KlayGE游戏引擎

新的和改进的CUDA库

• 在Fermi架构的GPU上，CUBLAS中所有类型的矩阵乘法（包括带转置的）性能提升50%至300%
• 在Fermi架构的GPU上，CUFFT针对基数为3、5、7的转换大小做了性能优化，现在比MKL快2到10倍
• 新增GPU加速稀疏矩阵函数的CUSPARSE库，对于稀疏/稀疏和实密/稀疏操作，比MKL快5到30倍
• 新增GPU加速随机数生成（RNG）函数的CURAND库，支持Sobol准随机数和XORWOW伪随机数函数，比MKL中类似的函数快10到20倍
• H.264编码/解码库现在也包含到CUDA Toolkit中了

CUDA驱动和CUDA C Runtime

• 支持最新的6GB Quadro和Tesla
• 对于Windows工作站上的Tesla GPU，现在也可以开启高性能Tesla计算群集（TCC）模式

开发工具

• cuda-gdb和Parallel Nsight都支持多GPU调试
• cuda-memcheck扩展到所有Fermi架构的GPU
• 在64位linux上，NVCC支持Intel C编译器 (ICC) v11.1
• 支持在显存大于4GB的GPU上调试

其他

• 支持在CUDA C计算核中使用malloc()和free()进行内存管理
• 新增NVIDIA System Management Interface (nvidia-smi)，可以返回GPU耗用率和多个GPU性能指示器

新增的GPU Computing SDK代码示例

• 多个代码实例演示了如何使用新的CURAND库，包括MonteCarloCURAND、EstimatePiInlineP、EstimatePiInlineQ、EstimatePiP、EstimatePiQ、SingleAsianOptionP和randomFog
• Conjugate Gradient Solver，演示了如何在同一个程序中使用CUBLAS和CUSPARSE
• Function Pointers演示了用函数指针来实现8位单色图的Sobel边缘检测滤镜
• Interval Computing演示了用C++模板和递归来实现区间运算操作
• Simple Printf演示了在计算核中使用printf和cuprintf的最佳方法
• Bilateral Filter，用CUDA C和OpenGL渲染实现的一个保边缘的非线性平滑滤镜，可以用于图像恢复和降噪
• SLI with Direct3D Texture演示了SLI的使用方法，以及Direct3D与CUDA C之间的交互
• cudaEncode演示了如何使用NVIDIA H.264编码库来压缩 YUV帧
• Vflocking Direct3D/CUDA, which simulates and visualizes the flocking behavior of birds in flight
• simpleSurfaceWrite, demonstrating how CUDA kernels can write to 2D surfaces on Fermi GPUs

下载请见http://developer.nvidia.com/object/cuda_3_2_downloads.html