CUDA (от англ. Compute Unified Device Architecture) — это параллельная вычислительная архитектура, разработанная компанией NVIDIA для выполнения вычислений с использованием графических процессоров (GPU) . Технология позволяет использовать ресурсы видеокарт не только для графики, но и для решения задач общего назначения, включая моделирование, машинное обучение, научные расчёты и обработку больших данных.
Принцип работы
CUDA предоставляет разработчикам программный интерфейс (API) и инструменты, которые позволяют писать код на языках C, C++, Fortran, Python и других, выполняемый непосредственно на графическом процессоре.
GPU содержит тысячи ядер, способных выполнять операции параллельно, что делает его значительно эффективнее центрального процессора (CPU) при выполнении задач, требующих одновременной обработки большого количества данных.
Программы, созданные с использованием CUDA, делятся на две части:
- код, исполняемый на CPU, отвечающий за общую логику и управление;
- код, выполняемый на GPU, обрабатывающий массивы данных в параллельных потоках (так называемые CUDA-ядра).
Применение
CUDA широко применяется в областях, где требуются высокие вычислительные мощности:
- обучение нейронных сетей и обработка данных в AI/ML-проектах;
- рендеринг графики и видеопостобработка;
- моделирование физических процессов, биоинформатика, финансовый анализ;
- аналитика больших данных и работа с массивами изображений.
Например, большинство современных библиотек машинного обучения — таких как TensorFlow, PyTorch и MXNet — поддерживают ускорение через CUDA, что многократно повышает скорость обучения моделей.
Преимущества
Главное преимущество CUDA заключается в способности выполнять параллельные вычисления с высокой скоростью. Это позволяет обрабатывать большие объёмы данных быстрее и с меньшими затратами ресурсов. Кроме того, архитектура поддерживается всеми современными видеокартами NVIDIA, что делает её де-факто стандартом для GPU-ускорений.