CUDA ist eine von NVIDIA entwickelte Technologie, die die Beschleunigung von allgemeinen Berechnungen auf GPUs ermöglicht. Es handelt sich um eine offene Plattform für GPU-beschleunigte Berechnungen und bietet eine Schnittstelle für die Programmierung von grafischen Verarbeitungseinheiten (GPUs). Sie ermöglicht es Entwicklern, parallele Programme für GPUs zu schreiben und diese dann in einem einzigen System zu kompilieren und auszuführen.
CUDA ermöglicht es Entwicklern, Grafikprozessoren direkt zu programmieren, anstatt sich auf die CPU zu verlassen. Dadurch kann der Grafikprozessor mehr Arbeit leisten und Daten schneller verarbeiten. Die CUDA Plattform bietet eine Reihe von Tools und Bibliotheken, die es Entwicklern ermöglichen, Anwendungen zu erstellen, die die Leistung des Grafikprozessors nutzen können, um ihre Berechnungen zu beschleunigen. Dies kann auf zwei Arten geschehen: mit CUDA C/C++, einer Sprache für die Programmierung von GPUs, oder mit CUDA Fortran, einer Sprache für die Programmierung wissenschaftlicher Anwendungen.
CUDA ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen zu schreiben, die die Leistung von GPUs nutzen können, um Berechnungen drastisch zu beschleunigen. Dies kann zu einer erheblichen Leistungssteigerung führen und ermöglicht es Entwicklern, komplexere und leistungsfähigere Anwendungen zu erstellen. Darüber hinaus können Entwickler mit CUDA auch direkt auf den Speicher des Grafikprozessors zugreifen, was zu einem verbesserten Speicherzugriff und weiteren Leistungssteigerungen führen kann.
Das CUDA Programmiermodell besteht aus einer Reihe von APIs, Bibliotheken und Tools, die es Entwicklern ermöglichen, Anwendungen zu erstellen, die die Leistung des Grafikprozessors nutzen können. Dazu gehören die Sprache CUDA C/C++, die für die Programmierung von GPUs optimiert ist, sowie die Sprache CUDA Fortran, die für die Programmierung wissenschaftlicher Anwendungen optimiert ist.
CUDA Kerne sind die einzelnen Verarbeitungselemente innerhalb der GPU, die Berechnungen durchführen können. Jeder CUDA Kern kann zur Durchführung einer einzelnen Berechnung oder mehrerer Berechnungen verwendet werden, je nach Art der zu schreibenden Anwendung. Die CUDA Kerne sind in Streaming-Multiprozessoren (SMs) organisiert, die zur Verwaltung der von der GPU geleisteten Arbeit verwendet werden.
Die CUDA Runtime ist eine Bibliothek von Softwarefunktionen, die es Entwicklern ermöglichen, auf die Leistung des Grafikprozessors zuzugreifen. Sie bietet die APIs, Bibliotheken und Tools, die für die Entwicklung von Anwendungen erforderlich sind, die die Leistung des Grafikprozessors nutzen können. Die CUDA Runtime bietet auch Tools zum Debuggen und Profiling von in CUDA geschriebenen Anwendungen.
CUDA Bibliotheken sind Sammlungen von Softwarefunktionen, die es Entwicklern ermöglichen, auf die Leistung des Grafikprozessors zuzugreifen. Diese Bibliotheken bieten die APIs, Bibliotheken und Tools, die für die Entwicklung von Anwendungen erforderlich sind, die die Leistung des Grafikprozessors nutzen können. Beispiele für diese Bibliotheken sind cuBLAS, cuFFT und cuDNN.
Das CUDA Toolkit ist ein Satz von Tools und Bibliotheken, mit denen Entwickler Anwendungen erstellen können, die die Leistung des Grafikprozessors nutzen. Es bietet die APIs, Bibliotheken und Tools, die für die Entwicklung von Anwendungen erforderlich sind, die die Leistung des Grafikprozessors nutzen können. Das CUDA Toolkit bietet auch Tools für das Debugging und die Profilerstellung von in CUDA geschriebenen Anwendungen.