CUDA

CUDA ("Compute Unified Device Architecture") on NVIDIA loodud paralleelarvutuse platvorm ja programmeerimismudel, mis võimaldab märkimisväärset kasvu andmetöötluse jõudluses, kasutades selleks graafikaprotsessorit.
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.
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.
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.
Eelised.
CUDA tehnoloogial on traditsiooniliste üldotstarbeliste graafikaprotsessorite ees järgmised eeliseid:
Toetatud GPU-d.
CUDA töötab kõikide Nvidia graafikaprotsessoritega alates G8x seeriast, sealhulgas ka GeForce, Quadro ja Tesla seeria kaartidega.
Toetatud mudelite nimekiri on nähtav Nvidia kodulehel.
Näide.
Näidiskood C++ keeles, mis laadib pildilt tekstuuri GPU massiivi.
texture&lt;float, 2, cudaReadModeElementType&gt; tex;
void foo()
 cudaArray* cu_array;
 cudaChannelFormatDesc description = cudaCreateChannelDesc&lt;float&gt;();
 cudaMallocArray(&amp;cu_array, &amp;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«&lt; gridDim, blockDim, 0 »&gt;(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 &lt; width &amp;&amp; y &lt; height) {
 float c = tex2D(tex, x, y);
 odata[y*width+x] = c;