需要哪些卡和计算功能才能充分利用CUDA 5的功能

Question

我们刚刚收到了CUDA 5的稳定版本。有一些像Kepler这样的新术语，能够使用性能更好的MPI，同时运行32个应用程序的同一张卡。我有点困惑，并寻找这些问题的答案：

• 充分利用CUDA 5的功能需要哪些卡和计算功能？
• 新功能仅适用于Kepler架构，如GPUDirect，动态并行，Hyper Q和动态并行。
• 如果我们有Fermi架构，使用CUDA 5会带来哪些好处。除了在Linux和Eclipse上使用NSight之外，它还能带来什么好处。我认为最重要的特征是建立图书馆的能力？
• 您是否看到从CUDA 4到CUDA 5的任何性能改进。（我在Linux机器上获得了一些加速）

我发现了一些像

这样的文件

• http://developer.download.nvidia.com/compute/DevZone/docs/html/C/doc/Kepler_Compatibility_Guide.pdf
• http://www.nvidia.com/content/PDF/kepler/NVIDIA-Kepler-GK110-Architecture-Whitepaper.pdf
• http://blog.cuvilib.com/2012/03/28/nvidia-cuda-kepler-vs-fermi-architecture/

然而，更好，简短的描述可能会使我们的思想更清晰。

PS：请不要限制上述问题的答案。我可能会遗漏一些类似的问题。

Answer 1

动态并行性需要计算能力3.5（例如GK110），因为早期的GPU没有线程启动内核或直接将其他API调用注入硬件命令队列所需的硬件。

Hyper-Q需要计算能力3.5。

SHFL内在函数需要CC 3.0（GK104）

CUDA 5中的设备代码链接，NSight EE，nvprof，性能改进和错误修复使Fermi和早期的GPU受益。