NVIDIA Open-Source-Linux-GPU-Kernel-Module

NVIDIA hat diese Woche angekündigt, es jetzt zu veröffentlichen Linux-GPU-Kernel-Module als Open Source mit doppelter GPL/MIT-Lizenz. Zunächst die Bereitstellung des R515-Treibers mit dem jetzt verfügbaren Quellcode für die Kernel-Module auf GitHub. NVIDIA hat diesen Schritt unternommen, um die Benutzererfahrung zu verbessern NVIDIA-GPUs unter Linux und bieten eine engere Integration mit dem Betriebssystem, die es Entwicklern ermöglicht, Fehler zu integrieren und einen Beitrag zu leisten, heißt es in der Pressemitteilung.

NVIDIA Linux GPU-Kernel-Module

„Für Anbieter von Linux-Distributionen erhöhen die Open-Source-Module die Benutzerfreundlichkeit. Sie verbessern auch die sofort einsatzbereite Benutzererfahrung beim Signieren und Verteilen des NVIDIA-GPU-Treibers. Canonical und SUSE sind in der Lage, die offenen Kernel-Module sofort mit Ubuntu- und SUSE-Linux-Enterprise-Distributionen zu verpacken. Entwickler können Codepfade nachverfolgen und sehen, wie die Kernel-Ereignisplanung mit ihrer Arbeitslast interagiert, um die Fehlerursache schneller zu debuggen. Darüber hinaus können Entwickler von Unternehmenssoftware den Treiber jetzt nahtlos in den für ihr Projekt konfigurierten angepassten Linux-Kernel integrieren.“

„Dies wird weiter dazu beitragen, die Qualität und Sicherheit der NVIDIA-GPU-Treiber mit Beiträgen und Bewertungen aus der Linux-Endbenutzer-Community zu verbessern. Mit jeder neuen Treiberversion veröffentlicht NVIDIA einen Snapshot des Quellcodes auf GitHub. Von der Community eingereichte Patches werden überprüft und bei Genehmigung in eine zukünftige Treiberversion integriert. Die erste Version der offenen GPU-Kernel-Module ist R515. Zusammen mit dem Quellcode werden vollständig erstellte und verpackte Versionen der Treiber bereitgestellt.“

„Für Rechenzentrums-GPUs in den Architekturfamilien NVIDIA Turing und NVIDIA Ampere ist dieser Code produktionsreif. Möglich wurde dies durch die schrittweise Einführung der GSP-Treiberarchitektur im vergangenen Jahr, die NVIDIA-Kunden den Übergang erleichtern soll. Wir haben uns darauf konzentriert, eine Vielzahl von Workloads zu testen, um sicherzustellen, dass Funktionen und Leistung mit dem proprietären Kernelmodus-Treiber übereinstimmen.“

Quelle : Nvidia : TPU

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