AMD añade herramientas de desarrollo a la plataforma OpenCL

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OpenCL proporciona un marco de trabajo que permite a los desarrolladores utilizar capacidades de procesamiento en paralelo de la GPU como suplemento de la CPU.

AMD quiere expandir el soporte para la plataforma OpenCL con el lanzamiento de un nuevo conjunto de herramientas de desarrollo. La compañía asegura que las cuatro herramientas que ofrece ahora ayudarán a los desarrolladores a soportar mejor la plataforma de procesamiento en paralelo y utilizar el hardware de la tarjeta gráfica para acelerar el rendimiento general del sistema.

Entre las herramientas lanzadas se incluye gDEBugger, un plugin de Visual Studio que permite a los desarrolladores depurar y analizar el código cuando desarrollan kernels Open CL.

En el lanzamiento también se ha incluido una API para la gestión de tareas que permitirá a los desarrolladores gestionar tareas de computación para los sistemas multinúcleo. Otros componentes incluyen el Global Memory para Accelerators API y un Parallel Path Analyser para optimizar las tareas de la GPU y la CPU.

Manju Hegde, vicepresidente corporativo de AMD Fusion Experience Program ha dicho que la compañía está trabajando de cerca con la comunidad de desarrolladores “para que sea más fácil llevar los beneficios de la informática heterogénea a los consumidores”, y así los sistemas de próxima generación tengan características como una vida de batería extra larga o rendimientos similares al de un superordenador.

“Nuestras avanzadas herramientas y soluciones de desarrollo permiten una nueva era de programación en paralelo que está basado en los estándares de la industria y centrados en desarrollar experiencias de usuario innovadoras”, ha dicho Hegde.

AMD es uno de los mayores partidarios de OpenCL, adoptando la plataforma para su uso en su plataforma de hardware Fusion. Otros partidarios incluyen a Intel, Nvidia o IBM, recuerdan en Infoworld.

Diseñado como una plataforma abierta, OpenCL proporciona un marco de trabajo que permite a los desarrolladores utilizar capacidades de procesamiento en paralelo de la GPU como suplemento de la CPU.

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