CUDA та GPU-обчислення
CUDA (англ. Compute Unified Device Architecture) - це архітектура паралельних обчислень від NVIDIA, що дозволяє істотно збільшити обчислювальну продуктивність завдяки використанню GPU (графічних процесорів).
Напрямок обчислень еволюціонує від "централізованої обробки даних" на центральному процесорі до "спільної обробки" на CPU та GPU. Для реалізації нової обчислювальної парадигми компанія NVIDIA винайшла архітектуру паралельних обчислень CUDA, на даний момент представлену в графічних процесорах GeForce, ION, Quadro та Tesla та забезпечує необхідну базу розробникам ПЗ.
Область наукових досліджень із великим ентузіазмом зустріла технологію CUDA. Наприклад, зараз CUDA прискорює AMBER, програму для моделювання молекулярної динаміки, що використовується понад 60000 дослідниками в академічному середовищі та фармацевтичними компаніями по всьому світу для скорочення термінів створення лікарських препаратів.
На фінансовому ринку компанії Numerix та CompatibL анонсували підтримку CUDA у новому додатку аналізу ризику контрагентів та досягли прискорення роботи у 18 разів. Numerix використовується майже 400 фінансовими інституціями.
Показником зростання застосування CUDA є зростання використання графічних процесорів Tesla в GPU обчисленнях. На даний момент понад 700 GPU кластерів встановлені по всьому світу у компаніях зі списку Fortune 500, таких як Schlumberger та Chevron в енергетичному секторі, а також BNP Paribas у секторі банківських послуг.
Завдяки очікуваним у найближчому майбутньому системам Microsoft Windows 7 та Apple Snow Leopard, обчислення на GPU займуть свої позиції у секторі масових рішень. У цих нових операційних системах GPU буде не тільки графічним.процесором, але також універсальним процесором для паралельних обчислень, що працює з будь-яким додатком.
Переваги
У порівнянні з традиційним підходом до організації обчислень загального призначення за допомогою можливостей графічних API, архітектура CUDA має такі переваги в цій галузі:
Обмеження
- Всі функції, які виконуються на пристрої, не підтримують рекурсії (у версії CUDA Toolkit 3.1 підтримує покажчики та рекурсію) і мають деякі інші обмеження
- Архітектуру CUDA підтримує та розвиває тільки виробник NVidia
CUDA у дії
Сьогодні десятки тисяч розробників, науковців, студентів, творців комп'ютерних ігор та дослідників програмують програми, що використовують можливості GPU обчислень у найрізноманітніших галузях, включаючи заснований на точній фізиці ігровий процес, аналіз фондового ризику, сейсмічних даних та прогнозування погоди.
General Mills використовувала систему на основі CUDA для відповіді на запитання: Яким оптимальним способом можна приготувати заморожену піцу в мікрохвильовій печі? Замість проведення фізичних експериментів на тисячах комбінацій General Mills створила моделі віртуальної піци, що дозволяють виявити, який ефект має мікрохвильове випромінювання на різні поєднання сиру моцарелла, томатної пасти та основи з тіста. Виявилося, що використання моделі піци, створеної за допомогою складних комп'ютерних обчислень, заощаджує час та гроші. Згодом компанією були виготовлені лише найуспішніші варіанти.
SeismicCity використовує CUDA підвищення шансів виявлення нафти. Вартість буріння глибокої нафтовидобувної шахти може сягати сотень мільйонів доларів. У багатьох випадках видається лише одинуспішний результат буріння. Технологія створення глибинних зображень на основі CUDA-обчислень, що належить SeismicCity, дозволяє вірно інтерпретувати сейсмічні дані і допомагає знаходити нові місця для буріння свердловин набагато швидше, ніж системи попередніх поколінь.
Ось лише кілька прикладів того, як паралельні обчислення на GPU вносять революційні зміни у світ ресурсомістких завдань у багатьох галузях промисловості.
Понад те, представники академічного середовища також усвідомили неймовірний потенціал цієї обчислювальної архітектури.GPU-обчислення на основі CUDA тепер є частиною навчальної програми у більш ніж 200 університетах, включаючи Массачусетський технологічний інститут (MIT), Гарвард, Кембридж, Оксфорд, Технологічні інститути Індії, Національний університет Тайваню та Китайську академію наук.