如何在10分钟内理解英伟达核心技术CUDA？

原文来源：槿墨AI

CUDA（Compute Unified Device Architecture），统一计算设备架构，英伟达推出的基于其GPU的通用高性能计算平台和编程模型。

借助CUDA，开发者可以充分利用英伟达GPU的强大计算能力加速各种计算任务。

软件生态的基石：CUDA构成了英伟达软件生态的基础，诸多前沿技术均基于CUDA构建。

例如，TensorRT、Triton和Deepstream等，这些技术解决方案都是基于CUDA平台开发的，展示了CUDA在推动软件创新方面的强大能力。

软硬件的桥梁：英伟达的硬件性能卓越，但要发挥其最大潜力，离不开与之相匹配的软件支持。

CUDA正是这样一个桥梁，它提供了强大的接口，使得开发者能够充分利用GPU硬件进行高性能计算加速。

就像驾驶一辆高性能汽车，CUDA就像是一位熟练的驾驶员，能够确保硬件性能得到充分发挥。

深度学习框架的加速器：CUDA不仅在构建英伟达自身的软件生态中扮演关键角色，在推动第三方软件生态发展方面也功不可没。

特别是在深度学习领域。CUDA为众多深度学习框架提供了强大的加速支持。

例如，在Pytorch、TensorFlow等流行框架中，CUDA加速功能成为标配。

开发者只需简单设置，即可利用GPU进行高效的训练和推理任务，从而大幅提升计算性能。

CPU：中央处理器（Central Processing Unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。

运算核心较少，但是其可以实现复杂的逻辑运算。因此其适合控制密集型任务，CPU更擅长数据缓存和流程控制——（少量的复杂计算）

GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit），常被称为显卡，GPU最早主要是进行图形处理的。

如今深度学习大火，GPU高效的并行计算能力充分被发掘，GPU在AI应用上大放异彩。

GPU拥有更多的运算核心，其特别适合数据并行的计算密集型任务，如大型矩阵运算——（大量的简单运算）

一个典型的 CPU 拥有少数几个快速的计算核心，而一个典型的 GPU 拥有几百到几千个不那么快速的计算核心。

CPU的晶体管设计更多地侧重于数据缓存和复杂的流程控制，而GPU则将大量晶体管投入到算术逻辑单元中，以实现并行处理能力。

因此，GPU正是通过其众多的计算核心集群来实现其相对较高的计算性能。

使用CUDA编程，开发者可以精确地指定数据如何被分配到GPU的各个核心上，并控制这些核心如何协同工作来解决问题。

GPU不能单独进行工作，GPU相当于CPU的协处理器，由CPU进行调度，CPU+GPU组成异构计算架构。

在由 CPU 和 GPU 构成的异构计算平台中，通常将起控制作用的 CPU 称为主机（host），将起加速作用的 GPU 称为设备（device）。

主机和设备之间内存访问一般通过PCle总线链接。

①NVIDIA driver

· 显卡驱动是连接操作系统和显卡硬件之间的桥梁，确保显卡能够正常工作并发挥最佳性能。

· 显卡驱动包含硬件设备的信息，使得操作系统能够识别并与显卡硬件进行通信。

· 显卡驱动对于启用显卡的全部功能、性能优化、游戏和应用程序兼容性以及修复问题和安全更新都至关重要

②CUDA Toolkit

· CUDA Toolkit是一个由NVIDIA开发的软件开发工具包，它为NVIDIA GPU提供了一组API和工具，使得开发人员可以利用GPU的并行计算能力来加速计算密集型应用程序。

· CUDA Toolkit包括CUDA编译器（NVCC）、CUDA运行时库、CUDA驱动程序等组件，它们协同工作，使得开发人员可以使用C或C++编写GPU加速的代码。

③CUDA API

· CUDA API是CUDA编程的接口集合，它允许开发者使用CUDA进行高性能计算。

· CUDA API包括CUDA Runtime API和CUDA Driver API，它们提供了用于管理设备、内存、执行等功能的函数。

· 开发者可以通过CUDA API来编写CUDA程序，以利用GPU的并行计算能力。

④NVCC

· NVCC是CUDA的编译器，属于CUDA Toolkit的一部分，位于运行时层。

· NVCC是一种编译器驱动程序，用于简化编译C++或PTX代码。它提供简单且熟悉的命令行选项，并通过调用实现不同编译阶段的工具集合来执行它们。

· 开发者在编写CUDA程序时，需要使用NVCC来编译包含CUDA核心语言扩展的源文件。

NVIDIA driver是确保显卡正常工作的基础，而CUDA Toolkit则是利用GPU进行高性能计算的软件开发工具包。

CUDA API是CUDA编程的接口，而NVCC则是CUDA的编译器，用于将CUDA程序编译成可在GPU上执行的代码。

CUDA广泛支持各类科学计算、工程、数据分析、人工智能等领域的应用框架和库。

例如，在深度学习领域。TensorFlow、PyTorch、CUDA Deep Neural Network Library (cuDNN) 等工具均深度整合了CUDA，使得开发者可以轻松利用GPU加速神经网络训练和推理过程。

· TensorFlow：TensorFlow是Google开发的开源机器学习框架，它支持分布式计算，并且可以高效地使用GPU进行数值计算。TensorFlow在底层使用了CUDA和cuDNN等NVIDIA的库来加速深度学习模型的训练和推理过程。

· PyTorch：PyTorch是Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的深度学习框架。PyTorch也支持CUDA，并且提供了丰富的API来让开发者轻松地使用GPU进行深度学习模型的训练和推理。PyTorch和CUDA的版本之间存在一定的兼容性关系，需要确保PyTorch的版本与CUDA的版本兼容。

· cuBLAS：用于线性代数运算的库，如矩阵乘法、前缀求和等，常用于科学和工程计算。

· cuDNN：NVIDIA CUDA深度神经网络库（cuDNN）是一个用于深度学习的GPU加速库，提供了一系列深度学习算法的高效实现。

· cuSPARSE：针对稀疏矩阵的线性代数库。

· cuFFT：快速傅里叶变换库，用于执行高效的FFT（快速傅里叶变换）操作。

· cuRAND：随机数生成库，允许开发者在GPU上生成随机数。

这些库为开发者提供了丰富的计算资源，使他们能够更高效地开发GPU加速的应用程序。

C、C++、Fortran、Python 和 MATLAB