CUDA是什么？ 6park.com
CUDA是Compute Unified Device Architecture的缩写，意思是统一计算设备架构。它是NVIDIA推出的一种基于C语言的编程框架，可以让开发者在GPU上编写和运行通用的程序。GPU是什么？GPU是Graphics Processing Unit的缩写，意思是图形处理单元。它是一种专门为图形处理而设计的芯片，可以实现高清晰度的3D渲染和视频编解码。 6park.com
为什么要用GPU做通用计算？ 6park.com
因为GPU有一个特点，就是它有很多个核心，每个核心都可以同时执行一个线程。线程是什么？线程是程序中最小的执行单元，可以理解为一条指令序列。为什么要用多个核心来执行多个线程？因为这样可以提高并行计算的效率。并行计算是什么？并行计算是指同时执行多个计算任务，以达到加速的目的。为什么要加速计算？因为有些计算任务非常复杂和耗时，比如科学计算、机器学习、密码学等，如果用单个核心或者单个CPU来执行，可能要花费很长的时间。 6park.com
CUDA的诞生
要了解CUDA是怎么诞生的，我们要回到2006年，那时候，NVIDIA已经在图形处理市场占据了优势，而它的竞争对手ATI则逐渐失去了市场份额。NVIDIA不满足于此，它想要在技术上更进一步，它有一个大胆的想法，就是让GPU不仅能够处理图形任务，还能够处理通用的计算任务。这样一来GPU就可以在科学计算、机器学习、密码学等领域发挥更大的作用。但是要实现这个想法并不容易，因为当时的GPU和CPU之间存在着很大的差异和障碍，比如：
- GPU和CPU之间使用PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）接口来通信，这个接口的带宽和延迟都很低，导致数据传输效率很差。
- GPU和CPU之间使用不同的指令集和编程模型，导致程序开发和移植困难。
- GPU和CPU之间使用不同的内存空间和管理方式，导致内存访问和同步复杂。
- GPU和CPU之间使用不同的调度和执行机制，导致任务分配和协调困难。 6park.com
为了解决这些问题，NVIDIA需要找到一个合作伙伴，一个能够提供强大的CPU，并且愿意支持NVIDIA的想法的合作伙伴。而这个合作伙伴就是Intel，Intel在那时候是CPU市场的霸主，它拥有强大的技术实力和市场影响力。但在当时，Intel也开始遇到一系列的挑战和压力： 6park.com
- Intel的CPU已经遇到了摩尔定律（Moore’s Law）的瓶颈，即单核心性能提升越来越难。 6park.com
- Intel的CPU已经遇到了功耗墙（Power Wall）的限制，即功耗增加越来越快。 6park.com
- Intel的CPU已经遇到了多核心扩展（Multi-Core Scaling）的困难，即多核心并行效率越来越低。 6park.com
- Intel的CPU已经遇到了新兴领域（Emerging Fields）的竞争，即科学计算、机器学习、密码学等领域对CPU提出了更高的要求。
因此，Intel也有动机去寻找一种新的技术方案，一种能够提高CPU性能、降低CPU功耗、增强CPU并行性、拓展CPU应用范围的技术方案，而这种技术方案就是CUDA。所以，在2006年秋天，NVIDIA和Intel达成了一项历史性的合作协议，他们共同开发了一种基于CUDA的新型GPU，即G80 GPU（GeForce 8800 GTX）。
这款GPU不仅具有强大的图形处理能力，还具有强大的通用计算能力。它可以和intel的CPU，即Core 2 Duo，通过一种新的互连技术，即NvLink，来高效地交换数据。这样一来，NVIDIA和intel就完成了一种基于CUDA的新型计算平台，即GPU+CPU。这种计算平台不仅可以处理图形任务，还可以处理通用的计算任务，这是一种创新的技术突破，也是一种革命性的市场变革。 6park.com
CUDA引发革命 6park.com
CUDA的诞生引发了一场革命。它让GPU不再只是一个图形处理器，而是一个通用计算器；它让开发者不再只是一个游戏制作人，而是一个科学家、一个工程师、一个艺术家；它让计算不再只是一个数字运算，而是一个创造奇迹。CUDA在各个领域都展现了惊人的性能和潜力，比如：- 在科学计算方面，CUDA可以加速各种物理、化学、生物、天文等模拟和计算，比如分子动力学、流体力学、量子力学、蛋白质折叠、天体碰撞等。- 在机器学习方面，CUDA可以加速各种神经网络、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等算法和应用，比如图像识别、语音识别、自然语言生成、人脸识别等。- 在密码学方面，CUDA可以加速各种加密、解密、哈希、签名等算法和应用，比如AES、RSA、SHA、ECDSA等。- 在艺术方面，CUDA可以加速各种图像处理、视频处理、音频处理等算法和应用，比如滤镜、特效、合成、降噪等。 6park.com
CUDA的演进
CUDA的革命并没有停止，它在不断地演进和创新。从2006年的第一代CUDA1.0到至今的第十二代CUDA12.0，CUDA在每一代都有新的功能和优化，比如：
- CUDA1.0支持了128个线程块，每个线程块支持512个线程，总共有65536个线程。
- CUDA2.0支持了512个线程块，每个线程块支持1024个线程，总共有524288个线程。
- CUDA3.0支持了1024个线程块，每个线程块支持1024个线程，总共有1048576个线程。
- CUDA4.0支持了动态并行性和统一虚拟地址空间。 6park.com
- CUDA5.0支持了动态库和GPU指针。
- CUDA6.0支持了统一内存和多GPU协作。
- CUDA7.0支持了C++11和NVVM编译器。
- CUDA8.0支持了半精度浮点数和张量核心。
- CUDA9.0支持了协作组和图形处理器。
- CUDA10.0支持了异步任务流和多进程服务。
- CUDA 11.0支持了新的NVIDIA A100  GPU、多实例GPU（MIG）、新的互连技术。
- CUDA 12.0支持了新的 NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada Lovelace 架构功能，并为所有GPU提供了额外的编程模型增强，包括新的PTX指令和通过更高级别的 C 和C ++ API进行的曝光。 6park.com
CUDA的未来
- 支持更多的编程语言和框架，比如Python、Java、Rust等。
- 支持更多的硬件平台和设备，比如ARM、RISC-V、手机、平板等。
- 支持更多的计算模型和范式，比如量子计算、神经元计算、符号计算等。
- 支持更多的优化技术和工具，比如自动并行化、自动调优、自动调试等。 6park.com
总之，CUDA是一种基于GPU的通用计算框架，它让GPU不仅能够处理图形任务，还能够处理科学计算、机器学习、密码学等领域的复杂和耗时的计算任务。CUDA是NVIDIA和intel在2006年合作开发的一种创新的技术方案，它让GPU和CPU通过一种新的互连技术，即NvLink，来高效地交换数据。
CUDA在各个领域都展现了惊人的性能和潜力，它让计算不再只是一个数字运算，而是一个创造奇迹。CUDA在每一代都有新的功能和优化，它在不断地演进和创新。CUDA的未来可能会支持更多的编程语言和框架、更多的硬件平台和设备、更多的计算模型和范式、更多的优化技术和工具。


贴主:憨厚熊于2023_10_25 19:52:33编辑