconsenti all’utilizzo di questi cookie.

Sviluppa in meno tempo

Ogni settore, dall'ingegneria dell'intelligenza artificiale al disegno industriale passando per lo sviluppo della realtà virtuale, ha problematiche specifiche legate al flusso di lavoro. Gli sviluppatori e i creatori di contenuti professionisti non possono rimanere indietro e devono pensare non solo a ciò che conta oggi, ma anche a ciò che conterà domani.

Gli strumenti ordinari non permettono di raggiungere né la potenza, né la compatibilità tra piattaforme diverse di cui hai bisogno. Invece le workstation ConceptD sono state progettate appositamente per rispondere ai bisogni degli sviluppatori e offrono processori potenti, GPU specifiche e capacità di memoria e storage imponenti.

Le GPU CUDA

CUDA® è una piattaforma di elaborazione parallela e un modello di programmazione sviluppato da NVIDIA per il calcolo a scopo generale. In quanto piattaforma comune a tutte le serie di GPU NVIDIA, fa sì che le applicazioni possano essere distribuite e scalate in tutte le configurazioni delle GPU.

Come funziona CUDA

Nelle applicazioni accelerate dalla GPU, la parte sequenziale del carico di lavoro viene eseguita sulla CPU (ottimizzata per le prestazioni a thread singolo), mentre la parte di calcolo intensivo dell'applicazione viene eseguita in parallelo su migliaia di core della GPU. Quando usano CUDA, gli sviluppatori programmano nei linguaggi più popolari (come C, C++, Fortran, Python e MATLAB) ed esprimono il parallelismo tramite le estensioni, sotto forma di poche parole chiave di base.

Vantaggi per gli sviluppatori

Nelle applicazioni particolarmente impegnative, ad esempio di apprendimento profondo (deep learning), fisica computazionale o modellazione 3D, la potenza della CPU pura va in stallo quando raggiunge i livelli più alti. È a questo punto che entrano in gioco le GPU con CUDA, di modo che applicazioni professionali come Autodesk o Wolfram Mathematica possano raggiungere velocità altrimenti inimmaginabili. Ad esempio, con 4608 core di elaborazione parallela eseguiti fino a 16,3 Tflops puoi ottenere un'accelerazione delle tue capacità di multithread e raggiungere prestazioni di livello superiore.