Как лучшие предложения, хвост не застрял
CUDA (Compute Unified Device Architecture) — платформа для разработки программного обеспечения в параллельных вычислениях. Технология Nvidia позволяет разработчикам создавать системы, использующие возможности параллельной обработки графических процессоров.
Nvidia T400, видеокарта с 384 ядрами CUDA (изображение: Emerson Alecrim/)
Что означает КУД?
CUDA означает Вычислить унифицированную архитектуру устройствили Архитектура унифицированных вычислительных устройств. Технология появилась в 2006 году как решение, позволяющее использовать ресурсы графического процессора Nvidia в дополнение к обработке графического контента.
Для чего используется CUDA на видеокарте Nvidia?
С помощью платформы CUDA разработчики могут создавать программное обеспечение на нескольких языках программирования, таких как C, C++ и Python, которые включают расширения для частей кода, которые должны выполняться совместимым графическим процессором.
Видеокарты RTX A2000 (изображение: реклама/Nvidia)
Графические чипы изначально разрабатывались для рендеринга визуального контента игр, видео и трехмерных изображений. Однако они могут обслуживать приложения любого типа, которые выигрывают от параллельных вычислений, например решения для искусственного интеллекта и больших данных, которые работают с большими объемами данных.
Это возможно, потому что графические процессоры имеют сотни или тысячи крошечных ядер, которые выполняют задачи одновременно. Платформа CUDA позволяет использовать ядра в решениях для параллельных вычислений, заставляя видеокарту работать как GPGPU, то есть процессор общего назначения.
Поскольку ядра графических процессоров Nvidia могут запускать программное обеспечение на основе CUDA, их также называют ядрами CUDA.
Какие графические процессоры Nvidia поддерживают технологию CUDA?
Технология CUDA была представлена в графических чипах GeForce 8 в 2006 году и с тех пор присутствует во всех линейках Nvidia. Среди них графические процессоры Nvidia GeForce RTX и Nvidia Quadro.
Вы можете узнать, какой у вашего компьютера графический процессор, используя команду «dxdiag» в Windows или набрав «lspci | grep VGA» в Linux.
Проверка видеокарты в Windows (изображение: Emerson Alecrim/)
Приложения, использующие графические процессоры с поддержкой CUDA, обладают такими преимуществами, как:
- Эффективные параллельные вычисления: платформа CUDA позволяет GPU выполнять несколько операций одновременно, что повышает производительность задач, которые можно разбить на более мелкие этапы;
- Широкая отраслевая поддержка: платформа CUDA интегрирована с решениями таких организаций, как Adobe, Autodesk, A23D, Blackmagin, Dassault, Vuno и многих других;
- Обширная документация: Nvidia поддерживает полную документацию по разработке CUDA. От руководства по установке до интеграции со сторонними API;
- Библиотеки разных типов: для проектов CUDA доступно множество библиотек разработки, таких как cuBLAS (линейная алгебра), Thrust (параллельное программирование на C++) и nvJPEG (кодирование изображений);
- Оптимизация для различных целей: графические процессоры с поддержкой CUDA могут ускорить проекты глубокого обучения, анимацию, 3D-графику, высокопроизводительные вычисления (HPC), облачные сервисы и многое другое.
Графические процессоры Nvidia, предназначенные для домашних пользователей, имеют ядра CUDA, поэтому они отлично подходят для игр. Однако производительность при запуске игр зависит от ряда факторов, таких как количество ядер CUDA, объем памяти VRAM и технологии, поддерживаемые видеокартой.
Ноутбук с графическим чипом GeForce RTX 3000 под управлением Cyberpunk 2077 (изображение: раскрытие/Nvidia)
В чем разница между CUDA и OpenCL?
CUDA — платформа параллельных вычислений, созданная Nvidia для проектов на базе графических процессоров бренда. О OpenCL — это стандарт параллелизма, который обеспечивает совместимость с разнородными платформами, позволяя использовать разные процессоры и графические процессоры в одной системе. Поскольку OpenCL является открытым, он не требует авторских отчислений.
В чем разница между CUDA и Вулканом?
Платформа CUDA позволяет использовать графические процессоры для общей обработки, в то время как Вулкан представляет собой API (программный интерфейс) с низкоуровневыми инструкциями, которые оптимизируют выполнение графических приложений, таких как игры. Vulkan рекламируется как преемник OpenGL, но правда в том, что оба проекта сосуществуют.
В чем разница между CUDA и OptiX?
в то время как платформа CUDA предназначен для параллельных вычислений, т. OptiX — это стандарт, созданный Nvidia для обеспечения эффективной и точной реализации трассировки лучей в визуальном контенте. OptiX совместим с программным обеспечением для создания графики, таким как Blender, FurryBall и After Effects.
В чем разница между CUDA и OpenGL?
CUDA — это архитектура, которая заставляет ядра графического процессора Nvidia выполнять общие вычислительные задачи. Уже OpenGL открытый и популярный программный интерфейс, специально предназначенный для графических приложений. Графические чипы многих производителей и многие операционные системы работают с OpenGL.
О Инструментарий Nvidia CUDA представляет собой набор приложений, библиотек, средств отладки и других ресурсов для разработки приложений с ускорением на GPU. Набор инструментов CUDA можно загрузить бесплатно. Есть версии для Linux и Windows.
Что такое ядра CUDA?
Цвета CUDA — это существующие ядра в графических процессорах от Nvidia, которые совместно действуют при рендеринге изображений или при выполнении задач на основе распараллеленных алгоритмов.
Графические чипы Nvidia могут иметь тысячи ядер CUDA. Чем больше единиц, тем выше общая производительность GPU. Примером может служить GeForce RTX 4090, графический процессор Nvidia, выпущенный в 2022 году, который имеет 16 384 ядра CUDA и является лучшим в своем поколении.
GeForce RTX 4090 имеет более 16 000 ядер CUDA (Изображение: Раскрытие информации/Nvidia)
В чем разница между CUDA Core и потоковым процессором?
Один Ядро CUDA это исполнительный блок для параллельных вычислений, разработанный и реализованный Nvidia. Один Потоковый процессор также выполняет задачи параллельно, но на графических процессорах AMD.
Это означает, что в то время как графические процессоры Nvidia имеют ядра CUDA, графические чипы AMD полагаются на потоковые процессоры. Но между обеими технологиями есть архитектурные различия, из-за чего они несовместимы друг с другом.
CUDAGPUNvidiaPythonИнтерфейс прикладного программированияWindowsLinuxAdobeAMD