Nvidia公司希望加速移动设备的性能与基本工具，使CPU和图形处理器工作在一个连贯的方式。
该公司周二在其CUDA 5.5编程工具发布，这将首次支持ARM的CPU在大部分智能手机和平板电脑使用。这些工具可能带来的性能提升是有帮助的超级计算机的性能超过千万亿次的类型。但随着移动设备的性能提升将适合特定的功率范围内。
许多平板电脑和智能手机已经配备了Nvidia公司的Tegra芯片，它提供了一个强大的游戏体验。
开发人员可以使用CUDA并行编程工具来编写和管理利用的GPU，CPU和其它处理器的综合处理能力的应用。
该CUDA相关性能提升将在图像处理中尤其感觉到，对于GPU NVIDIA的计算总经理伊恩·巴克说。有摄像头的智能手机可以看到改进的图像处理和识别，以及CUDA可以打开大门的功能更丰富的智能手机。
“这是我们开始的地方GPU计算在桌面上，现在它来到的Tegra一个进展，”巴克说。“这是我们第一次把CUDA移动市场。”
Nvidia公司已经提供了在被认为是最好的移动芯片，图形处理器和公司始终改进功能。图形处理将更快，更节能，通过CUDA工具，巴克，谁也发明了CUDA说。
超级计算机已经被移动到图形处理器和加速器等，以此来提高性能。Nvidia的图形处理器在世界上被称为泰坦第二快的计算机，这是能源部橡树岭国家实验室的美国能源部使用。超级计算机实现每秒17.59千万亿次与299,008 Opteron处理器和261632个的Nvidia特斯拉K20X GPU内核的峰值性能。
即将到来的Tegra移动芯片代号为洛根，由于明年将是首款支持CUDA 5.5。洛根的CUDA支持将基于开普勒架构，这是今天在泰坦超级计算机来通过一个集成的图形处理器。当前的Tegra芯片拥有GeForce图形核心，支持CUDA不优化。
虽然CUDA兼容的移动芯片还没有准备好，Nvidia公司通过原型板提供移动开发的CUDA 5.5的好处，早期的快照，巴克说。Nvidia已经推出了硬件与一个通过PCI-Express插槽叫做凯拉CUDA兼容GPU连接的Tegra 3芯片的开发。这是今年早些时候在Nvidia的GPU技术大会引入了硬件，也正在举行的国际超级计算机大会本周显示在莱比锡。
除了移动设备，CUDA的优势也将来到的ARM处理器或Nvidia的显卡运行的超级计算机，巴克说。
现在，超过400顶部的500强超级计算机使用英特尔或超微，但许多运行x86处理器NVIDIA的显卡。ARM正在做它的方式对服务器和巴塞罗那超级计算中心（BSC）上周宣布的原型超级计算机在ARM处理器上运行。在ISC的展示重点CUDA 5.5超级计算机。
有针对移动设备和超级多个并行编程开发工具。最流行的可能是OpenCL的，这是由Nvidia的支持。英特尔提供自己的软件开发工具，其至强融核加速芯片的工作，而AMD是HSA（异构系统架构）基金会，使应用程序在不同的芯片架构和设备便于携带，其目的的创始成员。Nvidia的不是HSA的一员，虽然ARM等芯片制造商如高通和德州仪器是该基金会的成员。
行业观察家猜测，Nvidia公司是不是HSA基金会的成员主要是因为它专注于CUDA。没有可以采取并行编程的一个尺寸适合所有人的方法，巴克说。
从长远来看不会有一个办法的办法编程GPU和CUDA将为Nvidia的芯片的最好工具，巴克说。程序员已经使用多种工具 - C，C ++，Java和Ruby on Rails的，Python的，等等 - 来编写应用程序，同样，也会有多种方法来在移动设备和超级计算机带来的并行性，巴克说。
Nvidia公司也正在硬件上的改进，这将使用于编程的芯片更容易。Nvidia的Tegra的即将推出的6处理器代号为帕克将在CPU内存和GPU的共享资源。目前GPU和CPU内存是分开的，在帕克寻址内存量将扩大。
“开发人员不必管理，其中数据是利用GPU的优势，”巴克说。
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