Всем привет! Сегодня обсудим CUDA: что это такое в видеокарте, зачем нужна такая технология, что она дает, как работает и есть ли в ней практическая польза. Ранее на блоге, я рассказывал о том, что такое VRM в видеокарте, если интересно, то почитать про это можно тут. А теперь к сегодняшней теме.
Что такое CUDA
Термин — аббревиатура словосочетания Compute Unified Device Architecture. Это программно-аппаратная среда, разработанная для проведения графических вычислений. Такая технология позволяет добиться значительного ускорения вычислений, которые проводятся графическими процессорами.
Используется в GPU марки NVidia, для чего используется поддержка ряда фирменных функций и «фишек». Для дальнейшего понимания материала следует объяснить значение таких терминов:
- Устройство — сам видеоадаптер, который выполняет поданные центральным процессором команды;
- Хост — ЦП, запускающий различные задания и выделяющий под это необходимые вычислительные ресурсы;
- Ядро — задание, которое будет обрабатываться устройством.
Много потоковые вычисления реализованы с помощью упрощенных версий языков программирования С и Фортран. Разработчик может получить доступ к набору инструкций видеокарты согласно заданным алгоритмам.
Такую опцию можно активировать с помощью базового набора многих языков программирования — например, MATLAB или Python.
Как работает
Алгоритм вычислений выглядит следующим образом:
- Хост выделяет на компьютере требуемое количество ОЗУ;
- Он же копирует данные из собственной памяти в память графического ускорителя;
- CPU запускает ядро на устройстве;
- Видеокарта его обрабатывает;
- Результаты копируются из RAM в память ЦП.
Так как GPU изначально разработаны под графические вычисления, что допускает параллельную обработку, то и CUDA в ряде случаев справится с задачей быстрее, чем сам центральный процессор. Все упирается в эффективность алгоритмов доступа к памяти устройства.
Сам центральный процессор, хотя тоже может обрабатывать данные несколькими ядрами одновременно, должен выполнять одну и ту же команду. В случае с видео платой таких ограничений нет, поэтому целесообразно делегировать этому компоненту часть полномочий по обработке информации.
Можно утверждать следующее:
Предельная мощность GPU при использовании CUDA в итоге будет больше, чем у CPU. Их архитектура изначально нацелена на выполнение задач по обработке текстур и сложных 3D много полигональных объектов, поэтому с числовыми данными видеоадаптер справится без особой нагрузки.
Единственный минус CUDA — пожалуй, то, что эта технология поддерживается только графическими чипами NVidia.
Стоит учесть. Что такая технология будет эффективна при сложных расчетах (например, инженерных вычислениях или майнинге), но совершенно нецелесообразна для решения простых задач.
Также для вас будут полезны публикации «Сравниваем технологии Nvidia SLI и AMD CrossFire» и «Устанавливаем видеокарту вертикально и что для этого нужно». Буду признателен, если вы поделитесь этим постом в любой социальной сети — так вы можете поучаствовать в развитии моего блога. До скорой встречи!
С уважением, автор блога Андрей Андреев.
