In der digitalen Filmbearbeitung und -optimierung tätige Unternehmen wie da Vinci, Lowry Digital, ASSIMILATE und GIC setzen auf die parallele Computing-Architektur NVIDIA CUDA zur Performance-Steigerung und Kostenreduzierung. Mit der NVIDIA-Lösung können hochauflösende Daten für HDTV, Blu-ray und 4K deutlich schneller und leichter generiert werden.
* CUDA-Architektur beschleunigt Color Grading
Da Vinci Systems, führender Anbieter von Lösungen zur digitalen Farbkorrektur von Filmen, hat vor Kurzem eine neue Version seiner da Vinci Resolve Suite angekündigt, die auf da Vincis C.O.R.E. (CUDA Optimized Resolve Engine) basiert. Die neue Lösung nutzt die massiv-parallele Rechenpower der NVIDIA-Quadro-GPUs für das hochauflösende Color Grading in Echtzeit und wurde bereits bei aktuellen Blockbustern wie „Star Trek“ und „Terminator Salvation“ eingesetzt.
„Die Performance-Vorteile von CUDA-fähigen GPUs sind bemerkenswert. Verglichen mit unserer vorhergehenden Lösung laufen Farbkorrektur-Prozesse damit bis zu 20-fach schneller ab“, betont Gary Adams, Product Manager bei da Vinci. Lesen Sie mehr »
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Snow Leopard von Apple ist das erste Betriebssystem, das OpenCL integriert. Der offene Programmierstandard ermöglicht es Entwicklern, die Gigaflops große Rechenpower von GPUs für jede Applikation zu nutzen. NVIDIA hat an der Integration von OpenCL in Snow Leopard maßgeblich mitgewirkt. Durch die CUDA-Unterstützung von OpenCL können Applikationen die CPU und die GPU gemeinsam als Koprozessoren nutzen. NVIDIAs Integration der CUDA-Architektur auf seinen Produkten ermöglicht es Apple-Anwendern, zwischen 10 GPU-Modellen zu wählen, die von Snow Leopard unterstützt werden. Dazu gehören: NVIDIA GeForce 9400M, GeForce 9600M GT, GeForce 8600M GT, GeForce GT 120, GeForce GT 130, GeForce GTX 285, GeForce 8800 GT, GeForce 8800 GS, NVIDIA Quadro FX 4800 und Quadro FX 5600. „NVIDIA leitet die OpenCL-Arbeitsgruppe und ist das einzige Unternehmen, das den Entwicklern von Snow Leopard, Windows und Linux OpenCL-Treiber für die GPU zur Verfügung stellt“, betont Sanford Russell, General Manager CUDA bei NVIDIA. „Die OpenCL-Einführung bei Snow Leopard bedeutet die ‚Ankunft’ des GPU-Computings für alle Apple-Anwender.” Lesen Sie mehr »
CyberLink MediaShow 5, ein neues Software-Programm zur Organisation digitaler Fotos, nutzt die NVIDIA CUDA Architektur und NVIDIA GeForce GPUs für das schnelle Durchsuchen und Sortieren von großen Foto-Bibliotheken. CyberLink MediaShow 5 überprüft und organisiert Foto-Sammlungen mittels eines Gesichtserkennungs-Algorithmus. Durch Nutzung der massiv-parallelen Rechenpower der NVIDIA GeForce GPUs in Kombination mit der CPU bietet CyberLink MediaShow 5eine bis zu 70%-ige Verbesserung in der Geschwindigkeit der Applikation. Damit werden gesuchte Fotos wesentlich schneller gefunden. „Consumer häufen heute Fotos in ungeheurer Menge an – bedingt durch die zunehmende Verbreitung von Digitalkameras, Camcordern und Smartphones“, betont Alice H. Chang, CEO von CyberLink. “Mit MediaShow 5 können sie ihre Fotoalben wesentlich besser verwalten, indem Fotos von Personen durch die Gesichtserkennung schnell gefunden werden. Die NVIDIA CUDA Technologie ermöglicht dabei eine signifikante Reduzierung der benötigten Suchzeit.“ Zusätzlich zur Gesichtserkennung nutzt MediaShow 5 die NVIDIA CUDA Technologie zur Beschleunigung der Videokonvertierung. Lesen Sie mehr »
NVIDIA veranstaltet gemeinsam mit TopCoder, einem führenden Unternehmen bei der Durchführung von Online-Programmier-Turnieren, eine CUDA Superhero Challenge. Die Wettbewerbs-Reihe richtet sich an Programmierer, die Lösungen auf Basis der massiv-parallelen Rechenpower der NVIDIA-CUDA-Architektur entwickeln.
Der erste Wettbewerb startet am 14. September und endet am 25. September. Den fünf Gewinnern winken Preise in Höhe von 5.000 Dollar. Die Bekanntgabe der Sieger erfolgt auf der NVIDIA GPU Technology Conference, die vom 30. September bis 2. Oktober 2009 im Fairmont Hotel in San José, Kalifornien, stattfindet. Detaillierte Informationen zur CUDA Superhero Challenge finden sich unter: www.topcoder.com/nvidia . „Die PC-Architektur hat sich dahingehend verändert, dass nicht nur die CPU die Rechenleistung übernimmt, sondern die CPU gemeinsam mit der GPU“, betont Sanford Russell, General Manager der CUDA Group bei NVIDIA. „Indem wir uns an die TopCoder-Community richten, können wir über 200.000 Programmierer von den Vorteilen des GPU Computing überzeugen.“ Lesen Sie mehr »