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CUDA (Compute Unified Device Architecture) è una piattaforma per lo sviluppo di software nel calcolo parallelo. La tecnologia di Nvidia consente agli sviluppatori di creare sistemi che sfruttano le capacità di elaborazione parallela delle GPU.
Nvidia T400, una scheda video con 384 core CUDA (immagine: Emerson Alecrim/)
Cosa significa CUD?
CUDA significa Compute Unified Device Architecture, o Unified Computing Device Architecture. La tecnologia è emersa nel 2006 come soluzione che consente l’utilizzo delle risorse GPU Nvidia oltre all’elaborazione di contenuti grafici.
A cosa serve CUDA su una scheda grafica Nvidia?
Con la piattaforma CUDA, gli sviluppatori possono creare software in diversi linguaggi di programmazione, come C, C++ e Python, che incorporano estensioni per parti del codice che devono essere eseguite da una GPU compatibile.
Schede grafiche RTX A2000 (immagine: pubblicità/Nvidia)
I chip grafici sono stati originariamente sviluppati per rendere il contenuto visivo di giochi, video e immagini tridimensionali. Tuttavia, possono servire qualsiasi tipo di applicazione che beneficia del calcolo parallelo, come soluzioni di intelligenza artificiale e big data, che gestiscono un volume elevato di dati.
Questo è possibile perché le GPU hanno centinaia o migliaia di minuscoli core che eseguono attività contemporaneamente. La piattaforma CUDA consente l’uso di core in soluzioni di elaborazione parallela, facendo funzionare la scheda video come una GPGPU, ovvero un’unità di elaborazione generica.
Poiché i core delle GPU Nvidia possono eseguire software basato su CUDA, sono anche chiamati core CUDA.
Quali GPU Nvidia supportano la tecnologia CUDA?
La tecnologia CUDA è stata introdotta nei chip grafici GeForce 8 nel 2006 ed è stata presente in tutte le linee Nvidia rilasciate da allora. Tra questi ci sono le GPU Nvidia GeForce RTX e Nvidia Quadro.
Puoi scoprire qual è la GPU del tuo computer utilizzando il comando « dxdiag » in Windows o digitando « lspci | grep VGA” su Linux.
Controllo della scheda video in Windows (immagine: Emerson Alecrim/)
Le applicazioni che utilizzano GPU abilitate per CUDA godono di vantaggi quali:
- Calcolo parallelo efficiente: la piattaforma CUDA consente a una GPU di eseguire più operazioni contemporaneamente, il che aumenta le prestazioni delle attività che possono essere suddivise in fasi più piccole;
- Ampio supporto del settore: la piattaforma CUDA è integrata con soluzioni di organizzazioni come Adobe, Autodesk, A23D, Blackmagin, Dassault, Vuno e molte altre;
- Ampia documentazione: Nvidia mantiene la documentazione completa sullo sviluppo di CUDA. Dalla guida all’installazione all’integrazione con API di terze parti;
- Biblioteche di vario tipo: Sono disponibili numerose librerie di sviluppo per progetti CUDA, come cuBLAS (algebra lineare), Thrust (programmazione parallela in C++) e nvJPEG (codifica di immagini);
- Ottimizzazione per vari usi: le GPU abilitate per CUDA possono accelerare progetti di deep learning, animazioni, grafica 3D, calcolo ad alte prestazioni (HPC), servizi cloud e altro ancora.
Le GPU Nvidia progettate per gli utenti domestici hanno core CUDA, quindi possono essere ottime per i giochi. Tuttavia, le prestazioni durante l’esecuzione dei giochi dipendono da una serie di fattori, come il numero di core CUDA, la quantità di memoria VRAM e le tecnologie supportate dalla scheda video.
Notebook con chip grafico GeForce RTX 3000 con Cyberpunk 2077 (immagine: divulgazione/Nvidia)
Qual è la differenza tra CUDA e OpenCL?
CUDA è una piattaforma di calcolo parallelo creata da Nvidia per progetti basati sulle GPU del brand. O OpenCL è uno standard per il parallelismo che fornisce compatibilità con piattaforme eterogenee, consentendo l’utilizzo di diverse CPU e GPU sullo stesso sistema. Poiché è aperto, OpenCL è esente da royalty.
Qual è la differenza tra CUDA e Vulkan?
la piattaforma CUDA consente l’uso di GPU per l’elaborazione generale, mentre il Vulkan è un’API (interfaccia di programmazione) con istruzioni di basso livello che ottimizzano l’esecuzione di applicazioni grafiche, come i giochi. Vulkan è stato pubblicizzato come il successore di OpenGL, ma la verità è che entrambi i progetti coesistono.
Qual è la differenza tra CUDA e OptiX?
mentre la piattaforma CUDA è finalizzato al calcolo parallelo, il OptiX è uno standard creato da Nvidia per consentire un’implementazione efficiente e accurata del ray tracing nei contenuti visivi. OptiX è compatibile con software di produzione grafica come Blender, FurryBall e After Effects.
Qual è la differenza tra CUDA e OpenGL?
CUDA è un’architettura che consente ai core di una GPU Nvidia di eseguire attività di calcolo generali. Già OpenGL è un’interfaccia di programmazione aperta e popolare specificatamente destinata alle applicazioni grafiche. I chip grafici di molti produttori e molti sistemi operativi funzionano con OpenGL.
O Toolkit Nvidia CUDA è un insieme di applicazioni, librerie, strumenti di debug e altre risorse per lo sviluppo di applicazioni con accelerazione GPU. Il CUDA Toolkit può essere scaricato gratuitamente. Esistono versioni per Linux e Windows.
Cosa sono i CUDA Core?
Colori CUDA sono core esistenti nelle GPU di Nvidia che agiscono insieme nel rendering delle immagini o nell’esecuzione di attività basate su algoritmi parallelizzati.
I chip grafici Nvidia possono avere migliaia di core CUDA. Maggiore è il numero di unità, maggiori sono le prestazioni complessive della GPU. Un esempio è la GeForce RTX 4090, la GPU di Nvidia lanciata nel 2022 che ha 16.384 CUDA core ed è il top di gamma della sua generazione.
GeForce RTX 4090 ha oltre 16.000 core CUDA (Immagine: Disclosure/Nvidia)
Qual è la differenza tra CUDA Core e Stream Processor?
Uno CUDA Core è un’unità di esecuzione per il calcolo parallelo sviluppata e implementata da Nvidia. Uno Processore di streaming esegue anche attività in parallelo, ma lo fa su GPU AMD.
Ciò significa che mentre le GPU Nvidia hanno core CUDA, i chip grafici AMD si affidano a Stream Processor. Ma ci sono differenze architettoniche tra le due tecnologie, motivo per cui non sono compatibili tra loro.
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