CUDA

컴퓨팅에서 **CUDA** (**C**ompute **U**nified **D**evice **A**rchitecture)는 그래픽 처리 장치 (GPU)의 특정 유형을 사용하여 가속화된 범용 처리를 가능하게 하는 독점적인 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 API이다. 이러한 접근 방식을 GPU 기반 범용 컴퓨팅이라고 한다. CUDA는 엔비디아가 2006년에 만들었다. 처음 소개될 때 그 이름은 Compute Unified Device Architecture의 약어였지만, 엔비디아는 나중에 약어의 일반적인 사용을 중단하고 현재는 거의 확장하지 않는다.

CUDA는 GPU의 가상 명령어 집합 및 병렬 컴퓨팅 요소에 직접 접근하여 컴퓨트 커널을 실행할 수 있도록 하는 소프트웨어 계층이다. 드라이버 및 런타임 커널 외에도 CUDA 플랫폼에는 프로그래머가 애플리케이션을 가속화하는 데 도움이 되는 컴파일러, 라이브러리 및 개발자 도구가 포함되어 있다.

CUDA는 C, C++, 포트란, 파이썬, 줄리아와 같은 프로그래밍 언어와 함께 작동하도록 설계되었다. 이러한 접근성은 Direct3D 및 OpenGL과 같은 이전 API가 고급 그래픽 프로그래밍 기술을 요구했던 것과 대조적으로 병렬 프로그래밍 전문가가 GPU 리소스를 더 쉽게 사용할 수 있도록 한다. CUDA 기반 GPU는 OpenMP, OpenACC 및 OpenCL과 같은 프로그래밍 프레임워크도 지원한다.

## 배경

그래픽 처리 장치 (GPU)는 전문화된 컴퓨터 프로세서로서 실시간 고해상도 3차원 그래픽스의 컴퓨팅 집약적인 작업 요구 사항을 해결한다. 2012년까지 GPU는 대규모 데이터 블록을 효율적으로 조작할 수 있는 고도로 병렬적인 멀티 코어 시스템으로 발전했다. 이러한 설계는 대규모 데이터 블록 처리가 병렬로 수행되는 상황에서 일반적인 중앙 처리 장치 (CPU)보다 알고리즘에 더 효과적이다. 예를 들어 다음과 같은 상황에서 그렇다.
* 암호화 해시 함수
* 기계 학습
* 분자동역학 시뮬레이션
* 물리 엔진
이안 벅은 2000년 스탠포드에서 32개의 지포스 카드를 사용하여 8K 게임 장비를 만들었고, 그 후 DARPA 보조금을 받아 GPU에서 범용 병렬 프로그래밍을 수행했다. 그 후 그는 엔비디아에 합류하여 2004년부터 CUDA 개발을 감독하고 있다. CUDA를 추진하면서 젠슨 황은 엔비디아 GPU가 과학 컴퓨팅을 위한 일반 하드웨어가 되는 것을 목표로 했다. CUDA는 2007년에 출시되었다. 2015년경 CUDA의 초점은 신경망으로 바뀌었다.

## 온톨로지
다음 표는 CUDA 프레임워크의 온톨로지에 대한 비정확한 설명을 제공한다.

## 프로그래밍 기능
섬네일|300px|right|'''CUDA 처리 흐름 예시'''

CUDA 플랫폼은 CUDA 가속 라이브러리, OpenACC와 같은 컴파일러 지시문, 그리고 C, C++, 포트란, 파이썬을 포함한 산업 표준 프로그래밍 언어의 확장을 통해 소프트웨어 개발자에게 접근 가능하다. C/C++ 프로그래머는 엔비디아의 LLVM 기반 C/C++ 컴파일러인 nvcc 또는 clang 자체를 사용하여 PTX로 컴파일된 'CUDA C/C++'를 사용할 수 있다. 포트란 프로그래머는 The Portland Group의 PGI CUDA 포트란 컴파일러를 사용하여 'CUDA 포트란'을 사용할 수 있다. 파이썬 프로그래머는 cuNumeric 라이브러리를 사용하여 엔비디아 GPU에서 애플리케이션을 가속화할 수 있다.

라이브러리, 컴파일러 지시문, CUDA C/C++ 및 CUDA 포트란 외에도 CUDA 플랫폼은 크로노스 그룹의 OpenCL, 마이크로소프트의 다이렉트컴퓨트, OpenGL 컴퓨트 셰이더 및 C++ AMP를 포함한 다른 컴퓨팅 인터페이스를 지원한다. 파이썬, 펄, 포트란, 자바, 루비, 루아, 커먼 리스프, 하스켈, R, 매트랩, IDL, 줄리아에 대한 타사 래퍼도 사용할 수 있으며, 매스매티카에는 네이티브 지원이 제공된다.

비디오 게임 산업에서 GPU는 그래픽 렌더링 및 게임 물리 계산 (파편, 연기, 불, 유체와 같은 물리적 효과)에 사용되며, PhysX 및 불릿이 그 예시이다. CUDA는 계산생물학, 암호학 및 기타 분야에서 비그래픽 애플리케이션을 크게 가속화하는 데 사용되기도 했다.

CUDA는 낮은 수준의 API (CUDA **드라이버** API, 비단일 소스)와 높은 수준의 API (CUDA **런타임** API, 단일 소스)를 모두 제공한다. 초기 CUDA SDK는 2007년 2월 15일에 마이크로소프트 윈도우 및 리눅스용으로 공개되었다. 맥 OS X 지원은 나중에 버전 2.0에 추가되었으며, 이는 2008년 2월 14일에 출시된 베타 버전을 대체한다. CUDA는 G8x 시리즈 이후의 모든 엔비디아 GPU, 즉 지포스, 쿼드로 및 엔비디아 테슬라 라인과 함께 작동한다. CUDA는 대부분의 표준 운영 체제와 호환된다.

CUDA 8.0에는 다음 라이브러리가 포함된다 (컴파일 및 런타임용, 알파벳 순):

* cuBLAS – CUDA 기본 선형 대수 서브루틴 라이브러리
* CUDART – CUDA 런타임 라이브러리
* cuFFT – CUDA 고속 푸리에 변환 라이브러리
* cuRAND – CUDA 무작위 숫자 생성 라이브러리
* cuSOLVER – CUDA 기반 조밀 및 희소 직접 솔버 컬렉션
* cuSPARSE – CUDA 희소 행렬 라이브러리
* NPP – 엔비디아 성능 프리미티브 라이브러리
* nvGRAPH – 엔비디아 그래프 분석 라이브러리
* NVML – 엔비디아 관리 라이브러리
* NVRTC – CUDA C++용 엔비디아 런타임 컴파일 라이브러리
CUDA 8.0에는 다음 다른 소프트웨어 구성 요소가 포함된다:

* nView – 엔비디아 nView 데스크톱 관리 소프트웨어
* NVWMI – 엔비디아 엔터프라이즈 관리 툴킷
* GameWorks PhysX – 멀티 플랫폼 게임 물리 엔진

CUDA 9.0–9.2에는 다음 다른 구성 요소가 포함된다:

* CUTLASS 1.0 – 사용자 정의 선형 대수 알고리즘
* NVIDIA Video Decoder는 CUDA 9.2에서 더 이상 사용되지 않으며, 이제 NVIDIA Video Codec SDK에서 사용할 수 있다.

CUDA 10에는 다음 다른 구성 요소가 포함된다:

* nvJPEG – 하이브리드 (CPU 및 GPU) JPEG 처리

CUDA 11.0–11.8에는 다음 다른 구성 요소가 포함된다:

* CUB은 새로 지원되는 C++ 라이브러리 중 하나이다.
* MIG 멀티 인스턴스 GPU 지원
* nvJPEG2000 – JPEG 2000 인코더 및 디코더

## 장점
CUDA는 그래픽 API를 사용하는 기존 GPU 기반 범용 컴퓨팅에 비해 몇 가지 장점이 있다.

* 분산 읽기 – 코드가 메모리의 임의 주소에서 읽을 수 있다.
* 통합 가상 메모리 (CUDA 4.0 이상)
* 통합 메모리 (CUDA 6.0 이상)
* 공유 메모리 – CUDA는 스레드 간에 공유될 수 있는 빠른 공유 메모리 영역을 노출한다. 이것은 사용자 관리 캐시로 사용될 수 있으며, 텍스처 조회로 가능한 것보다 높은 대역폭을 가능하게 한다.
* GPU로의 더 빠른 다운로드 및 리드백
* 정수 및 비트 연산에 대한 완전한 지원 (정수 텍스처 조회 포함)

## 한계
* 호스트 컴퓨터든 GPU 장치든, 모든 CUDA 소스 코드는 이제 C++ 구문 규칙에 따라 처리된다. 이는 항상 그런 것은 아니었다. 이전 버전의 CUDA는 C 구문 규칙을 기반으로 했다. C 코드를 C++ 컴파일러로 컴파일하는 일반적인 경우와 마찬가지로, 오래된 C 스타일 CUDA 소스 코드가 컴파일에 실패하거나 원래 의도와 다르게 동작할 수 있다.
* OpenGL과 같은 렌더링 언어와의 상호 운용성은 단방향이며, OpenGL은 등록된 CUDA 메모리에 접근할 수 있지만 CUDA는 OpenGL 메모리에 접근할 수 없다.
* 호스트와 장치 메모리 간의 복사는 시스템 버스 대역폭 및 지연 시간으로 인해 성능 저하를 초래할 수 있다 (이는 GPU의 DMA 엔진이 처리하는 비동기 메모리 전송으로 부분적으로 완화될 수 있다).
* 스레드는 최상의 성능을 위해 최소 32개 그룹으로 실행되어야 하며, 총 스레드 수는 수천 개에 달해야 한다. 프로그램 코드의 분기는 32개 스레드 각각이 동일한 실행 경로를 따르는 한 성능에 큰 영향을 미치지 않는다. SIMD 실행 모델은 본질적으로 발산하는 작업 (예: 광선 추적 중 공간 분할 데이터 구조를 순회하는 경우)에 상당한 제약이 된다.
* 최신 개정판에는 에뮬레이션 또는 대체 기능이 제공되지 않는다.
* 유효한 C++ 코드도 컴파일러가 대상 GPU 장치 제한에 대한 최적화를 접근하는 방식 때문에 때때로 플래그가 지정되어 컴파일을 방해할 수 있다.
* C++ 런타임 타입 정보 (RTTI) 및 C++ 스타일 예외 처리는 장치 코드에서는 지원되지 않고 호스트 코드에서만 지원된다.
* 1세대 CUDA 컴퓨팅 기능 1.x 장치에서 단정밀도의 비정규수는 지원되지 않고 대신 0으로 플러시되며, 나눗셈 및 제곱근 연산의 정밀도는 IEEE 754 호환 단정밀도 수학보다 약간 낮다. 컴퓨팅 기능 2.0 이상을 지원하는 장치는 비정규수를 지원하며, 나눗셈 및 제곱근 연산은 기본적으로 IEEE 754 호환이다. 그러나 사용자는 컴파일러 플래그를 설정하여 정확한 나눗셈 및 정확한 제곱근을 비활성화하고 비정규수를 0으로 플러시함으로써 원하는 경우 이전의 더 빠른 게임 등급의 컴퓨팅 기능 1.x 장치 수학을 얻을 수 있다.
* OpenCL과 달리, CUDA 지원 GPU는 엔비디아가 독점적이기 때문에 엔비디아에서만 사용할 수 있다. 다른 GPU에서 CUDA를 구현하려는 시도에는 다음이 포함된다:
** 프로젝트 코리앤더: CUDA C++11 소스를 OpenCL 1.2 C로 변환한다. 텐서플로를 실행하기 위한 CUDA-on-CL의 포크이다.
** CU2CL: CUDA 3.2 C++를 OpenCL C로 변환한다.
** GPUOpen HIP: AMD 및 엔비디아 GPU용으로 CUDA 및 ROCm 위에 있는 얇은 추상화 계층이다. CUDA C++ 소스를 가져오기 위한 변환 도구를 가지고 있다. CUDA 4.0과 C++11 및 float16을 지원한다.
** ZLUDA는 AMD GPU 및 이전 인텔 GPU에서 거의 네이티브 성능으로 CUDA를 드롭인 대체하는 프로그램이다. 개발자 안제이 야니크는 2021년과 2022년에 각각 인텔과 AMD로부터 소프트웨어 개발 계약을 체결했다. 그러나 양사 모두 비즈니스 사용 사례 부족으로 공식 출시를 결정하지 않았다. AMD의 계약에는 야니크가 AMD용 코드를 독립적으로 출시할 수 있도록 허용하는 조항이 포함되어 있어, 그가 AMD GPU만 지원하는 새 버전을 출시할 수 있게 되었다.
** chipStar는 고급 OpenCL 3.0 또는 Level Zero 플랫폼에서 CUDA/HIP 프로그램을 컴파일하고 실행할 수 있다.

## 예시
다음 C++ 예제 코드는 이미지에서 GPU의 배열로 텍스처를 로드한다.


```cuda
texture<float, 2, cudaReadModeElementType> tex;

void foo()
{
  cudaArray* cu_array;

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

  // Copy image data to array
  cudaMemcpyToArray(cu_array, image, width*height*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

  // Set texture parameters (default)
  tex.addressMode[0] = cudaAddressModeClamp;
  tex.addressMode[1] = cudaAddressModeClamp;
  tex.filterMode = cudaFilterModePoint;
  tex.normalized = false; // do not normalize coordinates

  // Bind the array to the texture
  cudaBindTextureToArray(tex, cu_array);

  // Run kernel
  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);

  // Unbind the array from the texture
  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;
   }
}
```


아래는 GPU에서 두 배열의 곱을 계산하는 파이썬 예시이다. 비공식 파이썬 언어 바인딩은 PyCUDA에서 얻을 수 있다.

```numpy
import pycuda.compiler as comp
import pycuda.driver as drv
import numpy
import pycuda.autoinit

mod = comp.SourceModule(
    """
__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b)
{
  const int i = threadIdx.x;
  dest[i] = a[i] * b[i];
}
"""
)

multiply_them = mod.get_function("multiply_them")

a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
b = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)

dest = numpy.zeros_like(a)
multiply_them(drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b), block=(400, 1, 1))

print(dest - a * b)
```


행렬 곱셈 연산을 단순화하는 추가 파이썬 바인딩은 pycublas 프로그램에서 찾을 수 있다.


```numpy
import numpy
from pycublas import CUBLASMatrix

A = CUBLASMatrix(numpy.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], numpy.float32))
B = CUBLASMatrix(numpy.mat([[2, 3], [4, 5], [6, 7]], numpy.float32))
C = A * B
print(C.np_mat())
```


반면 CuPy는 NumPy를 직접 대체한다.


```numpy
import cupy

a = cupy.random.randn(400)
b = cupy.random.randn(400)

dest = cupy.zeros_like(a)

print(dest - a * b)
```


## 지원 GPU
CUDA SDK 버전 및 마이크로아키텍처 (코드명 기준)별 지원 CUDA 컴퓨팅 기능 버전:

} ||  ||  || || || || || || || ||
|-
| 6.0 ||  ||  ||  ||  || || || || || || || ||
|-
| 6.5 ||  ||  ||  ||  ||  || || || || || || ||
|-
| 7.0 – 7.5 || ||  ||  ||  ||  || || || || || || ||
|-
| 8.0 || ||  ||  ||  ||  ||  || || || || || ||
|-
| 9.0 – 9.2 || || ||  ||  ||  ||  ||  || || || || ||
|-
| 10.0 – 10.2 || || ||  ||  ||  ||  ||  ||  || || || ||
|-
| 11.0 || || || ||  ||  ||  ||  ||  ||  || || ||
|-
| 11.1 – 11.4 || || || ||  ||  ||  ||  ||  ||  || || ||
|-
| 11.5 – 11.7.1 || || || ||  ||  ||  ||  ||  ||  || || ||
|-
| 11.8 || || || ||  ||  ||  ||  ||  ||  ||  ||  ||
|-
| 12.0 – 12.6 || || || || ||  ||  ||  ||  ||  ||  ||  ||
|-
| 12.8 || || || || ||  ||  ||  ||  ||  ||  ||  || 
|-
| 12.9 || || || || ||  ||  ||  ||  ||  ||  ||  || 
|}

참고: CUDA SDK 10.2는 macOS의 최신 공식 릴리스이며, 이후 릴리스에서는 macOS 지원이 제공되지 않는다.

버전별 CUDA 컴퓨팅 기능, 관련 GPU 반도체 및 GPU 카드 모델 (다양한 애플리케이션 영역별로 구분):

* – OEM 전용 제품

## 버전 기능 및 사양

### 데이터 유형
#### 부동소수점 유형

#### 버전 지원

참고: 누락된 줄이나 빈 항목은 해당 항목에 대한 정보 부족을 나타낸다.

### 텐서 코어

참고: 누락된 줄이나 빈 항목은 해당 항목에 대한 정보 부족을 나타낸다.

### 기술 사양

}
|-
| 스레드 블록당 최대 32비트 레지스터 수
| colspan="2" 
| colspan="2" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="4" 
| colspan="1" 
| colspan="2" 
| colspan="1" 
| colspan="10" 
|-
| 스레드당 최대 32비트 일반 레지스터 수
| colspan="4" 
| colspan="2" 
| colspan="19" 
|-
| 워프당 최대 32비트 균일 레지스터 수
| colspan="17" 
| colspan="1" 

| colspan="7" 
|-
| 멀티프로세서당 공유 메모리 양(전체 공유 메모리 + L1 캐시 중에서, 해당되는 경우)
| colspan="4" 
| colspan="1" 
| colspan="3" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="2" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="2" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="2" 
| colspan="1" 
|-
| 스레드 블록당 최대 공유 메모리 양
| colspan="4" 
| colspan="11" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="2" 
| colspan="1" 
|-
| 공유 메모리 뱅크 수
| colspan="4" 
| colspan="21" 
|-
| 스레드당 로컬 메모리 양
| colspan="4" 
| colspan="21" 
|-
| CUDA C/C++로 접근 가능한 상수 메모리 크기(1개 뱅크, PTX는 11개 뱅크 접근 가능, SASS는 18개 뱅크 접근 가능)
| colspan="25" 
|-
| 상수 메모리용 멀티프로세서당 캐시 작업 세트
| colspan="12" 
| colspan="1" 
| colspan="12" 
|-
| 텍스처 메모리용 멀티프로세서당 캐시 작업 세트
| colspan="3" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="4" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="2" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="3" 
|-
| CUDA 배열에 바인딩된 1D 텍스처 참조의 최대 너비
| colspan="4" 
| colspan="8" 
| colspan="13" 
|-
| 선형 메모리에 바인딩된 1D 텍스처 참조의 최대 너비
| colspan="12" 
| colspan="1" 
| colspan="2" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="8" 
|-
| 1D 계층형 텍스처 참조의 최대 너비 및 계층 수
| colspan="4" 
| colspan="8" 
| colspan="13" 
|-
| CUDA 배열에 바인딩된 2D 텍스처 참조의 최대 너비 및 높이
| colspan="4" 
| colspan="8" 
| colspan="13" 
|-
| 선형 메모리에 바인딩된 2D 텍스처 참조의 최대 너비 및 높이
| colspan="9" 
| colspan="3" 
| colspan="13" 
|-
| 텍스처 수집을 지원하는 CUDA 배열에 바인딩된 2D 텍스처 참조의 최대 너비 및 높이
| colspan="4" 
| colspan="8" 
| colspan="13" 
|-
| 2D 계층형 텍스처 참조의 최대 너비, 높이 및 계층 수
| colspan="4" 
| colspan="8" 
| colspan="13" 
|-
| 선형 메모리 또는 CUDA 배열에 바인딩된 3D 텍스처 참조의 최대 너비, 높이 및 깊이
| colspan="5" 
| colspan="7" 
| colspan="13" 
|-
| 큐브맵 텍스처 참조의 최대 너비 (및 높이)
| colspan="4" 
| colspan="8" 
| colspan="13" 
|-
| 큐브맵 계층형 텍스처 참조의 최대 너비 (및 높이) 및 계층 수
| colspan="4" 
| colspan="8" 
| colspan="13" 
|-
| 커널에 바인딩될 수 있는 최대 텍스처 수
| colspan="5" 
| colspan="20" 
|-
| CUDA 배열에 바인딩된 1D 서피스 참조의 최대 너비
| colspan="4" rowspan="8" 
| colspan="5" 
| colspan="3" 
| colspan="13" 
|-
| 1D 계층형 서피스 참조의 최대 너비 및 계층 수
| colspan="5" 
| colspan="3" 
| colspan="13" 
|-
| CUDA 배열에 바인딩된 2D 서피스 참조의 최대 너비 및 높이
| colspan="5" 
| colspan="3" 
| colspan="13" 
|-
| 2D 계층형 서피스 참조의 최대 너비, 높이 및 계층 수
| colspan="5" 
| colspan="3" 
| colspan="13" 
|-
| CUDA 배열에 바인딩된 3D 서피스 참조의 최대 너비, 높이 및 깊이
| colspan="5" 
| colspan="3" 
| colspan="13" 
|-
| CUDA 배열에 바인딩된 큐브맵 서피스 참조의 최대 너비 (및 높이)
| colspan="5" 
| colspan="3" 
| colspan="13" 
|-
| 큐브맵 계층형 서피스 참조의 최대 너비 및 계층 수
| colspan="5" 
| colspan="3" 
| colspan="13" 
|-
| 커널에 바인딩될 수 있는 최대 서피스 수
| colspan="1" 
| colspan="10" 
| colspan="10" 
|-
| 커널당 최대 명령어 수
| colspan="4" 
| colspan="21" 
|-
| 스레드 블록 클러스터당 최대 스레드 블록 수
| colspan="22" 
| colspan="2" 
| colspan="1" 
|-
! rowspan="2" |기술 사양
!1.0
!1.1
!1.2
!1.3
!2.x
!3.0
!3.2
!3.5
!3.7
!5.0
!5.2
!5.3
!6.0
!6.1
!6.2
!7.0
!7.2
!7.5
!8.0
!8.6
!8.7
!8.9
!9.0
!10.x
!12.x
|-
! colspan="25" |컴퓨팅 기능 (버전)
|}

엔비디아 CUDA C++ 프로그래밍 가이드에서 더 많은 정보를 읽을 수 있다.

### 멀티프로세서 아키텍처

}
|-
| 텐서 코어 수
| colspan="16" 
| colspan="2" 
| 
| colspan="3" 
| colspan="2" 
|-
| 레이 트레이싱 코어 수
| colspan="18" 
| 
| 
| 
| colspan="1" 
| 
| colspan="1" 
|-
| SM 파티션 수 = 처리 블록
| colspan="10" 
| colspan="3" 
| colspan="1" 
| colspan="10" 
|-
| SM 파티션당 워프 스케줄러 수
| colspan="4" 
| colspan="2" 
| colspan="4" 
| colspan="14" 
|-
| 단일 스케줄러가 매 사이클마다 발행하는 최대 새 명령어 수
| colspan="4" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="10" 
| colspan="8" 
|-
| 데이터 캐시 및 공유 메모리용 통합 메모리 크기
| colspan="3" 
| colspan="1" 
| colspan="5" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="2" 
| 
| 
| 
| 
| 
| 
|-
| GPU당 L3 명령어 캐시 크기
| colspan="3"|
| 
| colspan="2"|
| colspan="18" rowspan="2" 
|-
| 텍스처 프로세서 클러스터 (TPC)당 L2 명령어 캐시 크기
| colspan="3"|
| 
| colspan="2"|
|-
| SM당 L1.5 명령어 캐시 크기
| rowspan="2" colspan="3"|
| rowspan="2" 
| colspan="2"|
| colspan="3"|
| 
|
| 
| 
| 
| 
|
| rowspan="2" 
| rowspan="2" |
| rowspan="2" 
| rowspan="2" 
| rowspan="2" colspan="4"|
|-
| SM당 L1 명령어 캐시 크기
| colspan="2"|
| colspan="3"|
| colspan="3" 
|
| colspan=2 
|
|-
| SM 파티션당 L0 명령어 캐시 크기
| colspan="10" 
| colspan="6" 
| 
|
| 
| 
| colspan="4"|
|-
| 명령어 너비
| colspan="6" 
| colspan="4" 
| colspan="6" 
| colspan="8" 
|-
| 메모리 파티션당 메모리 버스 너비 (비트)
| colspan="12" 
| colspan="1" 
| 
| colspan="2" 
| 
| colspan="2" 
| 
| colspan="3" 
| colspan="2" 
| colspan="1" 
|-
| 메모리 파티션당 L2 캐시
| colspan="3" 
| colspan="1" 
| colspan="4" 
| colspan="2" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="2" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
|-
| 메모리 파티션당 (또는 이후 모델의 GPC당) 렌더 출력 장치 (ROP) 수
| colspan="4" 
| colspan="3" 
| colspan="1" 
| colspan="3" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="1" 
| colspan="4" 
|-
! rowspan= 2 | 아키텍처 사양
! 1.0
! 1.1
! 1.2
! 1.3
! 2.0
! 2.1
! 3.0
! 3.2
! 3.5
! 3.7
! 5.0
! 5.2
! 5.3
! 6.0
! 6.1
! 6.2
! 7.0
! 7.2
! 7.5
! 8.0
! 8.6
! 8.7
! 8.9
! 9.0
! 10.x
! 12.x
|-
! colspan=26 | 컴퓨팅 기능 (버전)
|}


## CUDA 아키텍처 사용례
* 3D 그래픽의 가속 렌더링
* 비디오 파일 형식의 가속 상호 변환
* 가속 암호화, 복호화 및 압축
* 생물정보학, 예: NGS DNA 염기서열 분석 BarraCUDA
* 단백질의 원시 형태 예측과 같은 분산 계산
* 의료 분석 시뮬레이션, 예를 들어 CT 및 MRI 스캔 이미지를 기반으로 한 가상 현실
* 물리 시뮬레이션, 특히 유체동역학
* 기계 학습 문제에서의 신경망 훈련
* 대규모 언어 모델 추론
* 얼굴 인식
* SETI@home 및 BOINC 소프트웨어를 사용하는 기타 프로젝트와 같은 자원 컴퓨팅 프로젝트
* 분자동역학
* 암호화폐 채굴
* SfM 소프트웨어

## 경쟁사와의 비교
CUDA는 다른 GPU 컴퓨팅 스택인 인텔 OneAPI 및 AMD ROCm과 경쟁한다.

엔비디아의 CUDA는 클로즈드 소스인 반면, 인텔의 OneAPI와 AMD의 ROCm은 오픈 소스이다.

### 인텔 OneAPI

**oneAPI**는 여러 하드웨어 아키텍처를 위한 소프트웨어 개발을 지원하기 위해 만들어진 오픈 표준 기반의 이니셔티브이다. oneAPI 라이브러리는 특별 관심 그룹에서 공개적으로 논의되는 오픈 사양을 구현해야 하며, 모든 개발자 또는 조직이 자신만의 oneAPI 라이브러리 버전을 구현할 가능성을 제공한다.

원래 인텔에서 만들었으며, 다른 하드웨어 채택자로는 후지쓰와 화웨이가 있다.

#### UXL (Unified Acceleration Foundation)

UXL (Unified Acceleration Foundation)은 엔비디아의 CUDA에 대한 오픈 대안을 제공하는 것을 목표로 워킹 그룹 및 특별 관심 그룹 (SIG)을 통해 새로운 오픈 표준 가속기 소프트웨어 생태계, 관련 오픈 표준 및 사양 프로젝트를 지속적으로 개발하기 위해 노력하는 새로운 기술 컨소시엄이다. 주요 참여 기업은 인텔, 구글, ARM, 퀄컴, 삼성, 이매지네이션, 그리고 VMware이다.

### AMD ROCm

**ROCm**은 AMD (Advanced Micro Devices)의 그래픽 처리 장치 (GPU) 프로그래밍을 위한 오픈 소스 소프트웨어 스택이다.

## 같이 보기
* OpenCL
* 범용 GPU
* 병렬 컴퓨팅
* 스트림 프로세싱
* 벌컨
* rCUDA

## 각주

# 제이슨 샌더스, 에드워드 캔드롯 저, 박춘언 역, *예제로 배우는 CUDA 프로그래밍(입문자를 위한 GPGPU 프로그래밍의 기초)*, .
# Farber, Rob 저, *CUDA Application Design and Development*, .
# Hwu, Wen-Mei 저, *GPU Computing GEMs - Jade Edition*, .

## 외부 링크
* 
*  
*  CUDA 커뮤니티 - 구글+
*  VRAM 크기 조절 도구
*  CUDA GPUs - 공식적으로 CUDA를 지원하는 장치 목록

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