CUDA гэдэг нь Compute Unified Device Architecture гэсэн үгний точлол юм.
CUDA нь 2006 онд анх NVIDIA – аас GeForce 8 цувралын GPU тай хамт танилуулагдсан технологи.
CUDA - ийн онцлог юу вэ ?
CUDA нь программлчалын платформ бөгөөд график процессорын (GPU) өндөр чадлыг ерөнхий зориулалттай тооцоололд ашиглах боломжийг олгодог. Өөрөөр хэлбэл, GPU – г зөвхөн график дүрслэлд ашиглахаас гадна шинжлэх ухааны тооцоолол, хиймэл оюун ухаан, машин сургалт, гүн сургалт гэх мэь өндөр хүчин чадал шаардсан тооцоололд ашиглах боломжтой юм.
CUDA - ийн үндсэн архитектур
- Streaming multiprocessors (SMs)
NVIDIA GPU нь олон Streaming Multiprocessor (SM) нэгжээс бүрддэг бөгөөд тус бүр нь олон жижиг тооцооллын цөмүүдийг (cores) агуулдаг.
- CUDA Cores (Тооны цөмүүд): Эдгээр нь үндсэн арифметик, логик болон хөвөгч таслалтай тооцооллыг гүйцэтгэнэ.
- Warp Scheduler (Утас зохицуулагч): Нэг SM-д олон утас (thread) зэрэг ажиллах бөгөөд тэдгээрийг зохицуулах үүрэгтэй.
- Санах ойн бүтэц
CUDA-д хэд хэдэн төрлийн санах ой байдаг бөгөөд тэдгээрийг уян хатан ашиглах нь өндөр гүйцэтгэл гаргах гол хүчин зүйл болдог.
- Регистерүүд (Registers): Хамгийн хурдан, зөвхөн нэг нэгж утсанд хандах боломжтой санах ой.
- Хамтарсан санах ой (Shared Memory): Нэг SM-ийн бүх утас (thread)-ууд хуваалцан ашиглах боломжтой хурдан санах ой.
- Глобаль санах ой (Global Memory): GPU-ийн бүх утас хандах боломжтой боловч удаан санах ой.
- Констант санах ой (Constant Memory): Програмын туршид тогтмол хэвээр байх өгөгдлийг хадгалдаг.
- Текстур болон гадаргуугийн санах ой (Texture & Surface Memory): Дүрслэлийн өгөгдлийг оновчтой хадгалах зориулалттай.
- CUDA – ийн гүйцэтгэлийн загвар
CUDA-ийн гол онцлог нь ажлуудыг олон жижиг процесс болгон хувааж, GPU-ийн олон тооны тооцооллын нэгжүүдэд зэрэг гүйцэтгэхэд оршдог.
- Grid: Нэгэн зэрэг олон thread block агуулдаг.
- Thread Block: Ганц SM дээр ажиллах хэд хэдэн утсаас бүрдэнэ.
- Threads: Нэгэн зэрэг ажиллагаа явуулах үндсэн тооцооллын нэгж.
CUDA - ийн ашиглагдах чиглэлүүд
CUDA нь дараах салбаруудад өргөн ашиглагддаг:
- Хиймэл оюун ухаан (AI) & машин сургалт (ML) CUDA нь TensorFlow, PyTorch зэрэг фреймворкууд CUDA – тай нягт уялддаг
- Компьвтерийн дүрлэл (Computer Vision) том хэмжээний дүрс боловсруулах, зураг таних
- Шинжлэх ухааны тооцоолол (Scientific computing) физик, хими, биологийн симуляци
- Өндөр хүчин чадалтай тооцоолол (HPC) уур амьсгалын загварчлал, сансрын судалгаа
Дүгнэлт
CUDA нь параллель тооцооллыг хэрэгжүүлэхэд хүчирхэг архитектур бөгөөд NVIDIA GPU-ийн хүчийг ашиглан өндөр гүйцэтгэлтэй тооцоолол хийх боломжийг олгодог. Өнөө үед хиймэл оюун ухаан, шинжлэх ухааны судалгаа, график дүрслэлийн салбаруудад өргөн ашиглагдаж байна.
NVIDIA - ийн сүүлд гарсан GPU - ний CUDA үзүүлэлтээс дурьдвал
NVIDIA CUDA cores: 21760
Shader cores: Blackwell
Standard memory config: 32gb gddr7
memory interface width: 512-bit
Шинэ бичвэрүүд
Ассемблер хэл гэж юу в 2025-03-22
Стегнограф(Steganography) гэ 2025-03-21
