그래픽 카드 CUDA는 그래픽 카드 제조업체인 NVIDIA가 출시한 컴퓨팅 플랫폼인 "통합 컴퓨팅 장치 아키텍처"를 의미합니다. 이는 GPU가 복잡한 컴퓨팅 문제를 해결할 수 있도록 하는 CUDA 명령어 세트 아키텍처를 포함합니다. ISA)와 GPU 내부의 병렬 컴퓨팅 엔진입니다.
이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 10 시스템, Dell G3 컴퓨터.
CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 그래픽 카드 제조업체인 NVIDIA가 출시한 컴퓨팅 플랫폼입니다. CUDA™는 GPU가 복잡한 컴퓨팅 문제를 해결할 수 있도록 NVIDIA가 도입한 범용 병렬 컴퓨팅 아키텍처입니다. 여기에는 CUDA 명령 집합 아키텍처(ISA)와 GPU 내부의 병렬 컴퓨팅 엔진이 포함됩니다.
개발자는 C 언어를 사용하여 CUDA™ 아키텍처용 프로그램을 작성할 수 있습니다. C 언어는 가장 널리 사용되는 고급 프로그래밍 언어입니다. 여러분이 작성한 프로그램은 CUDA™ 지원 프로세서에서 초고성능으로 실행될 수 있습니다. CUDA3.0은 C++ 및 FORTRAN을 지원하기 시작했습니다.
적용 범위
컴퓨팅 산업은 CPU만 사용하는 '중앙 처리'에서 CPU와 GPU를 모두 사용하는 '코프로세싱'으로 발전하고 있습니다. 이러한 새로운 컴퓨팅 패러다임을 만들기 위해 NVIDIA™는 애플리케이션에서 CPU와 GPU의 장점을 최대한 활용하는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 프로그래밍 모델을 발명했습니다. 이 아키텍처는 이미 GeForce™, ION™, Quadro 및 Tesla GPU에 사용되어 애플리케이션 개발자에게 거대한 시장이 되었습니다.
소비자 시장에서는 Elemental Technologies, MotionDSP 및 LoiLo의 제품을 포함하여 거의 모든 중요한 소비자 비디오 애플리케이션이 CUDA로 가속화되었거나 곧 CUDA로 가속화될 예정입니다.
과학 연구 커뮤니티에서 CUDA는 항상 인기가 있었습니다. 예를 들어, CUDA는 이제 AMBER를 가속화할 수 있습니다. AMBER는 전 세계 60,000명 이상의 학계 및 제약회사 연구원들이 신약 발견을 가속화하기 위해 사용하는 분자 역학 시뮬레이션 프로그램입니다.
금융 시장에서 Numerix와 CompatibL은 새로운 상대방 위험 애플리케이션에 대한 CUDA 지원을 출시하고 18배의 속도 향상을 달성했습니다. Numerix는 거의 400개 금융 기관에서 사용됩니다.
CUDA의 광범위한 적용으로 인해 GPU 컴퓨팅 전용 Tesla GPU가 등장했습니다. 에너지 분야의 Schlumberger, Chevron, 은행 산업의 BNP Paribas 등 다양한 분야의 글로벌 Fortune 500대 기업이 700개 이상의 GPU 클러스터를 설치했습니다.
Microsoft Windows 7 및 Apple Snow Leopard 운영 체제의 출현으로 GPU 컴퓨팅은 확실히 주류가 될 것입니다. 이러한 새로운 운영 체제에서 GPU는 단순한 그래픽 프로세서 이상의 역할을 하며 모든 응용 프로그램에서 사용할 수 있는 범용 병렬 프로세서가 될 것입니다.
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