Nvidia: Quelltext des Cuda-Compilers auch für andere CPUs und GPUs

Wissenschaftlern und Softwareentwicklern stellt Nvidia den Quelltext seines Cuda-Compilers zur Verfügung. Das Framework für parallele Programmierung lässt sich so auch für andere Hardware anpassen - inklusive AMD-GPUs.

Artikel veröffentlicht am 14. Dezember 2011, 11:41 Uhr, Nico Ernst

Die Struktur von Cuda (Bild: Nvidia)

Auf seiner Entwicklerkonferenz GTC in Peking hat Nvidia angekündigt, dass sein Entwicklungssystem Cuda für die Programmierung von GPUs und CPUs zu großen Teilen offengelegt wird. Nach Registrierung und Prüfung des jeweiligen Projekts können Entwickler, vornehmlich aus dem wissenschaftlichen Umfeld, den Quelltext des Cuda-Compilers erhalten.

Dadurch ist es möglich, mittels Cuda auch andere Architekturen zu programmieren. Nvidia macht keinen Hehl daraus, dass das dann auch die Grafikprozessoren des Konkurrenten AMD einschließt. Die Entwickler des Projekts Ocelot am Georgia Institute of Technology wollten beispielsweise x86-CPUs und AMD-GPUs mittels des Compilers verwenden.

Ebenso ist denkbar, dass die Nvidia-GPUs künftig auch auf Supercomputern laufen, die mit Architekturen wie IBMs Power betrieben werden. Für eine einheitliche Codebasis müssten dafür aber erst die Schnittstellen zu den GPUs geschaffen werden, bisher liefert nur Nvidia die dafür nötigen Treiber.

Auch die Anpassung an andere Sprachen, die vor allem im technisch/wissenschaftlichen Bereich genutzt werden, ist mit dem Quelltext des Compilers möglich. Nvidia selbst unterstützt bisher nur C und C++, von PGI gibt es auch einen Cuda-Compiler für Fortran. Diese beiden Unternehmen arbeiten darüber hinaus in der OpenACC-Initiative zusammen, mit der Cuda-Programmierung für CPUs bereits unterstützt wird.

120.000 Cuda-Entwickler

Wie Nvidia Golem.de sagte, hält das Unternehmen die Zeit für gekommen, um Cuda als breite Plattform für Parallelprogrammierung zu etablieren. Aus den bisher rund 1,5 Millionen Downloads der Cuda-Pakete hat sich nach Angaben von Nvidia eine Community von etwa 120.000 aktiven Entwicklern gebildet.

Eine vollständige Offenlegung des Cuda-Compilers als Open Source plant Nvidia bisher nicht. In Absprache mit dem Unternehmen soll es aber auch möglich sein, kommerzielle Projekte auf Basis des Compilers zu entwickeln. Dafür dürften dann aber Lizenzgebühren zu entrichten sein.