CUDA

CUDA (Compute Unified Device Architecture) on NVIDIA loodud paralleelarvutuse platvorm ja programmeerimismudel, mis võimaldab märkimisväärset kasvu andmetöötluse jõudluses, kasutades selleks graafikaprotsessorit.NVIDIA CUDA Home Page
Uusimad Nvidia graafikaprotsessorid saavad CUDA tehnoloogiat kasutades liigipääsu sarnasele arvutustehnoloogiale nagu protsessorid. Erinevalt protsessoritest on aga graafikaprotsessoritel paralleelse läbilaskvusega arhitektuur, mis keskendub paljude käskude täitmisele samaaegselt, mitte üksikute käskude täitmisele kiirelt. Seesugused üldotstarbelisi probleeme lahendavad graafikaprotsessorid on tuntud nimega GPGPU (General-purpose graphics processing unit) ehk üldotstarbeline GPU.

CUDA on kasutust leidnud tuhandetes rakendustes ja seda on käsitletud paljudes teadustöödes. Arvutimängude tööstuses kasutatakse graafikaprotsessoreid lisaks graafika renderdamisele veel ka mängusisese füüsika arvutamiseks (füüsilised efektid nagu praht, suits, tuli, vedelikud). Lisaks kasutatakse CUDA tehnoloogiat ka mittegraafiliste rakenduste kiirendamiseks arvutuslikus bioloogias, krüptograafias, astronoomias, keemias, füüsikas ja muudeski valdkondades.https://developer.nvidia.com/what-cuda

 Ajalugu
CUDA projekt kuulutati välja 2006. aasta novembris. Esimene CUDA tarkvaraarenduskomplekt avalikustati 15. veebruaril 2007 Microsoft Windowsile ja Linuxile. Mac OS X tugi lisati hiljem versioonis 2.0.

VersioonidCUDA Toolkit Archive
 CUDA versioon Väljalaskeaeg 1.0 juuni 2007 1.1 detsember 2007 2.0 august 2008 2.1 jaanuar 2009 2.2 mai 2009 2.3 juuni 2009 3.0 märts 2010 3.1 juuni 2010 3.2 november 2010 4.0 mai 2011 4.1 jaanuar 2012 5.0 oktoober 2012 5.5 juuli 2013 6.0 aprill 2014 6.5 august 2014 7.0 märts 2015 7.5 september 2015

Kasutamine
CUDA annab arendajatele ligipääsu virtuaalsele käsustikule ning paralleelarvutuselementide mälule CUDA graafikaprotsessorites. Lihtsaim viis CUDA kasutamise alustamiseks on alla laadida CUDA Toolkit, mis sisaldab kõiki vajalikke tööriistu C ja C++ arendajatele.

CUDA on saadaval ka paljude teiste programmeerimiskeelte jaoks nagu näiteks Fortran, Haskell, Python, Java, Perl, Ruby jt. Selleks et kasutada CUDAt teistes programmeerimiskeeltes, tuleb alla laadida sobiv laienduspakett.

CUDA kasutamise kohta on saadaval hulgaliselt abimaterjale ning veebipõhiseid kursuseid.http://www.nvidia.com/object/cuda_home_new.html

CUDA arhitektuuri praegused ja tuleviku kasutusalad
Senisest kiirem 3D-graafika renderdamine.
Senisest kiirem videofailivormingute teisendamine.
Senisest kiirem krüpteerimine, dekodeerimine ja pakkimine.
Võimalikud on meditsiinilise analüüsi simulatsioonid, näiteks MRI-piltide põhjal loodud virtuaalreaalsus.
Võimalikud on füüsilised simulatsioond, näiteks vedelike dünaamika.
http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Current_and_future_usages_of_CUDA_architecture

 Eelised 
CUDA tehnoloogial on traditsiooniliste üldotstarbeliste graafikaprotsessorite ees järgmised eeliseid:

hajutatud lugemine – koodi saab mälust lugeda suvalistelt aadressidelt;
jagatud mälu – kiire jagatud mälu piirkond (kuni 48 KB multiprotsessori kohta);
CUDA rakenduste programmeerimisliides põhineb laiendustega standardsel C-keelel;
senisest efektiivsem andmeteedastus süsteemi ja videomälu vahel.http://ixbtlabs.com/articles3/video/cuda-1-p3.html

Piirangud
Puuduvad rekursiivsed funktsioonid.
Puudub tekstuuri renderdamise tugi.
Kasutatav vaid Nvidia graafikaprotsessorites.

Toetatud GPU-d
CUDA töötab kõikide Nvidia graafikaprotsessoritega alates G8x seeriast, sealhulgas ka GeForce, Quadro ja Tesla seeria kaartidega.

     Nvidia GeForce
    GeForce GTX 690
    GeForce GTX 680
    GeForce GTX 670
    GeForce GTX 660 Ti
    GeForce GTX 660
    GeForce GTX 650 Ti
    GeForce GTX 650
    GeForce GT 640
    GeForce GTX 590
    GeForce GTX 580
    GeForce GTX 570
    GeForce GTX 560 Ti
    GeForce GTX 560
    GeForce GTX 550 Ti
    GeForce GT 520
    GeForce GTX 480
    GeForce GTX 470
    GeForce GTX 465
    GeForce GTX 460
    GeForce GTX 460 SE
    GeForce GTS 450
    GeForce GT 440
    GeForce GT 430
    GeForce GT 420
    GeForce GTX 295
    GeForce GTX 285
    GeForce GTX 280
    GeForce GTX 275
    GeForce GTX 260
    GeForce GTS 250
    GeForce GTS 240
    GeForce GT 240
    GeForce GT 220
    GeForce 210/G210
    GeForce GT 140
    GeForce 9800 GX2
    GeForce 9800 GTX+
    GeForce 9800 GTX
    GeForce 9800 GT
    GeForce 9600 GSO
    GeForce 9600 GT
    GeForce 9500 GT
    GeForce 9400 GT
    GeForce 9400 mGPU
    GeForce 9300 mGPU
    GeForce 9100 mGPU
    GeForce 8800 Ultra
    GeForce 8800 GTX
    GeForce 8800 GTS
    GeForce 8800 GT
    GeForce 8800 GS
    GeForce 8600 GTS
    GeForce 8600 GT
    GeForce 8600 mGT
    GeForce 8500 GT
    GeForce 8400 GS
    GeForce 8300 mGPU
    GeForce 8200 mGPU
    GeForce 8100 mGPU

    Nvidia GeForce Mobile
    GeForce GTX 680MX
    GeForce GTX 680M
    GeForce GTX 675MX
    GeForce GTX 670MX
    GeForce GTX 660M
    GeForce GT 650M
    GeForce GT 645M
    GeForce GT 640M
    GeForce GTX 580M
    GeForce GTX 570M
    GeForce GTX 560M
    GeForce GT 555M
    GeForce GT 550M
    GeForce GT 540M
    GeForce GT 525M
    GeForce GT 520M
    GeForce GTX 480M
    GeForce GTX 470M
    GeForce GTX 460M
    GeForce GT 445M
    GeForce GT 435M
    GeForce GT 425M
    GeForce GT 420M
    GeForce GT 415M
    GeForce GTX 285M
    GeForce GTX 280M
    GeForce GTX 260M
    GeForce GTS 360M
    GeForce GTS 350M
    GeForce GTS 260M
    GeForce GTS 250M
    GeForce GT 335M
    GeForce GT 330M
    GeForce GT 325M
    GeForce GT 320M
      GeForce 310M
    GeForce GT 240M
    GeForce GT 230M
    GeForce GT 220M
    GeForce G210M
    GeForce GTS 160M
    GeForce GTS 150M
    GeForce GT 130M
    GeForce GT 120M
    GeForce G110M
    GeForce G105M
    GeForce G103M
    GeForce G102M
    GeForce G100
    GeForce 9800M GTX
    GeForce 9800M GTS
    GeForce 9800M GT
    GeForce 9800M GS
    GeForce 9700M GTS
    GeForce 9700M GT
    GeForce 9650M GT
    GeForce 9650M GS
    GeForce 9600M GT
    GeForce 9600M GS
    GeForce 9500M GS
    GeForce 9500M G
    GeForce 9400M G
    GeForce 9300M GS
    GeForce 9300M G
    GeForce 9200M GS
    GeForce 9100M G
    GeForce 8800M GTX
    GeForce 8800M GTS
    GeForce 8700M GT
    GeForce 8600M GT
    GeForce 8600M GS
    GeForce 8400M GT
    GeForce 8400M GS
    GeForce 8400M G
    GeForce 8200M G

    Nvidia Quadro
    Quadro K5000
    Quadro 6000
    Quadro 5000
    Quadro 4000
    Quadro 2000
    Quadro 600
    Quadro FX 5800
    Quadro FX 5600
    Quadro FX 4800
    Quadro FX 4700 X2
    Quadro FX 4600
    Quadro FX 3800
    Quadro FX 3700
    Quadro FX 1800
    Quadro FX 1700
    Quadro FX 580
    Quadro FX 570
    Quadro FX 380
    Quadro FX 370
    Quadro NVS 510
    Quadro NVS 450
    Quadro NVS 420
    Quadro NVS 295
    Quadro Plex 1000 Model IV
    Quadro Plex 1000 Model S4

   Nvidia Quadro Mobile
    Quadro K5000M
    Quadro 5010M
    Quadro 5000M
    Quadro 4000M
    Quadro 3000M
    Quadro 2000M
    Quadro 1000M
    Quadro FX 3800M
    Quadro FX 3700M
    Quadro FX 3600M
    Quadro FX 2800M
    Quadro FX 2700M
    Quadro FX 1800M
    Quadro FX 1700M
    Quadro FX 1600M
    Quadro FX 880M
    Quadro FX 770M
    Quadro FX 570M
    Quadro FX 380M
    Quadro FX 370M
    Quadro FX 360M
    Quadro NVS 320M
    Quadro NVS 160M
    Quadro NVS 150M
    Quadro NVS 140M
    Quadro NVS 135M
    Quadro NVS 130M

   Nvidia Tesla
    Tesla K20X
    Tesla K20
    Tesla K10
    Tesla C2050/2070
    Tesla M2050/M2070
    Tesla S2050
    Tesla S1070
    Tesla M1060
    Tesla C1060
    Tesla C870
    Tesla D870
    Tesla S870


Toetatud mudelite nimekiri on nähtav Nvidia kodulehel.

Näide
Näidiskood C++ keeles, mis laadib pildilt tekstuuri GPU massiivi.
texture<float, 2, cudaReadModeElementType> tex;

void foo()
{
  cudaArray* cu_array;

  cudaChannelFormatDesc description = cudaCreateChannelDesc<float>();
  cudaMallocArray(&cu_array, &description, width, height);

  cudaMemcpyToArray(cu_array, image, width*height*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

  tex.addressMode[0] = cudaAddressModeClamp;
  tex.addressMode[1] = cudaAddressModeClamp;
  tex.filterMode = cudaFilterModePoint;
  tex.normalized = false; // do not normalize coordinates

  cudaBindTextureToArray(tex, cu_array);

  dim3 blockDim(16, 16, 1);
  dim3 gridDim((width + blockDim.x - 1)/ blockDim.x, (height + blockDim.y - 1) / blockDim.y, 1);
  kernel<<< gridDim, blockDim, 0 >>>(d_data, height, width);

  cudaUnbindTexture(tex);
} //end foo()

__global__ void kernel(float* odata, int height, int width)
{
   unsigned int x = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
   unsigned int y = blockIdx.y*blockDim.y + threadIdx.y;
   if (x < width && y < height) {
      float c = tex2D(tex, x, y);
      odata[y*width+x] = c;
   }
}

Sarnased tehnoloogiad
ATI Stream
OpenCL
Larrabee (Intel)

Vaata ka
Graafikaprotsessor
Protsessor

 Viited 

Välislingid
CUDA koduleht
CUDA korduma kippuvad küsimused

Kategooria:Arvutiarhitektuur