Возможности NVIDIA CUDA

Технология CUDA — это программно-аппаратная вычислительная архитектура NVIDIA, основанная на расширении языка Си, которая даёт возможность организации доступа к набору инструкций графического ускорителя и управления его памятью при организации параллельных вычислений. CUDA помогает реализовывать алгоритмы, выполнимые на графических процессорах видеоускорителей GeForce восьмого поколения и старше (серии GeForce 8, GeForce 9, GeForce 200), а также Quadro и Tesla.

Хотя трудоёмкость программирования GPU при помощи CUDA довольно велика, она ниже, чем с ранними GPGPU решениями. Такие программы требуют разбиения приложения между несколькими мультипроцессорами, но без разделения данных, которые хранятся в общей видеопамяти. CUDA программирование для каждого мультипроцессора требует хорошего понимания организации памяти. Но, конечно же, сложность разработки и переноса на CUDA сильно зависит от приложения.

Набор для разработчиков содержит множество примеров кода и хорошо документирован. Процесс обучения потребует около двух-четырёх недель для тех, кто уже знаком с OpenMP и MPI. В основе API лежит расширенный язык Си, а для трансляции кода с этого языка в состав CUDA SDK входит компилятор командной строки nvcc, созданный на основе открытого компилятора Open64.

Перечислим основные характеристики CUDA:

· унифицированное программно-аппаратное решение для параллельных вычислений на видеочипах NVIDIA;

· большой набор поддерживаемых решений, от мобильных до мультичиповых

· стандартный язык программирования Си;

· стандартные библиотеки численного анализа FFT (быстрое преобразование Фурье) и BLAS (линейная алгебра);

· оптимизированный обмен данными между CPU и GPU;

· взаимодействие с графическими API OpenGL и DirectX;

· поддержка 32- и 64-битных операционных систем: Windows XP, Windows Vista, Linux и MacOS X;

· возможность разработки на низком уровне.

Касательно поддержки операционных систем нужно добавить, что официально поддерживаются все основные дистрибутивы Linux (Red Hat Enterprise Linux 3.x/4.x/5.x, SUSE Linux 10.x), но, судя по данным энтузиастов, CUDA прекрасно работает и на других сборках: Fedora Core, Ubuntu, Gentoo и др.

Среда разработки CUDA (CUDA Toolkit) включает:

· компилятор nvcc;

· библиотеки FFT и BLAS;

· профилировщик;

· отладчик gdb для GPU;

· CUDA runtime драйвер в комплекте стандартных драйверов NVIDIA

· руководство по программированию;

· CUDA Developer SDK (исходный код, утилиты и документация).

В примерах исходного кода: параллельная битонная сортировка (bitonic sort), транспонирование матриц, параллельное префиксное суммирование больших массивов, свёртка изображений, дискретное вейвлет-преобразование, пример взаимодействия с OpenGL и Direct3D, использование библиотек CUBLAS и CUFFT, вычисление цены опциона (формула Блэка-Шоулза, биномиальная модель, метод Монте-Карло), параллельный генератор случайных чисел Mersenne Twister, вычисление гистограммы большого массива, шумоподавление, фильтр Собеля (нахождение границ) [5].