一周行业新闻整理5/22

HPC:

基于ARM的GPU产品CARMA Devkit在GTC12上亮相，视频可见http://gpuscience.com/video-2/nvidia-carma-devkit-demo-gtc2012/

CUDA5的五个重要改进：Dynamic parallelism，可在device端调用kernel；GPU object linking，对象文件可独立编译；NVIDIA Nsight, Eclipse Edition，在LINUX界面也将集成有友善的CUDA编辑环境；GPUDirect for clusters (RDMA)，更加快速直接的GPU端数据交互模式。欲了解更多关于Dynamic parallelism请点击链接：http://developer.download.nvidia.com/assets/cuda/files/CUDADownloads/TechBrief_Dynamic_Parallelism_in_CUDA.pdf

业内：

Chrome超越IE成为全球第一大浏览器。

微软推出社交网络So.cl

惠普或裁员2.5万

一周评论：

考察GPU计算的前景，与推广思路。我们来思考一下高性能计算的商业化应用。也就是哪里需要用到高性能计算。即我们的市场究竟多大。

科研工作——院校、企业，再有就是计算密集型服务。院校上讲，由于CUDA的学习周期较长，相对于其他并行方法如MPI，openMP。因为它的cache小，存储和调用方式对其优化效果有决定性影响。学生需要熟悉更多内容才可进行实质性的软件性能优化。而拥有更多学习时间的博士主要从事算法设计，不会有很多会来花时间学习GPU。对于学校用户，我们需要针对性的学习平台，比如集中授课，中文讲义等等，以缩短学生学习周期。

企业的科研工作可以较好地利用到GPU计算，因为企业员工有着较长的可学习时间。

计算密集型服务主要有：搜索引擎，数据挖掘，网络游戏，门户网站（欢迎补充）。因为GPU对随机性的内存访问支持并不十分理想，如何优化程序将是未来的努力方向。

这两年，GPU计算的宣传做上去了，但是用户拿到产品是否能真正对他们有所帮助，才是决定现在的形式是否为泡沫的关键。