Cuda Nedir?

Genel Bakış

CUDA, GPU’nun (grafik işlem birimi) gücünden yararlanarak hesaplama performansında önemli artışlara olanak veren NVIDIA paralel hesaplama mimarisidir.

Yazılım geliştiriciler, bilim adamları ve araştırmacılar, bugüne kadar milyonlarca satan CUDA-etkinleştirilmiş GPU’larla CUDA için görüntü ve video işlem, hesaplamaya dayalı biyoloji ve kimya, akışkan dinamiği simülasyonu, CT görüntü oluşturma dahil olmak üzere geniş kullanım alanları bulmaktadırlar.

Genel Bilgiler

Hesaplama, CPU üzerinde “merkezi işleme”den CPU ve GPU üzerinde “ortak işleme”ye doğru evriliyor. Bu yeni hesaplama paradigması için NVIDIA’nın icat etmiş olduğu CUDA paralel hesaplama mimarisi, şu anda GeForce, ION, Quadro ve Tesla GPU’larla birlikte sunuluyor ve uygulama geliştiricileri için önemli bir kurulu sistem teşkil ediyor.

Tüketici pazarında neredeyse tüm büyük tüketici video uygulamaları, Elemental Technologies, MotionDSP ve LoiLo da dahil olmak üzere ya CUDA ile hızlandırılıyor veya yakın gelecekte CUDA ile hızlandırılacak.

CUDA, bilimsel araştırma alanında da büyük bir coşkuyla karşılandı. Örneğin CUDA şu anda, yeni ilaçların keşfini hızlandırmak için dünya genelinde 60.000’den fazla akademik ve ilaç şirketi araştırmacısı tarafından kullanılan bir moleküler dinamik benzetim programı olan AMBER’i hızlandırıyor.

Finans piyasasında Numerix ve CompatibL, yeni bir üçüncü taraf risk uygulaması için CUDA desteği kullandıklarını ve 18 kat hızlanma sağladıklarını açıkladı. Numerix yaklaşık 400 finans kurumu tarafından kullanılıyor.

CUDA’nın ne kadar kabul gördüğünün başka bir göstergesi de, GPU hesaplama alanında Tesla GPU kullanımındaki artış. Şu anda enerji sektöründeki Schlumberger ve Chevron’dan bankacılık sektöründeki BNP Paribas’a varıncaya kadar, dünya genelinde Fortune 500 şirketlerinde 700’den fazla GPU kümesi kurulu.

Dahası Microsoft Windows 7 ve Apple Snow Leopard’ın piyasaya çıkmasıyla, GPU hesaplama artık ana akım halini alacak. Bu yeni işletim sistemlerinde GPU artık salt grafik işlemcisi olmakla kalmayıp, her türlü uygulamanın erişebileceği genel amaçlı bir paralel işlemci halini alacak.

CUDA ve OpenCL hakkında daha fazla bilgi için burayı tıklayın.

CUDA ve DirectX hakkında daha fazla bilgi için burayı tıklayın.

CUDA ve Fortran hakkında daha fazla bilgi için burayı tıklayın.