NVIDIA CUDA

그래픽 처리 장치(GPU)에서 일반적인 컴퓨팅을 위해 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델

NVIDIA CUDA

CUDA는 그래픽 처리 장치 (GPU)에서 일반적인 컴퓨팅을 위해 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델입니다.

개발자는 CUDA를 사용하여 GPU의 힘을 이용하여 컴퓨팅 응용 프로그램의 속도를 크게 높일 수 있습니다. GPU 가속 응용 프로그램에서 작업 부하의 순차적 부분은 단일 스레드 성능에 최적화 된 CPU에서 실행되는 반면 응용 프로그램의 계산 집약 부분은 수천 개의 GPU 코어에서 동시에 실행됩니다. 개발자는 CUDA를 사용할 때 C, C ++, Fortran, Python 및 MATLAB과 같은 널리 사용되는 언어로 프로그램을 작성하고 몇 가지 기본 키워드 형태로 확장을 통해 병렬 처리를 표현합니다. CUDA 툴킷은 GPU 가속 어플리케이션 개발에 필요한 모든 것을 제공합니다. CUDA 툴킷에는 GPU 가속 라이브러리, 컴파일러, 개발 도구 및 CUDA 런타임이 포함됩니다.

CUDA로 개발 된 수천 개의 애플리케이션이 임베디드 시스템, 워크 스테이션, 데이터 센터 및 클라우드의 GPU에 배포되었습니다.

Abobe ANSYS AUTODESK MathWorks Microsoft NATIONAL INSTRUMENTS Wolfram Mathematica DASSAULT SYSTEMES

CUDA는 모든 NVIDIA GPU 제품군에서 공통 플랫폼으로 사용되므로 GPU 구성을 통해 애플리케이션을 배포하고 확장할 수 있습니다.

Desktop Development Data Center Solutions Embedded Applications GPU-Accelerated Cloud

첫 번째 GPU는 그래픽 가속기로 설계되어 90 년대에 프로그래밍이 가능 해졌고 1999 년 엔비디아 최초의 GPU가되었습니다. 연구원과 과학자는 범용 컴퓨팅을위한이 GPU의 우수한 부동 소수점 성능을 빠르게 적용하기 시작했습니다. 2003 년에 Ian Buck이 이끄는 연구원 팀이 데이터 병렬 구조로 C를 확장하는 최초의 널리 채택 된 프로그래밍 모델 인 Brook를 발표했습니다. Ian Buck은 나중에 NVIDIA에 합류하여 2006 년 GPU에서 일반 컴퓨팅을위한 세계 최초의 솔루션 인 CUDA를 출시했습니다.

창립 이래 CUDA 에코 시스템은 소프트웨어 개발 툴, 서비스 및 파트너 기반 솔루션을 포함하여 빠르게 성장했습니다. CUDA 툴킷에는 라이브러리, 디버깅 및 최적화 도구, 컴파일러 및 응용 프로그램을 배포하기위한 런타임 라이브러리가 포함되어 있습니다. 또한 코드 샘플, 프로그래밍 가이드, 사용자 설명서, API 참조 및 기타 도움이되는 설명서를 제공합니다.

Libraries

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Tools and Integrations

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CUDA는 이미지 프로세싱부터 딥러닝 학습, 수치 해석 및 계산 과학에 이르기까지 광범위한 영역의 어플리케이션을 가속화합니다.

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