CUDA é uma plataforma de computação paralela e modelo de programação criado pela NVIDIA. Com mais de 20 milhões de downloads até o momento, o CUDA ajuda os desenvolvedores a acelerar suas aplicações aproveitando o poder dos aceleradores de GPU.
Além de acelerar a computação de alto desempenho (HPC) e aplicações de pesquisa, o CUDA também foi amplamente adotado em ecossistemas industriais e de consumo.
Por exemplo, as empresas farmacêuticas usam o CUDA para descobrir novos tratamentos promissores. Os carros usam o CUDA para aumentar a condução autônoma. Tanto as lojas físicas quanto as online usam o CUDA para analisar as compras dos clientes e os dados dos compradores para fazer recomendações e colocar anúncios.
Então, O Que É CUDA?
Algumas pessoas confundem o CUDA, lançado em 2006, com uma linguagem de programação ou talvez uma API. Com mais de 150 bibliotecas baseadas em CUDA, SDKs e ferramentas de criação de perfil e otimização, ele representa muito mais do que isso.
Estamos constantemente inovando. Milhares de aplicações aceleradas por GPU são construídas na plataforma de computação paralela NVIDIA CUDA. A flexibilidade e a programabilidade do CUDA o tornaram a plataforma de escolha para pesquisar e implantar novos algoritmos de deep learning e computação paralela.
O CUDA também torna mais fácil para os desenvolvedores tirar proveito de todas as inovações mais recentes de arquitetura de GPU, como encontrado em nossa arquitetura de GPU NVIDIA Ampere.
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Como Você Usa o CUDA?
Com o CUDA, os desenvolvedores escrevem programas usando uma lista cada vez maior de linguagens suportadas que inclui C, C++, Fortran, Python e MATLAB, e incorporam extensões para essas linguagens na forma de algumas palavras-chave básicas.
Essas palavras-chave permitem que o desenvolvedor expresse grandes quantidades de paralelismo e direcione o compilador (ou intérprete) para essas partes da aplicação em aceleradores de GPU.
O exemplo simples abaixo mostra como um programa C padrão pode ser acelerado usando CUDA.
Introdução ao CUDA
Aprender a programar usando o modelo de programação paralela CUDA é fácil. Há vídeos e exercícios de auto-estudo no site NVIDIA Developer.
O Kit de Ferramenta CUDA inclui bibliotecas aceleradas por GPU, um compilador, ferramentas de desenvolvimento e o tempo de execução do CUDA. Além de kits de ferramentas para C, C++ e Fortran, há toneladas de bibliotecas otimizadas para GPUs e outras abordagens de programação, como os compiladores baseados em diretivas OpenACC.
Para aumentar o desempenho em vários domínios de aplicações, de IA a HPC, os desenvolvedores podem aproveitar o NVIDIA CUDA-X, uma coleção de bibliotecas, ferramentas e tecnologias construídas sobre o CUDA.
Confira e compartilhe como você está usando o CUDA para promover seu trabalho.