Une nouvelle version de l'API de programmation généraliste des cartes graphiques NVIDIA vient de sortir, CUDA 10.2, près de dix mois après la version 10.1. Cette bibliothèque compte notamment l'ajout d'une API complète pour la gestion de la mémoire virtuelle sur la carte graphique, avec des fonctions plus précises pour l'allocation de la mémoire et de plages d'adresses en mémoire.libcu++ est une implémentation bibliothèque standard C++ en parallèle (une nouveauté ajoutée avec C++17), ce qui permet d'utiliser les algorithmes de la bibliothèque standard avec la syntaxe habituelle du C++.
Cette version apporte également une nouvelle couche d'interopérabilité à destination de son système d'exploitation en temps réel (RTOS) pour l'automobile NVIDIA DRIVE OS, appelée NVIDIA Software Communication Interface Interoperability (NVSCI). Deux interfaces principales sont disponibles : NvSciBuf pour l'échange de zones de mémoire complètes et NvSciSync pour la synchronisation. Ces fonctionnalités sont en préversion.
Au niveau des plateformes gérées, CUDA 10.2 est la dernière version qui sera disponible pour macOS : on ne devrait donc pas voir de sitôt de nouvelles cartes graphiques pour les ordinateurs de bureau Apple… RHEL 6 n'est plus une distribution Linux approuvée, elle ne sera plus du tout gérée dès la prochaine version de CUDA (tout comme les compilateurs Microsoft C++ 2010 à 2013). Sinon, de nouvelles distributions font leur apparition, voici la liste complète des distributions avec lesquelles CUDA est compatible : RHEL 7 et 8, Fedora 29, OpenSUSE 15, SUSE SLEC 12.4 et 15, Ubuntu 16.04.6 LTS et 18.04.3 LTS.
NVIDIA prépare aussi un petit tri dans les fonctionnalités disponibles. Maintenant que nvJPEG est une bibliothèque à part, les fonctions correspondantes des NPP Compression Primitives s'apprêtent à disparaître. La gestion des plus vieux GPU atteint son crépuscule : les SM 3.0 à 5.2 ne seront bientôt plus gérés ; les SM 3.0 ne le seront plus dès la prochaine version. Il s'agit des architectures Kepler et Maxwell.
Télécharger CUDA 10.2.
Voir aussi : les notes de version complètes.