Cuda что это такое в видеокарте

Обновлено: 03.07.2024

Ускорьте процессы, интенсивно использующие графику, с помощью Compute Unified Device Architecture

Кристин МакКи — бывший журналист Lifewire, освещающий игровое оборудование и технологии для ПК. Она также пишет для других популярных новостных сайтов.

Карточки
Краткое руководство по веб-камерам
Клавиатуры и мыши
Мониторы
Жесткий и твердотельный накопитель
Принтеры и сканеры
Малина Пи

Разработанная Nvidia для графических процессоров (GPU) унифицированная архитектура вычислительных устройств (CUDA) представляет собой технологическую платформу, которая ускоряет вычислительные процессы GPU. Ядра Nvidia CUDA — это параллельные или отдельные процессорные блоки внутри графического процессора, при этом большее количество ядер, как правило, означает более высокую производительность.

Благодаря CUDA исследователи и разработчики программного обеспечения могут отправлять код C, C++ и Fortran в GPU без использования ассемблерного кода. Эта оптимизация использует преимущества параллельных вычислений, при которых тысячи задач или потоков выполняются одновременно.

Что такое ядра CUDA?

Ядра Nvidia CUDA — это параллельные процессоры, аналогичные процессору компьютера, который может быть двухъядерным или четырехъядерным. Однако графические процессоры Nvidia могут иметь несколько тысяч ядер.

При покупке видеокарты Nvidia вы можете увидеть ссылку на количество ядер CUDA, содержащихся в карте. Ядра отвечают за различные задачи, связанные со скоростью и мощностью графического процессора.

Поскольку ядра CUDA отвечают за обработку данных, проходящих через графический процессор, ядра часто обрабатывают графику видеоигр в ситуациях, когда загружаются персонажи и декорации.

Ядра CUDA аналогичны потоковым процессорам AMD; они просто называются по-разному. Однако нельзя приравнивать графический процессор Nvidia с 300 CUDA к графическому процессору AMD с 300 потоковыми процессорами.

Приложения можно создавать, используя преимущества повышенной производительности, обеспечиваемой ядрами CUDA. Вы можете увидеть список этих приложений на странице приложений Nvidia GPU.

Выбор видеокарты с CUDA

Большее количество ядер CUDA обычно означает, что видеокарта в целом обеспечивает более высокую производительность. Но количество ядер CUDA — это лишь один из нескольких факторов, которые следует учитывать при выборе видеокарты.

Nvidia предлагает ряд карт с числом ядер CUDA от восьми до 5760 в GeForce GTX TITAN Z.

Графические карты с архитектурой Tesla, Fermi, Kepler, Maxwell или Pascal поддерживают CUDA.

Покупка новой видеокарты, но вы не уверены в этой записи в спецификации? Не беспокойтесь, мы здесь, чтобы предложить простое объяснение того, что такое ядра CUDA и почему они важны.

Ядра CUDA — это эквивалент ядер ЦП в графическом процессоре Nvidia. Они оптимизированы для одновременного выполнения большого количества вычислений, что очень важно для современной графики.

Естественно, графические настройки, на которые больше всего влияет количество ядер CUDA графического процессора, — это те, которые требуют максимальной отдачи от графического процессора, т. е. тени и освещение, среди прочего.

CUDA уже давно является одним из самых выдающихся элементов в спецификации любой видеокарты GeForce. Однако не все до конца понимают, что такое ядра CUDA и что именно они представляют для игр.

В этой статье мы хотим дать краткий и простой ответ именно на этот вопрос. Кроме того, мы кратко рассмотрим некоторые другие связанные вопросы, которые могут возникнуть у некоторых пользователей.

Показать содержание

Что такое ядра CUDA?

CUDA — это аббревиатура одной из собственных технологий Nvidia: Compute Unified Device Architecture.

Его цель? Эффективные параллельные вычисления.

Одно ядро CUDA аналогично ядру ЦП, но основное отличие состоит в том, что оно менее сложное, но реализовано в гораздо большем количестве. Обычный игровой ЦП имеет от 2 до 16 ядер, но количество ядер CUDA исчисляется сотнями, даже в самом низком из современных графических процессоров Nvidia. Между тем, у карт высокого класса теперь их тысячи.

Что делают ядра CUDA в играх?

Графический процессор во многом отличается от ЦП, но с точки зрения непрофессионала: ЦП в большей степени является администратором, отвечающим за управление компьютером в целом, в то время как ГП лучше всего подходит для выполнения тяжелой работы.

Обработка графики требует одновременного выполнения множества сложных вычислений, поэтому в графических процессорах реализовано такое огромное количество ядер CUDA. А учитывая то, что графические процессоры разработаны и оптимизированы специально для этой цели, их ядра могут быть намного меньше, чем ядра гораздо более универсального ЦП.

И как ядра CUDA влияют на производительность в игре?

По сути, любые графические настройки, требующие одновременного выполнения вычислений, значительно выиграют от большего количества ядер CUDA. Наиболее очевидными из них являются освещение и тени, но также включены физика, а также некоторые типы сглаживания и окружающего затенения.

Ядра CUDA и потоковые процессоры

В то время как у Nvidia есть ядра CUDA, у ее основного конкурента, AMD, есть потоковые процессоры.

Теперь эти две технологии, а также соответствующие архитектуры графических процессоров каждой компании явно различаются. Однако по своей сути и по функциям ядра CUDA и потоковые процессоры — это одно и то же.

Ядра CUDA лучше оптимизированы, так как аппаратное обеспечение Nvidia обычно сравнивают с AMD, но нет явных различий в производительности или качестве графики, о которых вам нужно беспокоиться, если вы разрываетесь между графическим процессором Nvidia или AMD. .

Сколько ядер CUDA вам нужно?

А вот и каверзный вопрос. Как это часто бывает с бумажными спецификациями, они просто не являются хорошим индикатором того, какую производительность вы можете ожидать от аппаратного обеспечения.

Многие другие характеристики, такие как объем видеопамяти, важнее учитывать, чем количество ядер CUDA, а также возникает вопрос оптимизации программного обеспечения.

В связи с этим лучший способ убедиться в производительности графического процессора — это взглянуть на некоторые эталонные тесты. Таким образом, вы можете точно знать, какую производительность вы можете ожидать в той или иной игре.

Чтобы получить общее представление о мощности графического процессора, рекомендуем проверить UserBenchmark. Однако, если вы хотите ознакомиться с подробным, всесторонним тестированием, есть несколько надежных сайтов, таких как GamersNexus, TrustedReviews, Tom’s Hardware, AnandTech и некоторые другие.

Последнее слово

И в этом суть. Надеюсь, это помогло пролить свет на то, что на самом деле представляют собой ядра CUDA, что они делают и насколько они важны. Прежде всего, мы надеемся, что помогли развеять любые неверные представления, которые у вас могли возникнуть по этому поводу.

Наконец, если вы подумываете о приобретении нового графического процессора сейчас, мы предлагаем ознакомиться с этой статьей, посвященной лучшим видеокартам, доступным на данный момент.

Вам это тоже может понравиться

Сэмюэл — главный редактор GamingScan. Он описывает себя как увлеченного игрока и программиста. Ему нравится помогать другим открывать для себя радость игр. Самуэль внимательно следит за последними тенденциями в игровой индустрии, чтобы посетители были в курсе событий.

Тунарт / Getty Images

CUDA — это платформа параллельных вычислений и модель программирования, разработанная Nvidia для общих вычислений на собственных графических процессорах (графических процессорах). CUDA позволяет разработчикам ускорить работу ресурсоемких приложений, используя мощь графических процессоров для распараллеливаемой части вычислений.

Несмотря на то, что были предложены другие API для графических процессоров, такие как OpenCL, и есть конкурирующие графические процессоры от других компаний, таких как AMD, комбинация CUDA и графических процессоров Nvidia доминирует в нескольких областях приложений, включая глубокое обучение, и является основой для одних из самых быстрых компьютеров в мире.

Возможно, видеокарты так же стары, как и ПК, если считать адаптер для монохромного дисплея IBM 1981 года графической картой.К 1988 году вы могли получить 16-битную карту 2D VGA Wonder от ATI (компания в конечном итоге была приобретена AMD). К 1996 году у 3dfx Interactive можно было купить ускоритель 3D-графики, чтобы запускать шутер от первого лица Quake на полной скорости.

Кроме того, в 1996 году Nvidia начала пытаться конкурировать на рынке 3D-ускорителей со слабыми продуктами, но по ходу дела научилась и в 1999 году представила успешную GeForce 256 – первую графическую карту, получившую название GPU. В то время основной причиной использования графического процессора были игры. Лишь позже люди стали использовать графические процессоры для математики, науки и техники.

Происхождение CUDA

В 2003 году группа исследователей под руководством Яна Бака представила Brook – первую широко распространенную модель программирования, расширяющую язык C за счет конструкций с параллельными данными. Позже Бак присоединился к Nvidia и возглавил запуск CUDA в 2006 году, первого коммерческого решения для вычислений общего назначения на графических процессорах.

OpenCL и CUDA

Конкурент CUDA OpenCL был запущен Apple и Khronos Group в 2009 году в попытке обеспечить стандарт для гетерогенных вычислений, который не ограничивался бы процессорами Intel/AMD с графическими процессорами Nvidia. Хотя OpenCL кажется привлекательным из-за своей универсальности, он не работает так же хорошо, как CUDA на графических процессорах Nvidia, и многие фреймворки глубокого обучения либо не поддерживают его, либо поддерживают только после того, как их поддержка CUDA была выпущена.

Повышение производительности CUDA

С годами возможности CUDA улучшались и расширялись, более или менее синхронно с улучшенными графическими процессорами Nvidia. Начиная с версии CUDA 9.2, используя несколько серверных графических процессоров P100, вы можете повысить производительность до 50 раз по сравнению с центральными процессорами. V100 (не показан на этом рисунке) еще в 3 раза быстрее для некоторых нагрузок. Предыдущее поколение серверных графических процессоров, K80, обеспечивало повышение производительности от 5 до 12 раз по сравнению с центральными процессорами.

Увеличение скорости за счет графических процессоров произошло как раз в самый последний момент для высокопроизводительных вычислений. Однопоточный прирост производительности ЦП с течением времени, который согласно закону Мура должен удваиваться каждые 18 месяцев, замедлился до 10 процентов в год, поскольку производители микросхем столкнулись с физическими ограничениями, включая ограничения размера на разрешение маски микросхемы и выход микросхемы в процессе производства. и ограничения по тактовой частоте во время выполнения.

Домены приложений CUDA

Nvidia

Графические процессоры CUDA и Nvidia используются во многих областях, где требуется высокая производительность вычислений с плавающей запятой, как показано на изображении выше. Более полный список включает:

Вычислительные финансы
Моделирование климата, погоды и океана.
Наука о данных и аналитика
Глубокое обучение и машинное обучение
Оборона и разведка
Производство/AEC (архитектура, проектирование и строительство): CAD и CAE (включая вычислительную гидродинамику, вычислительную механику конструкций, проектирование и визуализацию, а также автоматизацию электронного проектирования).
Мультимедиа и развлечения (включая анимацию, моделирование и рендеринг, цветокоррекцию и управление зернистостью, композицию, окончательную обработку и эффекты, редактирование, кодирование и цифровое распространение, графику в эфире, инструменты для съемок, просмотра и стерео, а также графика погоды)
Медицинская визуализация
Нефть и газ
Исследования: высшее образование и суперкомпьютеры (включая вычислительную химию и биологию, числовую аналитику, физику и научную визуализацию).
Безопасность и надежность
Инструменты и управление

CUDA в глубоком обучении

Для глубокого обучения чрезвычайно важна скорость вычислений. Например, чтобы обучить модели для Google Translate в 2016 году, команды Google Brain и Google Translate провели сотни однонедельных запусков TensorFlow с использованием графических процессоров; Для этой цели они купили у Nvidia 2000 графических процессоров серверного уровня. Без графических процессоров эти тренировочные прогоны заняли бы месяцы, а не неделю, чтобы сойтись. Для производственного развертывания этих моделей перевода TensorFlow Google использовал новый пользовательский чип обработки, TPU (блок тензорной обработки).

Помимо TensorFlow, многие другие платформы DL полагаются на CUDA для поддержки своих графических процессоров, включая Caffe2, CNTK, Databricks, H2O.ai, Keras, MXNet, PyTorch, Theano и Torch. В большинстве случаев они используют библиотеку cuDNN для вычислений глубокой нейронной сети. Эта библиотека настолько важна для обучения фреймворков глубокого обучения, что все фреймворки, использующие данную версию cuDNN, имеют практически одинаковые показатели производительности для эквивалентных вариантов использования. Когда CUDA и cuDNN улучшаются от версии к версии, все платформы глубокого обучения, которые обновляются до новой версии, видят прирост производительности.Отличие производительности от платформы к платформе заключается в том, насколько хорошо они масштабируются для нескольких графических процессоров и нескольких узлов.

Программирование CUDA

Nvidia

Инструментарий CUDA

Набор инструментов CUDA включает библиотеки, инструменты отладки и оптимизации, компилятор, документацию и библиотеку времени выполнения для развертывания ваших приложений. В нем есть компоненты, поддерживающие глубокое обучение, линейную алгебру, обработку сигналов и параллельные алгоритмы. В целом, библиотеки CUDA поддерживают все семейства графических процессоров Nvidia, но лучше всего работают на последнем поколении, таком как V100, который может быть в 3 раза быстрее, чем P100, для учебных нагрузок глубокого обучения. Использование одной или нескольких библиотек — это самый простой способ воспользоваться преимуществами графических процессоров, если нужные вам алгоритмы реализованы в соответствующей библиотеке.

Библиотеки глубокого обучения CUDA

В сфере глубокого обучения есть три основные библиотеки с ускорением на GPU: cuDNN, о котором я упоминал ранее как о компоненте GPU для большинства сред глубокого обучения с открытым исходным кодом; TensorRT — высокопроизводительный оптимизатор логического вывода и среда выполнения Nvidia для глубокого обучения; и DeepStream, библиотека видеовывода. TensorRT помогает оптимизировать модели нейронных сетей, выполнять калибровку для снижения точности с высокой точностью и развертывать обученные модели в облаках, центрах обработки данных, встроенных системах или автомобильных платформах.

Nvidia

Линейная алгебра и математические библиотеки CUDA

Линейная алгебра лежит в основе тензорных вычислений и, следовательно, глубокого обучения. BLAS (базовые подпрограммы линейной алгебры), набор матричных алгоритмов, реализованных на Фортране в 1989 году, с тех пор используется учеными и инженерами. cuBLAS — это версия BLAS с ускорением на GPU и самый высокопроизводительный способ выполнения матричных арифметических операций с помощью GPU. cuBLAS предполагает, что матрицы плотные; cuSPARSE обрабатывает разреженные матрицы.

Nvidia

Библиотеки обработки сигналов CUDA

Быстрое преобразование Фурье (БПФ) — это один из основных алгоритмов, используемых для обработки сигналов. он превращает сигнал (например, звуковой сигнал) в спектр частот. cuFFT — это БПФ с ускорением на графическом процессоре.

Кодеки, использующие такие стандарты, как H.264, кодируют/сжимают и декодируют/распаковывают видео для передачи и отображения. Nvidia Video Codec SDK ускоряет этот процесс при использовании графических процессоров.

Библиотеки параллельных алгоритмов CUDA

Все три библиотеки для параллельных алгоритмов имеют разные цели. NCCL (библиотека коллективных коммуникаций Nvidia) предназначена для масштабирования приложений на несколько графических процессоров и узлов; nvGRAPH — для анализа параллельных графов; и Thrust — это библиотека шаблонов C++ для CUDA, основанная на стандартной библиотеке шаблонов C++. Thrust предоставляет обширную коллекцию параллельных примитивов данных, таких как сканирование, сортировка и сокращение.

Nvidia

CUDA и производительность процессора

В некоторых случаях можно использовать встраиваемые функции CUDA вместо эквивалентных функций ЦП. Например, процедуры умножения матриц GEMM из BLAS можно заменить версиями GPU, просто связав их с библиотекой NVBLAS:

Nvidia

Основы программирования CUDA

Если вы не можете найти подпрограммы библиотеки CUDA для ускорения своих программ, вам придется попробовать свои силы в низкоуровневом программировании CUDA. Сейчас это намного проще, чем когда я впервые попробовал это в конце 2000-х. Помимо прочего, здесь более простой синтаксис и лучшие инструменты разработки. Мое единственное замечание заключается в том, что в MacOS последний компилятор CUDA и последний компилятор C++ (из Xcode) редко синхронизируются. Нужно загрузить старые инструменты командной строки от Apple и переключиться на них с помощью xcode-select, чтобы получить код CUDA для компиляции и компоновки.

Например, рассмотрим эту простую процедуру C/C++ для добавления двух массивов:

Вы можете превратить его в ядро, которое будет работать на графическом процессоре, добавив в объявление ключевое слово __global__ и вызвать ядро, используя синтаксис с тройными скобками:

Вы также должны изменить вызовы malloc/new и free/delete на cudaMallocManaged и cudaFree, чтобы выделить место на GPU. Наконец, вам нужно дождаться завершения вычислений графического процессора, прежде чем использовать результаты на ЦП, что можно выполнить с помощью cudaDeviceSynchronize .

В тройной скобке выше используется один блок потоков и один поток. Текущие графические процессоры Nvidia могут обрабатывать множество блоков и потоков. Например, графический процессор Tesla P100 на основе архитектуры графического процессора Pascal имеет 56 потоковых мультипроцессоров (SM), каждый из которых может поддерживать до 2048 активных потоков.

Код ядра должен знать свой индекс блока и потока, чтобы найти свое смещение в переданных массивах. В распараллеленном ядре часто используется цикл grid-stride, например следующий:

Если вы посмотрите на примеры в CUDA Toolkit, вы увидите, что есть еще что рассмотреть, кроме основ, которые я рассмотрел выше. Например, некоторые вызовы функций CUDA должны быть заключены в вызовы checkCudaErrors(). Кроме того, во многих случаях самый быстрый код будет использовать библиотеки, такие как cuBLAS, наряду с выделением памяти хоста и устройства и копированием матриц туда и обратно.

Подводя итог, можно ускорить свои приложения с помощью графических процессоров на многих уровнях. Вы можете написать код CUDA; вы можете вызывать библиотеки CUDA; и вы можете использовать приложения, которые уже поддерживают CUDA.

Мартин Хеллер — пишущий редактор и обозреватель InfoWorld. Ранее он был консультантом по веб-программированию и программированию для Windows. С 1986 по 2010 год он разрабатывал базы данных, программное обеспечение и веб-сайты. В последнее время он занимал должность вице-президента по технологиям и обучению в Alpha Software, а также председателя и генерального директора Tubifi.

Автор: Дори Экстерман Дата публикации: 7 июня 2021 г. Расчетное время чтения: 8 минут

Графические процессоры или графические процессоры в последние годы стали неотъемлемой частью обеспечения вычислительной мощности для высокопроизводительных вычислительных приложений. Программирование GPGPU — это вычисления общего назначения с использованием графического процессора (GPU). Это достигается за счет использования графического процессора вместе с центральным процессором (ЦП) для ускорения вычислений в приложениях, которые традиционно обрабатываются только ЦП. Программирование графических процессоров теперь используется практически во всех отраслях: от ускорения обработки видео, цифровых изображений, обработки аудиосигналов и игр до производства, нейронных сетей и глубокого обучения.

Программирование GPGPU по существу влечет за собой разделение нескольких процессов или одного процесса между разными процессорами для ускорения времени, необходимого для завершения. GPGPU используют программные платформы, такие как OpenCL и CUDA, для ускорения определенных функций в программном обеспечении с конечной целью сделать вашу работу быстрее и проще. Графические процессоры делают возможными параллельные вычисления за счет использования сотен встроенных процессорных ядер, которые одновременно обмениваются данными и взаимодействуют друг с другом для решения сложных вычислительных задач.

CUDA и OpenCL — два интерфейса, используемые в вычислениях на GPU, и хотя они оба имеют схожие функции, они используют разные программные интерфейсы.

Почему CUDA?

CUDA (сокращение от Compute Unified Device Architecture) — это парадигма параллельного программирования, выпущенная NVIDIA в 2007 году. CUDA с использованием языка, похожего на язык C, используется для разработки программного обеспечения для графических процессоров и широкого спектра приложений общего назначения для графических процессоров, которые по своей природе очень параллельны.

CUDA — это проприетарный API, поэтому он поддерживается только графическими процессорами NVIDIA, основанными на архитектуре Tesla. Графические карты, поддерживающие CUDA, — это серии GeForce 8, Tesla и Quadro. Парадигма программирования CUDA представляет собой комбинацию как последовательного, так и параллельного выполнения и содержит специальную функцию C, называемую kernel, которая простыми словами представляет собой код C, который выполняется на графической карте с фиксированным числом потоков одновременно (узнайте больше о том, что такое CUDA).

Почему OpenCL?

OpenCL (аббревиатура от Open Computing Language) была запущена Apple и группой Khronos в качестве эталона для гетерогенных вычислений, который не ограничивался только графическими процессорами NVIDIA. OpenCL предлагает переносимый язык для программирования графических процессоров, который использует ЦП, графические процессоры, процессоры цифровых сигналов и другие типы процессоров. Этот переносимый язык используется для разработки программ или приложений, которые достаточно универсальны для работы на самых разных архитектурах, но при этом достаточно адаптируемы, чтобы обеспечить высокую производительность каждой аппаратной платформы.

OpenCL предоставляет портативные, независимые от устройств и поставщиков программы, которые можно ускорять на различных аппаратных платформах.Язык OpenCL C — это ограниченная версия языка C99 с расширениями, подходящими для выполнения кодов с параллельными данными на различных устройствах.

Сравнение CUDA и OpenCL

Производительность

OpenCL обеспечивает переносимый язык для программирования графических процессоров, который отлично подходит для работы с очень несвязанными устройствами параллельной обработки. Это никоим образом не означает, что код гарантированно будет работать на всех устройствах, если вообще будет работать из-за того, что большинство из них имеют очень разные наборы функций. Необходимо приложить некоторые дополнительные усилия, чтобы код работал на нескольких устройствах, избегая при этом расширения, зависящего от поставщика. В отличие от ядра CUDA, ядро OpenCL можно скомпилировать во время выполнения, что увеличит время работы OpenCL. Однако, с другой стороны, эта своевременная компиляция может позволить компилятору генерировать код, который будет лучше использовать целевой графический процессор.

CUDA разработана той же компанией, которая разрабатывает аппаратное обеспечение, на котором он выполняет свои функции, поэтому можно ожидать, что он будет лучше соответствовать вычислительным характеристикам графического процессора и, следовательно, будет предлагать более широкий доступ к функциям и более высокую производительность.

Однако с точки зрения производительности компилятор (и, в конечном счете, программист) делает каждый интерфейс быстрее, поскольку оба могут полностью использовать аппаратное обеспечение. Производительность будет зависеть от некоторых переменных, включая качество кода, тип алгоритма и тип оборудования.

Реализация поставщиками

На момент написания этой статьи существует только один поставщик реализации CUDA, и это ее владелец, NVIDIA.

Однако OpenCL был реализован широким кругом поставщиков, включая, помимо прочего:

AMD: поддерживаются чипы и графические процессоры Intel и AMD.
Поддерживаются Radeon серии 5xxx, 6xxx, 7xxx, R9xxx.
Все процессоры поддерживают только OpenCL 1.2
NVIDIA: поддерживаются NVIDIA GeForce 8600M GT, GeForce 8800 GT, GeForce 8800 GTS, GeForce 9400M, GeForce 9600M GT, GeForce GT 120, GeForce GT 130, ATI Radeon 4850, Radeon 4870 и другие.
Apple (поддерживается только MacOS X)
Поддерживаются центральные процессоры в качестве вычислительных устройств
ЦП, ГП и «MIC» (Xeon Phi).

Переносимость

Вероятно, это наиболее заметное различие между ними, поскольку CUDA работает только на графических процессорах NVIDIA, тогда как OpenCL является открытым отраслевым стандартом и работает на устройствах NVIDIA, AMD, Intel и других устройствах. Кроме того, OpenCL обеспечивает откат ЦП и, таким образом, упрощает обслуживание кода, в то время как, с другой стороны, CUDA не обеспечивает откат ЦП, что заставляет разработчиков помещать в свои коды операторы if, которые помогают различать наличие устройства GPU во время выполнения или его отсутствие.

Открытый исходный код против коммерческого

Еще одно общепризнанное различие между CUDA и OpenCL заключается в том, что OpenCL — это платформа с открытым исходным кодом, а CUDA — собственная платформа NVIDIA. У этой разницы есть свои плюсы и минусы, и общее решение по этому поводу зависит от выбранного вами приложения.

Как правило, если выбранное вами приложение поддерживает как CUDA, так и OpenCL, лучше всего использовать CUDA, поскольку в этом сценарии он дает более высокие результаты производительности. Это связано с тем, что NVIDIA обеспечивает поддержку высшего качества. Если одни приложения основаны на CUDA, а другие поддерживают OpenCL, новейшая карта NVIDIA поможет вам получить максимальную отдачу от приложений с поддержкой CUDA, имея при этом хорошую совместимость с приложениями, не поддерживающими CUDA.

Однако, если все выбранные вами приложения поддерживают OpenCL, решение уже принято за вас.

Поддержка нескольких ОС

CUDA может работать в Windows, Linux и MacOS, но только на оборудовании NVIDIA. Однако OpenCL доступен для работы практически в любой операционной системе и на большинстве аппаратных средств. Когда дело доходит до сравнения поддержки ОС, главным решающим фактором по-прежнему остается аппаратное обеспечение, поскольку CUDA может работать на ведущих операционных системах, а OpenCL работает почти на всех.

Разница в оборудовании — это то, что действительно определяет сравнение. Для CUDA требуется только использование аппаратного обеспечения NVIDIA, а для OpenCL аппаратное обеспечение не указано. У этого различия есть свои плюсы и минусы.

Библиотеки

Библиотеки играют ключевую роль в вычислениях на GPU, поскольку они предоставляют доступ к набору функций, которые уже были точно настроены для использования преимуществ параллелизма данных. CUDA очень сильна в этой категории, так как поддерживает шаблоны и бесплатные необработанные математические библиотеки, которые воплощают в себе высокопроизводительные математические процедуры:

cuBLAS — полная библиотека BLAS
cuRAND — библиотека генерации случайных чисел (RNG)
cuSPARSE — библиотека разреженных матриц
NPP — Примитивы производительности для обработки изображений и видео
cuFFT — библиотека быстрых преобразований Фурье
Thrust – шаблонные параллельные алгоритмы и структуры данных
h — библиотека вычислений с плавающей запятой C99

У OpenCL есть альтернативы, которые можно легко построить и которые в последнее время стали зрелыми, но они не похожи на библиотеки CUDA. Примером чего является ViennaCL. Библиотеки AMD OpenCL также имеют дополнительный бонус: они работают не только на устройствах AMD, но и на всех устройствах, совместимых с OpenCL

Сообщество

Это часть сравнения, которая включает в себя поддержку, долговечность, приверженность и т. д. каждой платформы. Хотя эти вещи трудно измерить, взгляд на форумы дает представление о том, насколько велико сообщество. Количество тем на форумах NVIDIA по CUDA ошеломляюще больше, чем на форумах AMD по OpenCL. Тем не менее, в последние годы количество тем на форумах OpenCL увеличивается, и следует также отметить, что CUDA существует уже большее количество времени.

Технические особенности

CUDA позволяет разработчикам писать свое программное обеспечение на C или C++, поскольку это всего лишь платформа и модель программирования, а не язык или API. Распараллеливание достигается за счет использования ключевых слов CUDA.

С другой стороны, OpenCl не позволяет писать код на C++, однако предоставляет для работы среду, напоминающую язык программирования C, и позволяет напрямую работать с ресурсами графического процессора.

Сравнительная таблица

< /tr>

Сравнение	CUDA	OpenCL
Производительность	Нет явного преимущества, зависит качество кода, тип оборудования и другие переменные	Нет явного преимущества, зависит качество кода, тип оборудования и другие переменные
Реализация поставщика	Реализуется только NVIDIA	Реализовано МНОЖЕСТВОМ поставщиков, включая AMD, NVIDIA, Intel, Apple, Radeon и т. д.
Портативность	Работает только с использованием аппаратного обеспечения NVIDIA	Можно портировать на другое аппаратное обеспечение, если не используются расширения, зависящие от поставщика
Открытый исходный код против коммерческого	Проприетарная структура NVIDIA	Стандарт открытого исходного кода< /td>
Поддержка ОС	Поддерживается на Должны использоваться ведущие операционные системы с единственным отличием оборудования NVIDIA	Поддерживается в различных операционных системах
Библиотеки	Имеет обширные высокопроизводительные библиотеки	Имеет большое количество библиотек, которые можно использовать на всем оборудовании, совместимом с OpenCL, но не такие обширные, как CUDA
Сообщество	Большее сообщество	Имеет растущее сообщество не такое большое, как CUDA
Технические особенности	Не язык, а платформа и модель программирования, которые достигают распараллеливание с использованием ключевых слов CUDA	Не позволяет писать код на C++, но работает в среде, напоминающей язык программирования C

Как выбрать

Поддержка графического процессора дает огромные преимущества для вычислительной мощности и приложений. На момент написания CUDA и OpenCL были ведущими платформами. CUDA, являющаяся проприетарной структурой NVIDIA, не поддерживается в таком количестве приложений, как OpenCL, но там, где она поддерживается, поддержка обеспечивает непревзойденную производительность. В то время как OpenCL, который поддерживается в большем количестве приложений, не дает такого же прироста производительности, как CUDA.

Графические процессоры NVIDIA (более новые), хотя и поддерживаются CUDA, имеют высокую производительность OpenCL для экземпляров, в которых CUDA не поддерживается. Общее эмпирическое правило заключается в том, что если в экземпляре подавляющее большинство приложений и оборудования, которые вы выбрали, поддерживают OpenCL, то вам следует выбрать OpenCL.

Независимо от того, что вы решите, Incredibuild может помочь вам ускорить ваши компиляции и тесты, что приведет к повышению качества вычислений, будь то создание контента, машинное обучение, обработка сигналов и множество других ресурсоемких компьютерных задач. Взгляните на наш кейс с MediaPro — это пример того, как мы можем ускорить ваши компиляции и тесты в несколько раз (в данном случае более чем в 6 раз быстрее).

Дори Экстерман

Дори Экстерман, опытный разработчик программного обеспечения и продуктовый стратег, имеет 20-летний опыт работы в индустрии разработки программного обеспечения.В качестве технического директора Incredibuild он руководит продуктовой стратегией компании и отвечает за видение продукта, его реализацию и техническое партнерство. До прихода в Incredibuild Дори занимал различные технические должности и должности по разработке продуктов в компаниях-разработчиках программного обеспечения, уделяя особое внимание архитектуре, производительности, передовым технологиям, DevOps, управлению выпусками и C++. Он является экспертом и часто выступает с докладами о технологическом прогрессе в средствах разработки.

Читайте также: