Release Highlights Easier Application Porting Share GPUs across multiple threads Use all GPUs in the system concurrently from a single host thread No-copy pinning of system memory, a faster alternative to cudaMallocHost() C++ new/delete and support for virtual functions Support for inline PTX assembly Thrust library of templated performance primitives such as sort, reduce, etc. NVIDIA Performance
以前に行った画像合成（アルファブレンディング）をCUDA 3.2で再びやってみた。 CUDAで画像合成 - Basic テスト環境は前回から大きく変わっている。 MacOS X 10.6.5 (Snow Leopard) MacBook Air/Late 2010 (13inch, Core2 Duo 1.86GHz, 4GB, GeForce 320M) CUDA Toolkit 3.2 (driver 3.2.17) OpenCV 2.2 入力画像：JPEG, 1600x1200(pixel) OSやハードウェア、CUDAのドライバまで異なるので、前回の値との比較は意味を成さず、あくまで参考値と見なした方が良いだろう。また、今回はCUDA、OpenCVのライブラリとも64bitでビルドしているので、ソフトの方も64bitでビルドして動かしている。（ソースコード自体は、入力画像形式を変え
CUDA 3.2がようやくリリースされたので、3.1から更新してみた。 CUDA Toolkit 3.2 Downloads | NVIDIA Developer システム環境設定のパネルに表示されるCUDAのバージョン情報がずっと謎だったのだけど、手元の環境では3.1の途中から更新がかかるようになった。今回はこのパネルからインストーラを起動させてCUDA 3.2を導入した。 動作環境は下記の通り。 MacBook Air/Late 2010 (13inch, Core2 Duo 1.86GHz, 4GB) MacOS X 10.6.5 (Snow Leopard) CUDA 3.2 (driver 3.2.17) SDKもインストールして、CUDAメモリ転送のパフォーマンスを測定してみた。（64ビットで実行） $ file ./bin/darwin/release/bandwidthTe
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