我們每周的綜述包括最新的軟件更新、學習資源、活動和值得注意的新聞。本周我們有幾個軟件發布
軟件發布
在 HPC SDK 中利用標準語言實現可移植和高性能代碼
NVIDIA HPC SDK 是一套完整的編譯器、庫和工具，用于開發加速的 HPC 應用程序。通過各種靈活的支持選項，用戶可以創建與他們的情況最相關的編程模型的應用程序。
HPC SDK 提供了多種編程模型，包括性能優化的插件庫、標準語言、基于指令的方法，以及 CUDA 提供的專門化。最近的許多改進都是在標準語言支持的領域中進行的，例如 ISO C ++、 ISO FORTRAN 和 Python 。
NVIDIA HPC 編譯器使用這些語言的公共規范的最新進展，提供了一種既可移植又可用于縮放 GPU 加速平臺的有生產力的編程環境。
請訪問我們的網站下載新的 HPCSDK 版本 22.3 ，并在“參考資料”部分閱讀我們關于使用標準語言進行并行編程的新帖子。
利用NVIDIA CuQuin SDK 加速量子電路仿真
cuQuantum –用于加速量子電路模擬的 SDK
NVIDIA cuQuantum 是一個 SDK ，包含用于加速量子計算工作流的優化庫和工具。開發者可以使用 cuQuantum ，同時更輕松、可靠地創建和驗證新算法。對于狀態向量和張量網絡方法，將量子電路模擬速度提高幾個數量級有助于開發人員更快地模擬更大的問題。
擴大生態系統整合和合作
cuQuantum 現在作為后端集成在流行的行業模擬器中。它也是量子應用開發平臺的一部分，用于推動從化學到氣候建模等領域的大規模量子研究。
新設備測試版提供 SDK
cuQuantum SDK 現在是 GA ，可以免費下載。 NVIDIA 還打包了一個優化的測試版軟件容器， cuQuantum DGX 設備，可從 NGC 目錄中獲得。
了解更多： cuQuantum SDK
使用 Nsight Graphics 2022.2 提高光線跟蹤應用程序性能
Nsight Graphics 是一種性能分析工具，旨在可視化、分析和優化編程模型。它還可以在 CPU 和 GPU 的任何數量或大小上進行有效調整，從工作站到超級計算機。
Nsight Graphics 2022.2 的最新功能包括：
- AABB 疊加熱圖顯示
- 著色器計時熱圖（支持 D3D12 / Vulkan + RT ）
- 顯示了使用 GPU 和 ETW 的其他過程
- Vulkan 視頻擴展
現在下載： Nsight Graphics 2022.2
使用 Nsight Systems 2022.2 簡化系統分析和調試
Nsight Systems 是一個分類和性能分析工具，旨在在系統范圍內跟蹤 GPU 工作負載到其 CPU 來源。這些功能可以幫助您分析應用程序的 GPU 利用率、圖形和計算 API 活動，以及操作系統運行時操作。這有助于優化您的應用程序，以便在 CPU 和 GPU 的任何數量或大小上高效地執行和擴展，從工作站到超級計算機。
What’s new:
- NVIDIA NIC 以太網標準采樣
- Vulkan 內存操作和警告
- Vulkan 圖形管道庫
- 多報表視圖增強功能
現在下載： Nsight Systems 2022.2
使用 Nsight Deep Learning Designer 2022.1 進行高級深度學習模型設計
NVIDIA Nsight Deep Learning Designer 是一個集成開發環境，幫助開發人員高效地設計和部署用于應用內推理的高性能深度神經網絡。
Features include:
- 支持嵌套模板，允許開發人員輕松創建分層模型圖。
- 改進了 NeuralEditor 中類型檢查過程的性能，以及 PyTorch 導出器的整體用戶體驗。
- 支持在分析模式下保存所有張量。
- 新的純標量常量輸入層和新的分析層——信號注入器。
- BatchNorm 層和高端層的性能改進。
- 支持在高比例層中向下縮放和固定大小縮放。
增強版 CUDA 11.6 ，更新版 1 ，適用于所有新 SDK 的平臺
此 CUDA 工具包版本的重點是增強 CUDA 應用程序的編程模型和性能。 CUDA 11.6 附帶 R510 驅動程序，這是一個更新分支。 CUDA 工具包 11.6 ，更新 1 ，可下載。
What’s new:
- GSP 驅動程序架構現在是 NVIDIA Turing and Ampere GPU 的默認配置。
- 用于禁用實例化圖中節點的新 API 。
- 完全支持 128 位整數類型
- 協作組名稱空間更新
- CUDA 編譯器更新
- Nsight Compute 2022.1 版本
了解更多信息： CUDA 工具包 11.6 ，更新 1
借助 cuNumeric 向 Python 提供分布式加速計算
NVIDIA cuNumeric 是一個 Legate 庫，希望在 Legion 運行時之上提供 NumPy API 的替代品。這將分布式和加速計算在NVIDIA 平臺上 Python 社區。
What’s new:
- 透明地加速和擴展現有 NumPy 工作流
- 最佳可擴展到數千個 GPU
- 需要零代碼更改以確保開發人員的工作效率
- 免費提供，從 GitHub 或 Conda 開始
了解更多： cuNumeric
Warp 幫助 Python 編碼器進行 GPU 加速圖形模擬
Warp 是一個 Python 框架，它為程序員提供了一種用 NVIDIA Omniverse 和 OmniGraph 編寫 GPU 加速、基于內核的程序的簡便方法。通過 Warp ， Omniverse 開發者可以創建 GPU 加速的 3D 仿真工作流和奇妙的虛擬世界！
What’s new:
- Python 中基于內核的代碼
- 可微規劃
- 內建幾何處理
- 基于本地代碼的 PAR 仿真性能
- 縮短上市時間，改進迭代時間
了解更多： Warp
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