CUDA学习(2)

什么是CUDA

CUDA(Compute Unified Device Architecture),统一计算设备架构,英伟达推出的基于其GPU的通用高性能计算平台和编程模型。

借助CUDA,开发者可以充分利用英伟达GPU的强大计算能力加速各种计算任务。

软件生态的基石:CUDA构成了英伟达软件生态的基础,诸多前沿技术均基于CUDA构建。

例如,TensorRT、Triton和Deepstream等,这些技术解决方案都是基于CUDA平台开发的,展示了CUDA在推动软件创新方面的强大能力。

软硬件的桥梁:英伟达的硬件性能卓越,但要发挥其最大潜力,离不开与之相匹配的软件支持。

CUDA正是这样一个桥梁,它提供了强大的接口,使得开发者能够充分利用GPU硬件进行高性能计算加速。就像驾驶一辆高性能汽车,CUDA就像是一位熟练的驾驶员,能够确保硬件性能得到充分发挥。

深度学习框架的加速器:CUDA不仅在构建英伟达自身的软件生态中扮演关键角色,在推动第三方软件生态发展方面也功不可没。

特别是在深度学习领域,CUDA为众多深度学习框架提供了强大的加速支持。例如,在Pytorch、TensorFlow等流行框架中,CUDA加速功能成为标配。

开发者只需简单设置,即可利用GPU进行高效的训练和推理任务,从而大幅提升计算性能。

CPU+GPU异构计算

CPU:中央处理器(Central Processing Unit)作为计算机系统的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元。

运算核心较少,但是其可以实现复杂的逻辑运算,因此其适合控制密集型任务,CPU更擅长数据缓存和流程控制------(少量的复杂计算)
GPU:图形处理器(Graphics Processing Unit),常被称为显卡,GPU最早主要是进行图形处理的。

如今深度学习大火,GPU高效的并行计算能力充分被发掘,GPU在AI应用上大放异彩。

GPU拥有更多的运算核心,其特别适合数据并行的计算密集型任务,如大型矩阵运算------(大量的简单运算)

一个典型的 CPU 拥有少数几个快速的计算核心,而一个典型的 GPU 拥有几百到几千个不那么快速的计算核心。

CPU的晶体管设计更多地侧重于数据缓存和复杂的流程控制,而GPU则将大量晶体管投入到算术逻辑单元中,以实现并行处理能力。

因此,GPU正是通过其众多的计算核心集群来实现其相对较高的计算性能。

使用CUDA编程,开发者可以精确地指定数据如何被分配到GPU的各个核心上,并控制这些核心如何协同工作来解决问题。

GPU不能单独进行工作,GPU相当于CPU的协处理器,由CPU进行调度,CPU+GPU组成异构计算架构。

在由 CPU 和 GPU 构成的异构计算平台中,通常将起控制作用的 CPU 称为主机(host),将起加速作用的 GPU 称为设备(device)。主机和设备之间内存访问一般通过PCle总线链接。

计算生态




NVIDIA driver是确保显卡正常工作的基础,而CUDA Toolkit则是利用GPU进行高性能计算的软件开发工具包。

CUDA API是CUDA编程的接口,而NVCC则是CUDA的编译器,用于将CUDA程序编译成可在GPU上执行的代码。

应用框架与库支持

CUDA广泛支持各类科学计算、工程、数据分析、人工智能等领域的应用框架和库。

例如,在深度学习领域,TensorFlow、PyTorch、CUDA Deep Neural Network Library (cuDNN) 等工具均深度整合了CUDA,使得开发者可以轻松利用GPU加速神经网络训练和推理过程。

CUDA编程语言: C、C++、Fortran、Python 和 MATLAB

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