3. Параллельные и распределенные вычисления GPU-вычисления, введение в CUDA
CUDA (Compute Unified Device Architecture) — параллельная вычислительная платформа и API от NVIDIA, которая позволяет использовать видеокарты (GPU) не только для рендеринга графики, но и для вычислений общего назначения (GPGPU). CUDA позволяет запускать на GPU задачи, которые раньше выполнялись только на CPU, и получать ускорение. Применение: CUDA используется для машинного обучения, научных расчётов, обработки больших массивов данных и других задач, требующих параллельной обработки данных. Принцип работы Архитектура CUDA строится на тесном взаимодействии центрального процессора (CPU) и графического процессора. Процесс обработки данных: help.sweb.ru CPU выделяет область памяти, необходимую для обработки данных, и передаёт эту память GPU. CPU запускает ядро CUDA, которое содержит инструкции для выполнения на GPU, и делегирует задачу потокам GPU. GPU выполняет вычисления, используя свою память и ресурсы ядра CUDA, обрабатывая тысячи потоков одновременно. После завершения операций GPU возвращает результаты обратно в CPU для дальнейшего использования или анализа. Терминология Некоторые термины, используемые в CUDA: Ядро (kernel) — функция, выполняемая на GPU. Например, ядро для сложения векторов, которое принимает два вектора чисел на входе, складывает их поэлементно и записывает результат в третий вектор. Потоки и блоки — ядра выполняются параллельно в рамках потоков, организованных в блоки. Количество блоков и потоков зависит от размера данных и уровня параллелизма. Унифицированная память — общая память между CPU и GPU, позволяющая обмениваться данными. Настройка Для работы с CUDA используется среда разработки CUDA Toolkit — её можно скачать с официального сайта компании NVIDIA. Также может потребоваться стандартный компилятор языка C. cc.dvfu.ru Важно: CUDA поддерживается исключительно на устройствах NVIDIA, начиная с видеочипов серии GeForce 8. Технология не подойдёт для работы с оборудованием других производителей. Примеры кода В CUDA можно добавлять дополнительные элементы для работы с GPU в программу, написанную для CPU. Например, в программу можно добавить: kpfu.ru Конфигурацию исполнения — указание, сколько потоков устройств выполняет ядро параллельно. Управление памятью — выделение данных один раз и автоматическая миграция их между хостом и устройством по мере необходимости.
CUDA (Compute Unified Device Architecture) — параллельная вычислительная платформа и API от NVIDIA, которая позволяет использовать видеокарты (GPU) не только для рендеринга графики, но и для вычислений общего назначения (GPGPU). CUDA позволяет запускать на GPU задачи, которые раньше выполнялись только на CPU, и получать ускорение. Применение: CUDA используется для машинного обучения, научных расчётов, обработки больших массивов данных и других задач, требующих параллельной обработки данных. Принцип работы Архитектура CUDA строится на тесном взаимодействии центрального процессора (CPU) и графического процессора. Процесс обработки данных: help.sweb.ru CPU выделяет область памяти, необходимую для обработки данных, и передаёт эту память GPU. CPU запускает ядро CUDA, которое содержит инструкции для выполнения на GPU, и делегирует задачу потокам GPU. GPU выполняет вычисления, используя свою память и ресурсы ядра CUDA, обрабатывая тысячи потоков одновременно. После завершения операций GPU возвращает результаты обратно в CPU для дальнейшего использования или анализа. Терминология Некоторые термины, используемые в CUDA: Ядро (kernel) — функция, выполняемая на GPU. Например, ядро для сложения векторов, которое принимает два вектора чисел на входе, складывает их поэлементно и записывает результат в третий вектор. Потоки и блоки — ядра выполняются параллельно в рамках потоков, организованных в блоки. Количество блоков и потоков зависит от размера данных и уровня параллелизма. Унифицированная память — общая память между CPU и GPU, позволяющая обмениваться данными. Настройка Для работы с CUDA используется среда разработки CUDA Toolkit — её можно скачать с официального сайта компании NVIDIA. Также может потребоваться стандартный компилятор языка C. cc.dvfu.ru Важно: CUDA поддерживается исключительно на устройствах NVIDIA, начиная с видеочипов серии GeForce 8. Технология не подойдёт для работы с оборудованием других производителей. Примеры кода В CUDA можно добавлять дополнительные элементы для работы с GPU в программу, написанную для CPU. Например, в программу можно добавить: kpfu.ru Конфигурацию исполнения — указание, сколько потоков устройств выполняет ядро параллельно. Управление памятью — выделение данных один раз и автоматическая миграция их между хостом и устройством по мере необходимости.