Ano ang NVIDIA CUDA-X at paano nito pinapabilis ang AI at GPU computing

Kung gumagamit ka ng artificial intelligence (halimbawa, mga madaling halimbawa ng Python para sa AI) , data science, o high-performance computing , halos imposibleng hindi mo pa nababasa ang mga terminong CUDA at CUDA-X. Sa likod ng mga acronym na ito ay nakasalalay ang malaking bahagi ng kasalukuyang rebolusyon sa generative AI, graphics, at malawakang pagproseso ng data. Ngunit sa kabila ng lahat ng usapan, hindi laging malinaw kung ano talaga ang NVIDIA CUDA-X at kung paano ito umaangkop sa klasikong CUDA ecosystem.

Sa artikulong ito, aming ipapaliwanag nang malinaw at lubusan, gamit ang mga totoong halimbawa , kung ano ang CUDA, ano ang idinaragdag ng CUDA-X sa equation, kung paano ito nakikisama sa mga wikang tulad ng C++, Python, o Java, kung anong mga library ang kasama nito (RAPIDS, cuBLAS, cuDNN, TensorRT, cuGraph, cuQuantum, atbp.), at sa anong mga sektor ginagamit ang mga teknolohiyang ito ngayon: mula sa bioinformatics hanggang sa generative AI na nagsasanay sa mga modelo ng GPT o Stable Diffusion.

Ano ang CUDA at bakit nito binago ang paraan ng pagprograma ng mga GPU?

Ang CUDA (Compute Unified Device Architecture) ay ang parallel computing platform at programming model na nilikha ng NVIDIA upang magamit ang mga GPU bilang mga general-purpose accelerator, lampas sa tradisyonal na graphics rendering. Sa halip na limitahan ang GPU sa pagguhit ng mga pixel, pinapayagan ng CUDA ang pagpapatupad ng numerically intensive code, na mainam para sa mga gawaing lubos na maaaring parallelizable.

Ipinagmamalaki ng mga modernong NVIDIA GPU ang libu-libong core na gumagana nang parallel , kumpara sa ilang dosena lamang sa karamihan ng mga CPU. Ang pagkakaibang ito sa arkitektura ay nagbibigay-daan sa mga GPU na maging mahusay sa mga workload na nangangailangan ng pagsasagawa ng parehong operasyon nang maraming beses sa iba't ibang data (mga matrice, vector, imahe, time series, atbp.). Ang CUDA ay nagbibigay ng mga tool para sa mga developer upang magamit ang napakalaking parallelism na ito.

Sa pagsasagawa, ang CUDA ay nag-aalok ng isang hanay ng mga extension para sa C/C++ at iba pang mga wika na nagbibigay-daan sa iyong tukuyin ang mga espesyal na function (kernel) na tumatakbo sa GPU sa libu-libong thread nang sabay-sabay. Tinutukoy ng programmer kung gaano karaming mga thread at block ang ilulunsad, at ang hardware ang humahawak sa pamamahagi ng trabaho sa mga multiprocessor ng card (halimbawa, sa mga kapaligiran kung saan kinakailangang i-install ang TensorFlow gamit ang mga GPU upang samantalahin ang mga mapagkukunang ito).

Ang plataporma ng CUDA ay lumitaw noong 2006 bilang ang unang malawakang ginagamit na pangkalahatang solusyon sa pag-compute ng GPU. Simula noon, lahat ng NVIDIA GPU mula sa serye ng GeForce 8 pataas (kabilang ang GeForce, Quadro, Tesla, RTX, atbp.) ay sumuporta sa CUDA sa pamamagitan ng Parallel Thread Execution (PTX) instruction set, na nagsisiguro ng cross-generation binary compatibility, na nagpapadali sa acceleration ng GPU.

Dahil sa katatagang ito, ang mga aplikasyong naipon ilang taon na ang nakalilipas para sa isang GeForce GTX ay kadalasang patuloy na tumatakbo sa mga kamakailang GPU nang hindi naaapektuhan ang code, awtomatikong sinasamantala ang mga pagpapabuti sa pagganap at mga bagong computing unit (hal., Tensor Cores para sa AI).

Ang modelo ng programming ng CUDA: mga bloke, mga thread, at memorya

Ang modelo ng programming ng CUDA ay dinisenyo upang ang parallelism ay transparent na masukat habang tumataas ang bilang ng mga core sa GPU . Upang makamit ito, ang pagpapatupad ay nakaayos sa isang hierarchy ng mga grid, block, at thread.

Kapag inilunsad ang isang kernel, isang grid ng mga bloke ang tinutukoy , at ang bawat bloke ay naglalaman ng hanggang 1024 na mga thread. Ang bawat thread ay may sariling identifier (threadIdx.x, threadIdx.y, threadIdx.z), at ang bawat bloke ay may isa pa (blockIdx.x, blockIdx.y, blockIdx.z). Ang mga coordinate na ito ay ginagamit upang ipamahagi ang mga elemento ng data (halimbawa, mga cell sa isang matrix o mga pixel sa isang imahe) sa libu-libong mga thread sa isang napaka-natural na paraan.

Ang organisasyong ito ay may kasamang isang hierarchy ng memorya . Ang bawat thread ay may pribadong memorya; ang bawat block ay may ultra-fast shared memory na naa-access sa lahat ng thread nito; at lahat ng block ay maaaring magbasa at magsulat sa global memory ng device. Bukod pa rito, may mga read-only memory tulad ng constant memory at texture memory, na kapaki-pakinabang para sa ilang partikular na access pattern.

Para i-coordinate ang trabaho sa pagitan ng mga thread sa isang block, ang CUDA ay nagbibigay ng mga synchronization barrier tulad ng __syncthreads() function, na pumipilit sa lahat ng thread sa block na maabot ang parehong punto bago magpatuloy, tinitiyak na handa na ang ibinahaging data.

Sa loob, pinagsasama-sama ng GPU ang mga thread sa mga execution unit na tinatawag na warps (mga grupo ng 32 thread) . Ang lahat ng thread sa isang warp ay sabay-sabay na nagsasagawa ng parehong instruksyon, na nagreresulta sa pinakamataas na performance kapag sinusunod nila ang magkakatulad na execution path. Bagama't maaaring balewalain ng programmer ang detalyeng ito, ang pagsasaisip nito ay nakakatulong na ma-optimize ang mga kritikal na aplikasyon.

Arkitektura ng mga NVIDIA GPU na may CUDA

Ang mga NVIDIA GPU na may suporta sa CUDA ay nakaayos sa Streaming Multiprocessors (SMs) . Pinagsasama-sama ng bawat SM ang dose-dosenang o daan-daang CUDA cores (SPs), mga espesyal na yunit para sa mga kritikal na operasyon, isang thread control unit, at isang bahagi ng high-speed shared memory.

Ang work distribution unit ng GPU ay naglalaan ng mga bloke ng thread sa mga available na SM . Kapag natapos na ang isang bloke, isa pa ang ididispatsa nang walang anumang interbensyon mula sa scheduler. Pinapayagan nito ang parehong kernel na mag-scale mula sa isang maliit na GPU patungo sa isang napakalaking data center accelerator nang walang pagbabago sa code.

Hindi tulad ng mga naunang GPU, na naghihiwalay sa mga vertex at fragment processor na may magkakaibang instruction set, ang arkitektura ng CUDA ay gumagamit ng mga pinag-isang core na nagpapatupad ng parehong instruction set. Lubos nitong pinapasimple ang general-purpose programming sa mga high-level na wika tulad ng C/C++.

Ang mga modernong GPU (tulad ng mga arkitekturang Turing, Ampere, Hopper, o Blackwell) ay nagtatampok hindi lamang ng mga klasikong CUDA core kundi pati na rin ng mga Tensor Core na dalubhasa sa mga operasyon ng matrix para sa AI, at mga nakalaang unit para sa ray tracing o mga hardware-accelerated video codec. Ang mga kakayahang ito ay ginagamit din sa mga gawain sa pag-render ng multi-GPU at masinsinang pagproseso ng media.

Ano ang NVIDIA CUDA-X at paano ito naiiba sa regular na CUDA?

Bagama't ang CUDA ang pundasyon (ang modelo ng programming at runtime), ang NVIDIA CUDA-X ay isang hanay ng mga na-optimize na library at SDK na binuo sa ibabaw ng CUDA upang mapabilis ang mga partikular na domain: mathematical computing, AI, data science, image at video processing, quantum computing, multi-GPU communication, atbp.

Ang mga library na ito ay pinong-pino ang pagkakaayos upang lubos na mapakinabangan ang arkitektura ng NVIDIA GPU nang hindi kinakailangang i-program ng mga developer ang mga low-level kernel . Sa halip na magsulat ng sarili mong matrix multiplication, tatawagin mo lang ang cuBLAS; sa halip na muling ipatupad ang mga pandas sa mga GPU, gagamit ka ng RAPIDS cuDF; para sa deep learning model inference, gagamit ka ng TensorRT, at iba pa.

Isang pangunahing halimbawa ay ang NVIDIA RAPIDS cuDF, na nagpapabilis sa mga pandas sa mga GPU . Sa mga workstation na may GPU tulad ng NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, maaaring patakbuhin ng mga data scientist ang karaniwang pandas code at makamit ang bilis na hanggang 110 beses kumpara sa isang CPU-only solution, nang hindi nagsusulat ng kahit isang linya ng code. Nagbibigay-daan ito sa kanila na mabawasan ang mga oras ng paghihintay mula oras hanggang minuto para sa mga gawain sa paglilinis at paghahanda ng data para sa generative AI.

Isinasama ng mga tagagawa tulad ng Azken ang mga CUDA-X data processing library na ito sa kanilang mga workstation at AI solution upang mapabilis ang kritikal na yugto ng paghahanda ng datos (mga talahanayan, teksto, mga imahe, video) bago sanayin ang mga generative model. Ang interesante ay patuloy na ginagamit ng end user ang mga pamilyar na tool (Pandas, Dask, atbp.), ngunit lahat ay tumatakbo sa bilis ng GPU.

Sa madaling salita, ang CUDA-X ay naglalaman ng isang buong ecosystem ng mga production-ready library na sumasaklaw sa buong cycle: mula sa data ingestion at transformation , hanggang sa model training, hanggang sa inference at deployment sa production sa maraming GPU at node.

Mga pangunahing bloke ng library sa loob ng CUDA-X

Ang CUDA-X ay nakaayos sa ilang pamilya ng mga espesyalisadong library, lahat ay binuo batay sa CUDA runtime at idinisenyo upang maisama sa C++, Python, at iba pang mga wika. Sa ibaba, susuriin namin ang mga pinaka-nauugnay.

1. Mga Aklatan ng Matematika (Mga Aklatan ng Matematika ng CUDA)

Sa puso ng maraming aplikasyon sa agham at AI ay ang mga pangunahing operasyong numerikal. Para sa layuning ito, ang CUDA-X ay may kasamang mga high-performance mathematical libraries na nagbibigay ng mga linear algebra primitive, transform, at random number generation, bukod sa iba pang mga bagay:

• cuBLAS: pinabilis na implementasyon ng BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms), na pangunahing gamit para sa matrix multiplication, decompositions at maraming AI routine.
• cuFFT: pagkalkula ng mabibilis na Fourier transforms (FFT) sa GPU, susi sa signal processing, medical imaging, mga simulation, atbp.
• KURAND: pagbuo ng mga de-kalidad na random na numero sa mabilis na bilis, mahalaga para sa mga pamamaraang Monte Carlo at mga simulasyong pang-estadistika.
• CUSP: mga operasyon na may kalat-kalat na mga matris, malawakang ginagamit sa mga problema sa grapo, mga sistema ng rekomendasyon o mga modelong siyentipiko.
• cuSOLVER, cuTENSOR, cuDSS, AmgX: mga advanced na library para sa paglutas ng mga linear system, pagtatrabaho gamit ang mga high-dimensional tensor, at paglalapat ng mga iterative solution method.

2. Mga parallel na library ng algorithm

Para mapabilis ang mga generic na istruktura at algorithm ng datos, isinasama ng CUDA-X ang mga library ng mga parallel algorithm na na-optimize para tumakbo sa mga GPU:

• Malakas na tulak: koleksyon ng mga parallel algorithm sa C++ (sort, reduce, scan, atbp.) na may interface na halos kapareho ng sa karaniwang STL.
• cuGraph: isang partikular na library para sa pagsusuri ng graph sa mga GPU, mainam para sa mga problema sa network, routing, centrality at mga rekomendasyon batay sa graph.

3. Pagproseso at Pagsusuri ng Datos (Mga Aklatan ng Pagproseso ng Datos)

Ang pag-usbong ng agham ng datos at generative AI ay nagdala ng pokus sa yugto ng paghahanda, paglilinis, at pagbabago ng datos . Tumutugon ang CUDA-X gamit ang isang makapangyarihang hanay ng mga library na nakatuon sa tabular na datos, teksto, at mga imahe:

• RAPIDS cuDF: nag-aalok ng DataFrame na katulad ng sa pandas, ngunit nakalagay sa GPU; pinapabilis ang mga kasalukuyang pag-load ng pandas nang hindi binabago ang code.
• NVTabular: dalubhasa sa paunang pagproseso ng datos para sa malawakang mga sistema ng rekomendasyon.
• Tagapangasiwa ng Datos ng NeMo: mga kagamitan para sa pagpili ng malalaking tekstong corpora para sa NLP at generative AI.
• Naka-integrate na ang Dash at Morpheus sa GPU: mga ipinamamahaging balangkas na nagkokoordina sa maraming GPU at node para sa real-time o batch na daloy ng data.

4. Mga Aklatan ng Imahe at Bidyo

Saklaw din ng CUDA-X ang larangan ng real-time na pagproseso ng imahe at video , na mahalaga sa computer vision, medisina, streaming, o pagsusuri ng nilalaman:

• cuCIM, NVIDIA DALI, CV-CUDA, nvJPEGPinapadali ng mga ito ang pag-decode, pagbabago, at paunang pagproseso ng mga imahe sa malawakang saklaw.
• NVIDIA Video Codec SDK: API para sa pag-encode at pag-decode ng video gamit ang hardware acceleration, na binabawasan ang load sa CPU.

5. Pangunahing Deep Learning (cuDNN at TensorRT)

Sa puso ng malalim na pag-usbong ng AI, ang CUDA-X ay nagbibigay ng mga nakalaang library para sa mga neural network na siyang de facto na pamantayan sa industriya:

• cuDNN: mga koleksyon ng mga primitibo para sa convolutional, recurrent at iba pang uri ng mga network, na lubos na na-optimize para sa bawat arkitektura ng GPU.
• TensorRT: isang inference engine na na-optimize para sa pag-deploy ng mga sinanay na modelo sa produksyon, na may suporta para sa quantization (FP16, FP8, INT8) at paggamit ng Tensor Cores, at karaniwang isinasama ito sa Runtime ng ONNX para sa mga daloy ng paghihinuha na cross-platform.

6. Komunikasyon na may maraming GPU at maraming node

Habang lumalaki ang laki ng mga modelo o datos, nagiging mahalaga ang paglawak nang higit pa sa iisang GPU. Nag-aalok ang CUDA-X ng mahusay na mga library ng komunikasyon para sa sitwasyong ito:

• NCCL: library para sa kolektibong komunikasyon sa pagitan ng maraming GPU (all-reduce, broadcast, atbp.) na may mababang latency, na ginagamit ng PyTorch, TensorFlow at iba pang mga framework.
• NVSHMEM: isang ekstensyon ng pamantayang OpenSHMEM na inangkop sa mga GPU, na nagbibigay ng isang pandaigdigang modelo ng shared memory para sa mga distributed application.

7. Mga aklatan ng quantum computing

Bagama't nasa mga unang yugto pa lamang, isinama na ng NVIDIA sa CUDA-X ang mga partikular na kagamitan para sa mga quantum simulation at post-quantum cryptography sa mga GPU:

• cuQuantum: aklatan para sa paggaya ng mga high-performance quantum algorithm.
• cupQC: nakatuon sa mga daloy ng trabaho sa post-quantum cryptography, na nagiging lalong mahalaga para sa mga kadahilanang pangseguridad.

CUDA Toolkit: ang kapaligirang pang-develop para sa mga GPU

Para makabuo ng mga aplikasyon gamit ang CUDA at masulit ang CUDA-X, nagbibigay ang NVIDIA ng CUDA Toolkit , isang kumpletong development environment na magagamit para sa Linux at Windows.

Kasama sa toolset na ito ang isang C/C++ compiler (nvcc), isang CUDA runtime, mga accelerated libraries, at mga debugging at optimization utilities . Isinusulat ng programmer ang kanilang code sa pamamagitan ng paghahalo ng mga bahaging tumatakbo sa CPU at mga function na minarkahan bilang __global__ o __device__ na tumatakbo sa GPU, at inaasikaso ng nvcc ang pag-compile ng lahat at pag-uugnay nito sa mga naaangkop na library.

Ang karaniwang daloy ng pagpapatupad sa CUDA ay binubuo ng pagrereserba ng memorya sa device , pagkopya ng data mula sa memorya ng CPU patungo sa GPU, paglulunsad ng kernel gamit ang naaangkop na grid/block configuration, at sa huli ay ibinabalik ang mga resulta sa pangunahing memorya at paglabas ng mga mapagkukunan.

Ang CUDA driver ay nagpapanatili ng matibay na backward compatibility , kaya ang mga application na binuo gamit ang mga mas lumang bersyon ng Toolkit ay patuloy na gumagana gamit ang mga modernong driver. Bukod pa rito, ang Forward Compatibility package ay nagbibigay-daan sa mga binary na nilikha gamit ang mga mas bagong Toolkit na tumakbo sa mga medyo mas lumang driver, na nagpapadali sa pamamahala sa malalaking kapaligiran.

Pagsasama ng CUDA sa mga wikang pamprograma

Bagama't ang CUDA ay isinilang na konektado sa C at C++ , ngayon ay isinasama na ito sa iba't ibang wika na malawakang ginagamit sa data science, backend o mga sistema:

• C / C ++Direktang integrasyon sa pamamagitan ng mga extension ng wika at ng CUDA Runtime API. Ito ang pinaka-flexible at mababang antas na pamamaraan.
• SawaHindi nito katutubong sinusuportahan ang CUDA, ngunit may mga library tulad ng CuPy (katulad ng NumPy sa GPU), PyCUDA (direktang CUDA wrapper) at mga framework tulad ng TensorFlow o PyTorch na gumagamit ng CUDA sa loob.
• Java: sa pamamagitan ng JNI at mga library tulad ng JCuda, na nagsisilbing wrapper para sa CUDA API.
• Go: sa pamamagitan ng mga binding gamit ang C gamit ang cgo o mga library tulad ng gorgonian para sa machine learning.

Ang iba't ibang uri ng binding na ito ay nagbibigay-daan sa maraming developer na samantalahin ang CUDA nang hindi tinatalikuran ang kanilang karaniwang wika , lalo na sa mga kapaligirang AI kung saan nangingibabaw ang Python.

Mga pangunahing kagamitan at produkto sa pag-develop kaugnay ng CUDA-X

Hindi lang sa mga library natatapos ang NVIDIA ecosystem; nag-aalok din ito ng mga propesyonal na tool para sa pag-debug, pag-profile, at pag-deploy ng mga CUDA application sa mga totoong production environment.

NVIDIA Nsight: Pag-debug at Pag-profile

Ang NVIDIA Nsight ay isang suite ng mga tool ng developer na nagbibigay-daan para sa detalyadong pagsusuri ng pagganap ng mga aplikasyong pinabilis ng GPU:

• Nsight ComputeInteractive CUDA kernel profiler, mainam para sa paghahanap ng mga bottleneck sa loob ng code na tumatakbo sa GPU.
• Mga Sistema ng Nsight: sinusuri ang pagganap ng buong sistema, na tumutulong upang maunawaan ang interaksyon ng CPU-GPU at ang overhead ng I/O o iba pang mga subsystem.
• Nsight Graphics: nakatuon sa mga aplikasyon ng graphics, lubhang kapaki-pakinabang para sa mga developer ng game engine o advanced visualization.

Ang mga kagamitang ito ay sumasama sa mga kapaligiran tulad ng Microsoft Visual Studio at iba pang mga IDE, at umaakma sa mga editor at IDE tulad ng Code::Blocks, CLion o kahit Xcode (sa mga sistema kung saan ginagamit pa rin ang NVIDIA) na maaaring i-configure upang mag-compile at mag-debug ng mga proyekto ng CUDA.

NVIDIA Triton Inference Server

Para sa yugto ng pag-deploy ng AI, nag-aalok ang NVIDIA ng Triton Inference Server , isang inference server na idinisenyo upang gawing madali ang mga scaling model sa produksyon.

Nagbibigay-daan ang Triton sa pinag-isang paghihinuha ng modelo sa iba't ibang framework (TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime, atbp.) sa magkahalong imprastraktura ng CPU at GPU . Nakikipag-ugnayan ito sa CUDA at TensorRT upang magamit ang mga GPU sa mga data center o pribadong cloud, na nagpapalaki sa performance at paggamit ng resources.

Programang Pinabilis ng NVIDIA AI

Pinagsasama-sama ng programang NVIDIA AI Accelerated ang mga high-performance na AI application na gumagamit ng AI platform ng NVIDIA at mga CUDA-X library. Binibigyang-daan ng ecosystem na ito ang mga software partner na patunayan na ang kanilang mga solusyon ay gumagana nang maaasahan at nasa pinakamahusay na antas sa mga NVIDIA GPU, na binabawasan ang mga panganib sa pag-deploy sa mga sektor tulad ng pangangalagang pangkalusugan, pananalapi, pagmamanupaktura, at media.

Mga larangan ng aplikasyon ng CUDA at CUDA-X

Ang hanay ng mga lugar kung saan ginagamit ang CUDA at CUDA-X ay patuloy na lumalaki. Ang ilan sa mga pinaka-representatibo ay:

• Machine Learning at AI: pagsasanay at paghihinuha ng malalalim na neural network, LLM, computer vision, mga sistema ng rekomendasyon, atbp.
• High Performance Computing (HPC): mga pisikal na simulasyon, dinamika ng pluido, masinsinang numerikal na kalkulasyon, siyentipikong supercomputing.
• Kemistri sa Komputasyon at Biyolohiya: simulasyon ng molekula, dinamikong molekular, disenyo ng gamot.
• Agham ng Datos at Malaking DatosPagsusuring eksploratoryo, pagmimina ng datos, at pinabilis na malakihang ETL gamit ang RAPIDS.
• bioinformatics: pagsusuri ng sequence, pag-align ng genome, pinabilis na pagmomodelo ng protina gamit ang mga tool na uri ng DEEPCHAIN.
• Pagmomodelo ng klima at meteorolohikoAng mga code tulad ng COSMO ay gumagamit ng mga multi-node GPU at CUDA para sa mga high-resolution na pagtataya.
• Astronomiya at astropisika: mga kalkulasyon ng densidad, simulasyon ng mga istrukturang kosmiko, pagproseso ng malalaking katalogo.
• Animasyon, pag-render, at mga video gameSinasamantala ng mga engine tulad ng Unreal Engine ang GPU at CUDA para sa physics (PhysX) at advanced rendering.
• Sintesis ng pagsasalita at audioAng mga library tulad ng Coqui TTS ay gumagamit ng CUDA upang mapabilis ang mga text-to-speech na modelo sa maraming wika.

Sa lahat ng mga kasong ito, ang padron ay nauulit: ang mga gawaing may napakataas na gastos sa aritmetika at napakalaking paralelismo ay lubos na nakikinabang mula sa kapangyarihan ng mga GPU at ng CUDA-X ecosystem, habang ang mga CPU ay naiiwan para sa control logic, orchestration o mga gawaing hindi gaanong maihahalintulad.

Kung pagsasama-samahin, ang CUDA, at lalo na ang CUDA-X bilang isang patong ng mga espesyalisadong aklatan , ang bumubuo sa teknikal na pundasyon kung saan binubuo ang marami sa mga pinakamahihirap na generative AI, data science, at simulation solutions ngayon. Para sa mga developer, data scientist, at IT team, ang pag-unawa sa ecosystem na ito at paggamit ng mga aklatan nito (sa halip na muling likhain ang gulong sa mababang antas) ang siyang gumagawa ng pagkakaiba sa pagitan ng mga proyektong hindi nagkukulang at mga platform na may kakayahang mag-scale sa terabytes ng data at mga modelo na may bilyun-bilyong parameter nang hindi nawawalan ng kontrol ang oras ng pagkalkula.