我的NVIDIA开发者之旅--从CUDA种草AI梦

简介: 笔记

一、什么是CUDA?


       CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序,所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。


       简单来说CUDA主要用来解决GPU的计算问题。


二、CUDA的生态环境


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介绍CUDA前,需要首先介绍他的老大哥GPU(图形处理器),NVIDIA公司在1999年发布 Geforce256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。从此 NVIDIA显卡的芯就用GPU来称呼。GPU使显卡减少了对CPU的依赖,并进行部分原本CPU的工作,尤其是在3D图形处理时。GPU所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等,而硬体T&L技术可以说是GPU的标志。CUDA的很大一部分工作是负责GPU的复杂计算工作。


       如上图所示,一般的计算机包括CPU+GPU+操作系统&驱动等,本次要介绍的CUDA处于操作系统和驱动之上,主要负责并行计算和数值计算,通过这些复杂的架构的高效组合,最后来支持我们深度的应用。


三、CUDA开发心得


1、CUDA环境搭建(需提前安装好Visual Studio的开发工具)

   为了方便大家阅读,将页面翻译为中文,我们点击“现在下载”按钮

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根据我们的需要选择对应的下载资源,并安装与一般软件的下载安装一致,不在详细阐述。

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  2、硬件简述

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如图所示是个完整的硬件开发设备,和我们本次文章相关的主要是红框框里面的GPU,一般建议开发设备,需要两个GPU,一个负责计算一个负责显示,当然这边推荐的也是NVIDIA的GPU。因此我们再上图基础上再增加一个GPU,这时候就构成了我们完整的开发硬件环境。


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3、开发实例

windowns

       准备好后,我们可以使用VS新建一个测试用例,来检查我们是否安装成功了,如图所示,我们新建VS程序时可以选择CUDA的类型,基本证明没什么大问题了。

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运行并行计算测试案例,C[i]=A[i]+B[i],我们可以输入一些测试值,比如A=[1,2,3,4,5],B=[10,20,30,40,50]之类的,此时C的并行计算结果,如下图我们用小学数学知识告诉我们结果是正确的。

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 linux

       与Windows一致,当我们能成功运行对应测试实例证明我们已经已正确安装对应的CUDA程序。

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4、开发心得

       CUDA是NVIDIA公司推出的一套编程环境,包括驱动,sdk,toolkit等。主要是用来进行计算加速,作为协处理器来进行使用。同时cuda有很多的库,如cublas,cufft等计算库,在用于科学计算和人工智能领域都有很好的加速效果。学习了CUDA,你会将计算机的基础知识、数字电路、算法基础、线性代数都重温了一遍。将自己杂乱的计算机知识窜点成线,成为了闪闪发亮的珍珠串。


       如果你也想学习AI与科学计算,但又觉得那些太复杂与高大上,不妨从CUDA入手,不再惧怕他们,战胜不可能。让那些复杂AI计算都交给CUDA兄弟。


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