Wat is CUDA?

CUDA is een afkorting voor Compute Unified Device Architecture, een GPU parallel computing platform en programmeermodel ontwikkeld door NVIDIA. Simpel gezegd, het is een technologie die het mogelijk maakt om de GPU niet alleen als een grafische verwerkingsunit te gebruiken, maar ook als een krachtige parallelle processor voor complexe berekeningen.

Vergelijking van CPU en GPU cores

Wat is het verschil tussen CPU en GPU?

De CPU is geoptimaliseerd voor sequentiële verwerking met een klein aantal krachtige cores. Daarentegen is de GPU gespecialiseerd in parallelle verwerking door honderden tot duizenden eenvoudige cores die tegelijkertijd meerdere taken kunnen uitvoeren.

Vanwege deze eigenschap presteert de GPU uitstekend in deep learning, wetenschappelijke berekeningen en simulaties, waar grootschalige matrixverwerkingen nodig zijn.

Waarom is CUDA nodig?

De GPU is van oorsprong ontworpen voor grafische verwerking. Maar CUDA fungeert als een software-interface die ontwikkelaars in staat stelt om de hardwarearchitectuur van de GPU direct te benutten.

Met CUDA kan een ontwikkelaar de code-structuur ontwerpen die geschikt is voor de GPU en gegevens efficiënt verdelen. Dat wil zeggen, CUDA biedt meer dan alleen gebruik van de GPU; het stelt programmeurs in staat om de GPU te programmeren.

CUDA block grid threading structure

Wat is de rol van CUDA?

CUDA vervult de volgende belangrijke functies:

  • Beheer van gegevensoverdracht tussen CPU (host) en GPU (device)
  • Genereren en parallel uitvoeren van duizenden threads
  • Gebruik van een geoptimaliseerde geheugensstructuur die geschikt is voor GPU-berekeningen
  • Bieden van een API voor het efficiënt implementeren van parallelle algoritmen

Bijvoorbeeld, in deep learning frameworks zoals TensorFlow of PyTorch worden GPU-berekeningen uitgevoerd op basis van CUDA. Hierdoor wordt de modeltrainingssnelheid revolutionair versneld en wordt het mogelijk om grote datasets te verwerken.

Conclusie

CUDA is een hulpmiddel dat helpt om de parallelle verwerkingscapaciteit van de GPU optimaal te benutten. Zelfs als de GPU krachtige rekenkracht heeft, kan die potentieel niet volledig worden benut als de programmeur geen middelen heeft om deze te controleren. CUDA is een belangrijke technologie die die brug slaat en is een sleutelelement in AI en high-performance computing.

In de volgende post zullen we kijken hoe beginners tijdens de ontwikkeling gebruik kunnen maken van CUDA, dus blijf deze post in de gaten houden.