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我們分享了最新版本的英偉達(dá)NVIDIA CUDA驅(qū)動。CUDA是由NVIDIA開發(fā)的一種并行計(jì)算平臺和編程模型，通過發(fā)揮圖形處理單元（GPU）的能力，可以顯著提升計(jì)算性能。歡迎下載體驗(yàn)。

 CUDA?是NVIDIA推出的通用并行計(jì)算架構(gòu)，使得GPU能夠處理復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。它包括CUDA指令集架構(gòu)（ISA）和GPU內(nèi)部的并行計(jì)算引擎。開發(fā)人員可以使用C語言來編寫CUDA?架構(gòu)的程序，這是一種廣泛應(yīng)用的高級編程語言。編寫的程序可以在支持CUDA?的處理器上實(shí)現(xiàn)高性能運(yùn)算。CUDA3.0版本已開始支持C++和FORTRAN。

NVIDIA CUDA驅(qū)動概述

CUDA的開發(fā)考慮了幾個關(guān)鍵目標(biāo)：

提供對標(biāo)準(zhǔn)編程語言（如C）的輕量級擴(kuò)展，使并行算法能夠被直接實(shí)現(xiàn)。利用CUDA C/C++，程序員可以專注于算法的并行處理，而無需過多關(guān)注具體實(shí)現(xiàn)。

支持異構(gòu)計(jì)算，即同時使用CPU和GPU。應(yīng)用程序的串行部分運(yùn)行在CPU上，而并行部分則由GPU處理。這種方式使得CUDA可以逐步集成到現(xiàn)有應(yīng)用中。CPU和GPU被視為擁有各自內(nèi)存空間的獨(dú)立設(shè)備，這樣可以避免內(nèi)存資源的爭用，并允許CPU和GPU同時進(jìn)行計(jì)算。

具備CUDA功能的GPU擁有數(shù)百個核心，這些核心可以共同執(zhí)行成千上萬的計(jì)算線程。核心之間共享資源，包括寄存器文件和共享內(nèi)存。片上共享內(nèi)存允許并行任務(wù)在不同核心之間共享數(shù)據(jù)，無需通過系統(tǒng)內(nèi)存總線傳輸數(shù)據(jù)。

NVIDIA CUDA驅(qū)動的使用步驟

評估
對于現(xiàn)有項(xiàng)目，首先要評估應(yīng)用程序，以找出執(zhí)行時間最長的代碼部分。有了這些信息，開發(fā)人員可以并行評估這些瓶頸，開始考慮GPU加速。
開發(fā)人員需了解最終用戶的需求和限制，并運(yùn)用阿姆達(dá)爾定律和古斯塔夫森定律來確定性能提升的上限。
平行化
在識別熱點(diǎn)和設(shè)定目標(biāo)后，開發(fā)人員需要對代碼進(jìn)行并行處理。根據(jù)原始代碼，這可以簡單地通過調(diào)用現(xiàn)有的GPU優(yōu)化庫來完成，例如立方玻璃、傅立葉變換、推力，或者通過在并行編譯器中添加一些預(yù)處理器指令。
另一方面，一些應(yīng)用程序可能需要重構(gòu)以展現(xiàn)其固有的并行性。CUDA并行編程語言（如CUDAC++、CUDAFortran等）旨在簡化這種并行性表達(dá)，因?yàn)榧幢闶荂PU架構(gòu)也需要公開并行性來提高或保持順序應(yīng)用程序的性能。同時，這些設(shè)計(jì)使得支持CUDA的GPU能夠?qū)崿F(xiàn)最大并行吞吐量。
優(yōu)化
在完成每一輪并行化后，開發(fā)人員可以開始進(jìn)行優(yōu)化以提升性能。了解應(yīng)用程序需求有助于使優(yōu)化過程順暢，因?yàn)榭梢钥紤]多種優(yōu)化策略。程序優(yōu)化是一個反復(fù)過程（發(fā)現(xiàn)優(yōu)化機(jī)會、應(yīng)用和測試優(yōu)化、驗(yàn)證加速效果并重復(fù)），開發(fā)人員無需記住所有可能的優(yōu)化策略，而是可以在學(xué)習(xí)過程中逐步應(yīng)用。
優(yōu)化的范圍從重疊數(shù)據(jù)傳輸?shù)接?jì)算，再到微調(diào)浮點(diǎn)計(jì)算序列，都可以在各個層級進(jìn)行。概要分析工具在這一過程中非常有用，因?yàn)樗鼈兛梢詭椭ㄗh優(yōu)化的最佳方案，并為指南優(yōu)化部分提供參考。
部署
在完成一個或多個組件的GPU加速后，結(jié)果可以與最初的預(yù)期進(jìn)行對比。初步評估步驟允許開發(fā)人員通過加速熱點(diǎn)來確定潛在加速的上限。
在進(jìn)一步優(yōu)化其他熱點(diǎn)以提高整體性能之前，開發(fā)人員應(yīng)首先實(shí)施并行化方案。這不僅能讓用戶盡快從投資中獲益（即使加速是部分的，也依然有價(jià)值），還可以通過漸進(jìn)的變化減少開發(fā)人員和用戶的風(fēng)險(xiǎn)，而不是一開始就進(jìn)行大幅度的改動。

NVIDIA CUDA驅(qū)動的軟件組成

GPU加速庫

CUDA-X庫

IndeX框架（IndeX）

語言解決方案

OpenACC編譯器指令

NVIDIA CUDA C/C++編譯器（NVCC）

參考資料

CUDA C/C++代碼示例

CUDA文檔

開發(fā)工具

NVTAGS

DIGITS深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)系統(tǒng)

Nsight集成開發(fā)環(huán)境

可視分析器

CUDA-GDB命令行調(diào)試器

CUDA-MEMCHECK內(nèi)存分析工具
 

CUDA工具包官方介紹：

開發(fā)、優(yōu)化和部署GPU加速應(yīng)用
NVIDIA? CUDA? 工具包提供了一個開發(fā)環(huán)境，用于創(chuàng)建高性能的GPU加速應(yīng)用。通過CUDA工具包，您可以在各種GPU加速的嵌入式系統(tǒng)、臺式工作站、企業(yè)數(shù)據(jù)中心、云平臺和HPC超級計(jì)算機(jī)中開發(fā)、優(yōu)化和部署應(yīng)用。該工具包包括多個GPU加速庫、多種調(diào)試和優(yōu)化工具、一個C/C++編譯器，以及用于主要架構(gòu)（包括x86、Arm和POWER）的運(yùn)行時庫。

通過多GPU配置中用于分布式計(jì)算的多項(xiàng)內(nèi)置功能，科學(xué)家和研究人員能夠開發(fā)出可以從單個GPU工作站擴(kuò)展到配置數(shù)千個GPU的云端設(shè)施的應(yīng)用。