‘Yellow Dog Enterprise Linux for CUDA’: especializado em computação na placa gráfica
Que tal uma distribuição especializada em CUDA, o framework para computação paralela (fazendo uso dos recursos disponíveis em processadores das placas gráficas) proposto pela NVidia?
O Yellow Dog Linux já foi uma das mais populares distribuições para os Macs PowerPC, aí eles saíram de moda e ela migrou para o Playstation 3 (e outros computadores com o processador Cell), o que levou a empresa que o produz a ser comprada pela japonesa Fixstars, especializada em software para o Cell.
E agora a Fixstars anunciou o ‘Yellow Dog Enterprise Linux (YDEL) 6.2 for CUDA’, baseado no CentOS e otimizado para computação usando (via CUDA e trazendo até mesmo uma IDE para isso, baseada no Eclipse) os recursos dos processadores gráficos. Segundo a NVidia, a notícia significa que mais pesquisadores, cientistas e desenvolvedores estarão aptos a aproveitar os ganhos de desempenho oferecidos por este conjunto de técnicas. (via h-online.com)
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Opa! Muito boa notícia essa!!!
Ter uma distribuição já voltada para esta tecnologia poderá favorecer o aprofundamento de estudos sobre essa plataforma.
A ideia do CUDA é bem interessante mas achei que ainda era recente demais, é surpreendente já haver uma distribuição para cobrir o desenvolvimento.
Sempre que leio algo sobre o Yellow Dog lembro que estou adiando faz muito tempo colocar Linux no meu PS3, se não fossem as limitações impostas pelo hypervisor eu já teria instalado.
Meu, muito boa essa notícia, nas horas vagas já estava testando as bibliotecas CUDA no meu Arch, se já tem uma distro prontinha, bora só estudar essa agora.
Pena o CUDA ser proprietário, e espero que alguém crie uma alternativa livre e compatível com o CUDA.
“Allan Taborda dos Santos (usuário não registrado) em 12/03/2010 às 10:28 am
Pena o CUDA ser proprietário, e espero que alguém crie uma alternativa livre e compatível com o CUDA.”
Existe o OpenCL[1], cuja especificação é aberta e organizada por comitê. Não é compatível com CUDA, mas faz tudo o que o CUDA faz e mais (como suporte a outras formas de paralelismo via CPU, Cells, DSPs, etc.). Além disso independe do hardware em questão; no caso das placas de vídeo, por exemplo, ATI e Nvidia suportam OpenCL (embora a implementação da ATI seja atualmente mais completa/madura).
O grande problema atual é que a execução OpenCL ainda depende dos drivers proprietários (assim como CUDA), tanto da ATI como Nvidia. No caso da Nvidia parece que uma implementação livre “está por vir” por meio do projeto Gallium.
1. http://www.khronos.org/opencl/