Что такое CUDA
В статье мы расскажем о том, что такое CUDA и для чего нужна эта технология. Чтобы вам было проще понять принципы работы CUDA, в начале опишем как работают разные типы процессоров.
Какие типы процессоров существуют
CPU (Central Processing Unit) — это центральный процессор. Его можно считать “сердцем” устройства: он получает вводные данные, переводит их в машиночитаемый формат и распределяет сообщения по другим частям архитектуры. Также это работает и в обратную сторону. Когда ответ на запрос готов, процессор приводит его в человекочитаемый вид и “отдает” пользователю. Например, когда вы запустили операционную систему и хотите открыть файл, то дважды кликаете по нему. Двойной клик по файлу — это запрос, который отправляется центральному процессору. Ответ на этот запрос — файл, который отображается на экране.
CPU работает по следующему алгоритму:
- Задача разбивается на несколько параллельных потоков — это значит, что каждый поток обрабатывается отдельно. В каждом отдельном потоке процессор отправляет или принимает данные в порядке очереди.
- Когда вся информация обработана, параллельные потоки снова объединяются и выстраиваются в нужном порядке.
Эти действия увеличивают скорость последовательной обработки данных.
GPU (Graphics Processing Unit) — это графический процессор, который предназначен для обработки 2D и 3D-графики. Логика его работы похожа на CPU: разница в том, что GPU работает только с графическими данными.
Этот процессор размещается на видеокарте: благодаря такому устройству снижается нагрузка на основной процессор. GPU делится на несколько тысяч ядер и равномерно распределяет нагрузку между ними. По этому подходу GPU потребляет меньше энергии в сравнении с CPU.
На основе CPU и GPU были разработаны технологии, которые предназначены для разных задач. Одна из таких технологий — GPGPU.
Суть технологии GPGPU (General-Purpose Graphics Processing Units) — это возможность использовать графический процессор для задач, которые обычно выполняет центральный. GPGPU не берет на себя всю работу: он используется только как вычислительный блок.
Что такое CUDA
CUDA (Compute Unified Device Architecture или вычислительная унифицированная архитектура устройств) — это технология, которая является улучшением GPGPU. Благодаря ей разработчики могут пользоваться алгоритмами CPU, которые изначально не предназначены для графических процессоров.
Установка или настройка видеокарты
В состав CUDA входят следующие компоненты от NVIDIA:
- CUDA Toolkit — среда разработки на языке C,
- CUDA Code Samples — документ, который содержит примеры кода.
Репозитории NVIDIA
Алгоритм CUDA активно используется в разных сферах. Среди них можно выделить:
-
биоинформатику,
-
молекулярную биологию,
-
физику,
-
вычислительную математику,
-
финансовую аналитику,
-
искусственный интеллект и др.
Как устроена архитектура CUDA
CUDA построена на взаимодействии центрального и графического процессора. Такой принцип работы возможен благодаря шейдеру — программе, которая позволяет процессорам исполнять видеокарту.
Также для взаимодействия процессоров нужен API. Как правило, для его работы используются две популярных библиотеки NVIDIA:
-
Libraries CUBLAS — для алгебраических расчетов,
-
FFT — для расчетов по алгоритму Фурье: в его основе лежат ускоренные вычисления.
Корректная работа CUDA реализуется при помощи API разных уровней:
-
первый уровень — Runtime. На этом этапе задача первично делится на потоки;
-
второй уровень — Driver. На этом этапе данные обрабатываются из декомпозированных потоков.
Краткий алгоритм того, как работает CUDA:
-
Центральный процессор выделяет часть оперативной памяти для задачи. Затем он копирует данные из своей памяти в память видеокарты.
-
CPU запускает задание, а видеоадаптер его обрабатывает.
-
Результат копируется из видеопамяти в память центрального процессора.
Особенности CUDA
CUDA более эффективна при вычислениях в сравнении с CPU и GPGPU. Ядра CUDA имеют более высокую производительность, чем CPU, на 1 ватт потребляемой мощности. Кроме этого существуют дополнительные преимущества:
-
поддержка целочисленных и битовых операции на аппаратном уровне;
-
интерфейс программирования основан на языке C с расширениями. Это помогает лучше изучить и внедрить CUDA;
-
не связана с графическими API;
-
адресация памяти gather и scatter работает в линейном порядке;
-
16 килобайт памяти на один мультипроцессор. Этот объем можно разделить на потоки и настроить кэш с широкой пропускной полосой;
-
эффективное взаимодействие между системной памятью и видеопамятью.
Однако эта технология подходит не для всех задач, так как имеет ряд ограничений:
-
минимальная ширина блока — 32 потока;
-
в CUDA отсутствует поддержка рекурсии для выполняемых функций;
-
закрытый исходный код программного обеспечения. Этот код принадлежит компании NVIDIA;
-
CUDA можно использовать только на видеочипах от NVIDIA версии GeForce 8 и выше.
Несмотря на ограничения, которые касаются расширения функционала, CUDA помогает сэкономить время при обработке данных.
