CUDA

Buzz

Đọc tóm tắt

- CUDA là nền tảng tính toán trên GPU của NVIDIA, sử dụng ngôn ngữ lập trình C for CUDA và trình biên dịch PathScale Open64 C.
- GPU có kiến trúc đồng thời trên toàn bộ giúp tập trung vào khả năng thực thi đa luồng dữ liệu chậm hơn thay vì thực thi nhanh một luồng dữ liệu.
- Trong ngành công nghiệp trò chơi trên máy tính, GPU không chỉ thực hiện nhiệm vụ làm mượt hình ảnh mà còn tính toán các hiệu ứng vật lý.
- CUDA cũng được sử dụng để gia tốc các ứng dụng ngoài lĩnh vực đồ họa như tính toán sinh học, xử lý dữ liệu lớn, mật mã học và nhiều lĩnh vực khác.
- NVIDIA cam kết các chương trình phát triển cho dòng GeForce 8 sẽ tiếp tục hoạt động trên tất cả video card của họ trong tương lai.

Phát triển bởi	Tập đoàn NVIDIA

Phiên bản ổn định	3.2 / 17 tháng 9 năm 2010

Hệ điều hành	Windows 7, Windows Vista, Windows XP, Windows Server 2008, Windows Server 2003, Linux, Mac OS X
Thể loại	GPGPU
Giấy phép	Proprietary, Freeware
Website	Nvidia's CUDA zone

CUDA (Compute Unified Device Architecture - Kiến trúc Đơn vị Tính Toán Thống Nhất) là một kiến trúc tính toán đồng thời do NVIDIA phát triển. Tóm lại, CUDA là nền tảng tính toán trên các GPU của NVIDIA, sử dụng ngôn ngữ lập trình phổ biến như C for CUDA và trình biên dịch PathScale Open64 C để triển khai các thuật toán trên GPU.

CUDA cho phép các nhà phát triển truy cập vào tập các lệnh ảo và bộ nhớ của các phần tử tính toán đồng thời trong đơn vị xử lý đồ họa CUDA (CUDA GPU). Sử dụng CUDA, các GPU mới nhất của NVIDIA có thể dễ dàng thực hiện các tính toán tương tự như CPU. Tuy nhiên, khác với CPU, GPU có kiến trúc đồng thời trên toàn bộ giúp tập trung vào khả năng thực thi đa luồng dữ liệu chậm hơn thay vì thực thi nhanh một luồng dữ liệu.

Trong ngành công nghiệp trò chơi trên máy tính, GPU không chỉ thực hiện nhiệm vụ làm mượt hình ảnh mà còn tính toán các hiệu ứng vật lý như mảnh vụn, khói, lửa, dòng chảy... Các phần mềm xử lý vật lý trên GPU như PhysX và Bullet là ví dụ điển hình. CUDA cũng được sử dụng để gia tốc các ứng dụng ngoài lĩnh vực đồ họa như tính toán sinh học, xử lý dữ liệu lớn cùng với CPU, trong mật mã học và nhiều lĩnh vực khác. Một ví dụ là hạ tầng tính toán phân tán BOINC.

CUDA cung cấp cả giao diện ứng dụng (API) ở cấp độ thấp và cao. SDK CUDA đầu tiên ra mắt vào ngày 15 tháng 2 năm 2007, hỗ trợ cả Windows và Linux. Phiên bản 2.0 hỗ trợ Mac OS X, thay thế cho bản beta từ ngày 14 tháng 2 năm 2008. CUDA có trên mọi GPU NVIDIA từ dòng G8X trở đi, bao gồm GeForce, Quadro và Tesla. NVIDIA cam kết các chương trình phát triển cho dòng GeForce 8 sẽ tiếp tục hoạt động trên tất cả video card của họ trong tương lai, nhờ vào tính tương thích nhị phân.

Ví dụ về quy trình xử lý trong CUDA
1. Sao chép dữ liệu từ bộ nhớ chính vào bộ nhớ GPU
2. CPU chỉ đạo xử lý tại GPU
3. GPU thực thi đồng thời trên mỗi nhân
4. Sao chép kết quả từ bộ nhớ GPU về bộ nhớ chính.

Theovi.wikipedia.org

Copy link

Nội dung được phát triển bởi đội ngũ Mytour với mục đích chăm sóc khách hàng và chỉ dành cho khích lệ tinh thần trải nghiệm du lịch, chúng tôi không chịu trách nhiệm và không đưa ra lời khuyên cho mục đích khác.

Nếu bạn thấy bài viết này không phù hợp hoặc sai sót xin vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email [email protected]

Các câu hỏi thường gặp

CUDA là gì và nó có chức năng gì trong tính toán?

CUDA (Compute Unified Device Architecture) là một kiến trúc tính toán đồng thời do NVIDIA phát triển, cho phép các nhà phát triển truy cập vào GPU để thực hiện các thuật toán tính toán hiệu quả. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như C for CUDA.

CUDA có thể được sử dụng trên những hệ điều hành nào?

CUDA hỗ trợ nhiều hệ điều hành, bao gồm Windows 7, Windows Vista, Windows XP, Windows Server 2008, Windows Server 2003, Linux và Mac OS X. Điều này giúp người dùng linh hoạt trong việc triển khai ứng dụng.

GPU sử dụng CUDA có gì khác biệt so với CPU?

Có, GPU sử dụng CUDA có kiến trúc đồng thời cho phép thực hiện nhiều luồng dữ liệu cùng lúc, trong khi CPU tập trung vào thực thi nhanh một luồng dữ liệu. Điều này làm cho GPU thích hợp hơn cho các tác vụ tính toán lớn.

CUDA có hỗ trợ các ứng dụng không phải đồ họa không?

Có, CUDA không chỉ được sử dụng cho đồ họa mà còn cho các ứng dụng khác như tính toán sinh học, xử lý dữ liệu lớn, và mật mã học. Điều này mở rộng khả năng ứng dụng của CUDA trong nhiều lĩnh vực khác nhau.