Firma NVIDIA zaprezentowała kolejną generację architektury CUDA GPU o nazwie kodowej "Fermi". Producent twierdzi, że zaprojektowana i stworzona od podstaw architektura "Fermi"jest podstawą nowych jednostek obliczeniowych GPU (procesorów graficznych), które przyniosą przełom w generowaniu grafiki oraz obliczeniach na GPU.

- Zespół NVIDIA poczynił ogromny krok w kierunku uatrakcyjnienia możliwości procesorów graficznych dla szerszej rodziny programów - mówi Dave Patterson, dyrektor Parallel Computing Research Laboratory na Uniwesytecie Kalifornijskim w Berkeley oraz współautor pracy Computer Architecture: A Quantitative Approach - Wierzę, że Fermi zapisze się w historii, jako kamień milowy w rozwoju obliczeń.

"Fermi" przynosi zestaw funkcji, które zwiększają wydajność spektrum aplikacji obliczeniowych.

- Stało się zupełnie jasne, że GPU są obecnie procesorami obliczeniowymi ogólnego zastosowania, a nie tylko chipsetami graficznymi - tłumaczy Jen-Hsun Huang, współzałożyciel i CEO firmy NVIDIA. - Architektura Fermi, zintegrowane narzędzia, biblioteki i silniki programistyczne są bezpośrednim wynikiem obserwacji, jakie poczyniliśmy podczas pracy z tysiącami programistów CUDA na całym świecie. Kiedy za kilka lat spojrzymy wstecz ujrzymy, że Fermi dał początek nowej dziedziny opartej na GPU.

Fragment animacji zachowania się cieczy z wykorzystaniem architektury Fermi

Będąc podstawą nowej generacji GPU NVIDIA o nazwach GeForce, Quadro i Tesla − "Fermi" jest wyposażony w zestaw nowych technologii, niezbędnych do zaawansowanych obliczeń, takich jak:

• Obsługa języka C++, uzupełniająca dotychczasowe wsparcie dla języków C, Fortran, Java, Python, OpenCL i DirectCompute.
• ECC, krytyczny wymóg dla centrum danych i komputerów wykorzystujących GPU na wielką skalę.
• Funkcję 12 CUDA Cores obsługującą nowy standard IEEE 754-2008 dla liczb zmiennoprzecinkowych, przewyższająca zaawansowane procesory CPU
• Ośmiokrotnie większą wydajność arytmetyczną obliczania zmiennoprzecinkowego w porównaniu do poprzedniej generacji GPU NVIDIA. Obliczenia zmiennoprzecinkowe są kluczowe w zastosowaniach obliczeń wysokiej wydajności (HPC), takich jak algebra liniowa, symulacje numeryczne czy chemia kwantowa
• NVIDIA Parallel DataCache - pierwszą na świecie rzeczywista hierarchizację pamięci podręcznej cache GPU, która przyśpiesza algorytmy, takie jak funkcje solver, raytracing i mnożenie macierzy rozrzedzonych, gdzie nie są znane uprzednio adresy danych
• Silnik NVIDIA GigaThread z obsługą współbieżnej pracy jądra, gdzie w tym samym momencie aplikacji różne jądra wykonują obliczenia na GPU (np. zachowanie cieczy i ciał stałych z użyciem PhysX)
• Nexus - pierwsze na świecie, w pełni zintegrowane z Microsoft Visual Studio heterogeniczne środowisko programistyczne