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Nvidia a annoncé aujourd'hui que l'université de l'Illinois à Urbana-Champaign avait été la première à recevoir le titre de Centre d'Excellence CUDA. En outre, la firme au caméléon a donné $500.000 à cette institution pour le développement des installations dédiées au calcul parallèle et la poursuite des programmes de recherche.

Le Chief scientist de Nvidia, le très académique David Kirk, précise que les écoles qui reçoivent cette accréditation intègrent l'environnement CUDA dans curriculum pour aider leurs étudiants à exploiter les possibilités de ces nouvelles architectures parallèles. Il est intéressant d'observer qu'au moment où les premiers jalons du langage GPGPU OpenCL sont enfin posés, Nvidia ne baisse pas la garde.

L'on connaît aujourd'hui le succès du programme TWIMTBP (The Way It's Meant To Be Played) et l'influence importante que le père des GeForce exerce désormais sur nombre de développeurs de jeux mais la démarche entreprise ici est un peu différente: elle permettra de former un grand nombre d'étudiants au CUDA, et ceux-ci, une fois diplômés, auront vraisemblablement tendance à travailler avec des outils qu'ils connaissent déjà, et à orienter les employeurs qui s'intéressent au GPGPU vers les solutions de Nvidia. Précisons qu'il s'agit d'une université assez renommée, voire prestigieuse, dans l'IT et que ceux qui l'ont fréquenté peuvent espérer disposer rapidement d'un minimum de pouvoir décisionnel au sein des grosses sociétés qui les recrutent.

Bref, quelques soient les qualités des derniers GPUs d'ATI, ce dernier devrait faire attention à ne pas se laisser distancer dans un domaine ou le rapport performance/prix n'est qu'un élément parmis beaucoup d'autres.

Nvidia a rendu disponible il y a quelques jours la version beta 2.0 de CUDA , l'interface logicielle qui permet d'exploiter les GPUs GeForce 8/9 (et variantes Quadro/Tesla) en tant qu'unités de calcul massivement parallèles. Cette version beta est disponible pour Linux ainsi que pour Windows XP et Vista, ce qui est une nouveauté, cet OS n'ayant pas eu de support auparavant.

Nvidia ne précise pas les nouveautés apportées par cette version, mais nous pouvons supposer que même si le manuel ne s'étend pas sur le sujet, elle prépare l'arrivée d'un nouveau GPU qui en plus d'un gain important en performances, devrait apporter quelques nouveautés dans le domaine du calcul, telles que le support des doubles (64bits) en flottant.

Par ailleurs, Nvidia France organise un concours, CUDA Challenge , pour lequel les développeurs aventureux (et européens) devront proposer une application ou un plugin qui exploite d'une manière intéressante le ou les GPUs à travers CUDA. Si vous possédez une GeForce 8/9 et ne savez pas comment occuper le début de l'été, vous avez jusqu'au 18 juillet pour soumettre votre projet et peut-être gagner une station de travail complète.

Nvidia vient de mettre à jour CUDA en version 1.0. Depuis la version 0.8 beta rendue disponible il y a 4 mois, le driver CUDA, le compilateur et les outils disponibles ont fortement évolués, la plupart des évolutions ayant été intégrée à la version 0.9 qui n'était cependant pas publique.

Parmis les nouveautés principales, on notera le fonctionnement asynchrone de CUDA qui libère maintenant le CPU pendant que le programme est exécuté sur le GPU. CUDA 1.0 supporte également des fonctions atomiques, mais uniquement sur les GeForce 8600 et 8500. Les interactions entre CUDA et les API graphiques ont légèrement gagné en flexibilité, même si ce n'est pas dans l'état actuel des choses une priorité pour CUDA.

Le SDK a lui aussi évolué et contient quelques nouvelles démos. Le tout est disponible sur le site développeur de Nvidia .

C'est aujourd'hui que Nvidia a décidé de dévoiler une toute nouvelle gamme de produit : Tesla. Après la gamme GeForce destinée au grand public et aux joueurs, la gamme Quadro destinée au professionnel de l'image, la gamme Tesla s'attaque au marché de la puissance de calcul.

Nvidia concrétise ainsi son initiative lancée avec la GeForce 8800 et CUDA, la composante qui permet d'exploiter le GPU en tant que coprocesseur mathématique via des extensions au langage C. AMD, via ATI, a été le premier à annoncer une telle interface avec la CTM, en assembleur cette fois, et a également été le premier à annoncer un produit spécifique à ce marché avec le Stream Processor. Reste qu'en dehors de ces annonces et des démos réalisées par AMD, nous n'avons encore rien vu de concret, le tout étant toujours réservé à une poignée de développeurs, la CTM n'étant pas publique et les nouveautés annoncées avec les Radeon HD 2000 toujours en développement

De son côté, Nvidia a publié une version beta de CUDA (0.8) en février et nous a fourni une version plus avancée (0.9) avant la sortie de la version 1.0 prévue pour la semaine prochaine. Nous avons ainsi pu constater que la composante logicielle a fortement évolué. Par ailleurs, nous avons pu voir de nombreuses exploitations réelles du GPU démontrées par différentes sociétés lors de la présentation de Tesla il y a quelques semaines, preuve que CUDA est maintenant réellement utilisable.

Dans un premier temps, Nvidia annonce 3 produits. Le premier, le Tesla C870 est en quelque sorte une GeForce 8800 GTX dépourvue de sorties vidéo et donc destinée uniquement à servir d'accélérateur. La carte est par ailleurs équipée de 1.5 Go de mémoire vidéo au lieu de 768 Mo. Son prix est fixé à 1299$ ce qui reste raisonnable puisqu'une Quadro FX 5600 équipée elle aussi de 1.5 Go de mémoire coûte 2999$. La TDP est de 170W.