NVIDIA 針對異質超級運算推出最新版編譯器
前言：
PGI 17.7 能支援 NVIDIA Volta GPU、與 CUDA 整合記憶體互連的 OpenACC 以及搭載多核 CPU 的 OpenMP 4.5
2017年9月19日--NVIDIA (輝達) 今天宣布推出 17.7 版 PGI® 2017 編譯器與工具，協助高效能運算系統開發者針對搭載多核 CPU 與異質化 GPU 加速器的系統，開發出效能更高的軟體，同時大幅簡化程式設計流程。
即日釋出的 PGI 17.7 編譯器與工具的關鍵特點包括：
• 支援Tesla V100 GPU： PGI OpenACC 與CUDA Fortran現已支援新款NVIDIA Volta GV100 GPU，提供更多記憶體頻寬、串流多重處理器、新一代NVIDIA NVLink™以及全新微架構功能，堆砌出更好的效能與可編程功能。
• OpenACC支援CUDA整合記憶體：PGI 17.7 版編譯器能利用 CUDA 整合記憶體，簡化針對 GPU 加速系統程式的編譯流程。藉由開啟簡易編譯器選項，OpenACC 即可在 CUDA 整合記憶體中配置資料的存放位置，而不需撰寫資料移動程式碼或指令。
• 支援多核 CPU 的 OpenMP 4.5 ：初始針對 OpenMP 4.5 語法與功能的支援，即可針對大多數運行於多核CPU系統中的 OpenMP 4.5 平行處理進行編程。程式中的目標區塊(TARGET)在預設支援條件設定後，會將多核系統當成目標，而PARALLEL 以及DISTRIBUTE等程式迴圈則能分散到所有OpenMP執行緒進行平行處理。
• 對Fortran語法的衍生類別進行深層複製： 透過 OpenACC 指令能在CPU主控端與GPU元件記憶體之間搬移匯整或深層巢狀Fortran資料物件，包括指標型物件的巡行與管理作業。
• C++ 語言方面的改良：PGI 17.7 C++ 編譯器內含許多逐次擴增的 C++17 功能，並將其彙整到 CUDA 9.0 NVCC 主編譯器的支援範圍內。在 LCALS 迴圈處理性能量測指標中效能平均提升了20%。
• 在 OpenACC 程式區段中使用 C++14 Lambdas 函數：C++ 語言的lambdas函數，能在匿名函式物件被呼叫或是以參數形態被傳遞時，提供一種便利的方法來定義其物件。從 PGI 17.7 版開始，C++語言撰寫程式的 OpenACC 運算區段都支援 lambdas 函數，包括針對不同編程模型或平台生成對應的程式碼。 C++14 則引進更多lambdas函數用法，尤其是多類型的 lambdas函數。上述這些功能都可運用在 OpenACC 程式中。
• 與cuSOLVER 函式庫互通：透過使用 PGI 提供的介面模組與 PGI 17.7 內建的 PGI 版 cuSOLVER 函式庫，即可呼叫包括 CUDA Fortran、OpenACC Fortran、C 以及 C++ 等語言的最佳化 cuSolverDN 函式。
• 支援 NVIDIA Tesla GPU與多核 CPU 處理的 PGI Unified Binary：使用 OpenACC 編譯出的程式不僅支援 GPU 加速，還能在多核CPU上支援平行處理。在搭載GPU的系統上運行時， OpenACC 支援區段分載以及在GPU上執行程式。當在沒有安裝GPU的系統上運行時，OpenACC 的程式區段能分散到系統中所有CPU核心上同步處理。
• 全新分析功能支援 CUDA 整合記憶體與OpenACC ：PGI 17.7 Profiler現已加入多項全新 OpenACC 分析功能，包括支援有連結 GPU 與無連結 GPU 的兩種多核 CPU 平台，另外還新增全新的摘要（summary）檢視功能，能顯示處理每種 OpenACC 程式碼結構所耗費的執行時間。新增的 CUDA 統合記憶體功能，能追蹤出每項 CPU 分頁錯誤對應到哪些程式碼，以及這些程式碼所涉及的資料所在位置，並支援全新 CUDA 整合記憶體分頁頻繁的置換、節流、遠端對應事件、NVLink以及其他諸多功能。
• OpenACC支援CUDA整合記憶體：PGI 17.7 版編譯器能利用 CUDA 整合記憶體，簡化針對 GPU 加速系統程式的編譯流程。藉由開啟簡易編譯器選項，OpenACC 即可在 CUDA 整合記憶體中配置資料的存放位置，而不需撰寫資料移動程式碼或指令。
• 支援多核 CPU 的 OpenMP 4.5 ：初始針對 OpenMP 4.5 語法與功能的支援，即可針對大多數運行於多核CPU系統中的 OpenMP 4.5 平行處理進行編程。程式中的目標區塊(TARGET)在預設支援條件設定後，會將多核系統當成目標，而PARALLEL 以及DISTRIBUTE等程式迴圈則能分散到所有OpenMP執行緒進行平行處理。
• 對Fortran語法的衍生類別進行深層複製： 透過 OpenACC 指令能在CPU主控端與GPU元件記憶體之間搬移匯整或深層巢狀Fortran資料物件，包括指標型物件的巡行與管理作業。
• C++ 語言方面的改良：PGI 17.7 C++ 編譯器內含許多逐次擴增的 C++17 功能，並將其彙整到 CUDA 9.0 NVCC 主編譯器的支援範圍內。在 LCALS 迴圈處理性能量測指標中效能平均提升了20%。
• 在 OpenACC 程式區段中使用 C++14 Lambdas 函數：C++ 語言的lambdas函數，能在匿名函式物件被呼叫或是以參數形態被傳遞時，提供一種便利的方法來定義其物件。從 PGI 17.7 版開始，C++語言撰寫程式的 OpenACC 運算區段都支援 lambdas 函數，包括針對不同編程模型或平台生成對應的程式碼。 C++14 則引進更多lambdas函數用法，尤其是多類型的 lambdas函數。上述這些功能都可運用在 OpenACC 程式中。
• 與cuSOLVER 函式庫互通：透過使用 PGI 提供的介面模組與 PGI 17.7 內建的 PGI 版 cuSOLVER 函式庫，即可呼叫包括 CUDA Fortran、OpenACC Fortran、C 以及 C++ 等語言的最佳化 cuSolverDN 函式。
• 支援 NVIDIA Tesla GPU與多核 CPU 處理的 PGI Unified Binary：使用 OpenACC 編譯出的程式不僅支援 GPU 加速，還能在多核CPU上支援平行處理。在搭載GPU的系統上運行時， OpenACC 支援區段分載以及在GPU上執行程式。當在沒有安裝GPU的系統上運行時，OpenACC 的程式區段能分散到系統中所有CPU核心上同步處理。
• 全新分析功能支援 CUDA 整合記憶體與OpenACC ：PGI 17.7 Profiler現已加入多項全新 OpenACC 分析功能，包括支援有連結 GPU 與無連結 GPU 的兩種多核 CPU 平台，另外還新增全新的摘要（summary）檢視功能，能顯示處理每種 OpenACC 程式碼結構所耗費的執行時間。新增的 CUDA 統合記憶體功能，能追蹤出每項 CPU 分頁錯誤對應到哪些程式碼，以及這些程式碼所涉及的資料所在位置，並支援全新 CUDA 整合記憶體分頁頻繁的置換、節流、遠端對應事件、NVLink以及其他諸多功能。
PGI 17.7的其他功能與改良包括所有支援全方位平台環境模組、預製熱門開源函式庫與程式，以及新推出的《運用 OpenACC 執行平行運算》的教學系列影片 。
欲了解 PGI 17.7 完整的特色與功能請點此瀏覽， 即日起 PGI 17.7 將透過 PGI 官網開放給 PGI Professional 維護方案訂購用戶下載。
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關於PGI 編譯器與工具
PGI 為 NVIDIA 旗下品牌，其擁有高效能平行處理 Fortran、C 與C++ 編譯器與工具，除了支援 x86-64 與搭載 OpenPOWER CPU 處理器的系統，其也能將 NVIDIA Tesla GPU 加速器的平台運行於 Linux、微軟Windows 與蘋果 macOS 等作業系統。想瞭解更多資訊，敬請瀏覽官網 www.pgicompilers.comc或洽詢sales@pgroup.com 與 (503) 682-2806。
PGI 為 NVIDIA 旗下品牌，其擁有高效能平行處理 Fortran、C 與C++ 編譯器與工具，除了支援 x86-64 與搭載 OpenPOWER CPU 處理器的系統，其也能將 NVIDIA Tesla GPU 加速器的平台運行於 Linux、微軟Windows 與蘋果 macOS 等作業系統。想瞭解更多資訊，敬請瀏覽官網 www.pgicompilers.comc或洽詢sales@pgroup.com 與 (503) 682-2806。
關於NVIDIA (輝達)
NVIDIA (輝達) 為人工智慧運算公司，自1999年發明GPU起，成功促進PC電競市場的成長並重新定義現代電腦顯示卡產品，掀起電腦平行運算革命。近年來GPU深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧，透過GPU以類人腦方式運作於電腦、機器人與自駕車等，來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊，請瀏覽www.nvidia.com.tw/object/newsroom_tw.html 以及 blogs.nvidia.com.tw。
NVIDIA (輝達) 為人工智慧運算公司，自1999年發明GPU起，成功促進PC電競市場的成長並重新定義現代電腦顯示卡產品，掀起電腦平行運算革命。近年來GPU深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧，透過GPU以類人腦方式運作於電腦、機器人與自駕車等，來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊，請瀏覽www.nvidia.com.tw/object/newsroom_tw.html 以及 blogs.nvidia.com.tw。
