درباره cuda چه می دانید؟ هر آنچه در مورد کودا می خواهید بدانید.

حتما در مورد cuda کودا و پردازشگر کارت گرافیکی GPU چیزهایی شنیده اید و احتمالاً سوالاتی در این مورد ذهنتان را درگیر کرده. در این مقاله قصد داریم در مورد cuda صحبت کنیم. اینکه کودا چیست؟ کاربردهای CUDA چیست؟ و چه مزیت هایی دارد. با مطالعه این بخش دید کلی در مورد cuda بدست خواهید آورید. اگر علاقمند به این موضوع هستید پس تا پایان این پست با ما همراه باشید.

مقدمه

cuda یا کودا مخفف عبارت (compute unified device architecture) یک پلت فرم محاسباتی موازی و رابط برنامه نویسی برنامه های کاربردی (API) است که به نرم افزار اجازه می دهد تا از انواع خاصی از واحد پردازش گرافیکی (GPU) برای پردازش های عمومی استفاده کند. رویکردی که به محاسبات همه منظوره در GPU نامیده می شود (GPGPU).

CUDA توسط شرکت Nvidia ایجاد شده است و هنگامی که برای اولین بار معرفی شد، نام مخفف Compute Unified Device Architecture بود، اما Nvidia بعداً استفاده رایج از این نام اختصاری را کنار گذاشت. CUDA SDK اولیه در 15 فوریه 2007 برای Microsoft Windows و Linux عمومی شد. پشتیبانی از Mac OS X بعداً در نسخه 2.0 اضافه شد.

CUDA یک موتور قدرتمند محاسباتی است که ازgpuهای کارت‌های گرافیکی nvidia استفاده می کند. برنامه‌نویسی کودا به برنامه‌نویس اجازه می‌دهد تا از قدرت عظیم محاسبات موازی کارت گرافیک nvidia برای توانمند شدن در محاسبات اساسی استفاده کند؛ البته این توانمندی تنها برای ویندوز Windows نیست و کابران مکینتاش Mac و لینوکس Linux هم می توانند در سیستم عامل های خودشاون با استفاده از این فناوری کد بنویسند.

یکی از مواردی که CUDA در آن برتری دارد، number crunching (انجام سریع محاسبات بزرگ) است. GPU در عملکردهای عدد صحیح 32 بیتی و همچنین عملیات ممیز شناور خوب عمل می کند. GPUها برای عملیات ممیز شناور بهتر طراحی شده‌اند.

CUDA برای کار با زبان های برنامه نویسی Fortran و زبان برنامه نویسی ++C طراحی شده است. این قابلیت دسترسی، استفاده از منابع کودا را برای متخصصان برنامه‌نویسی موازی آسان‌تر می‌کند، این درحالی است که APIهای قبلی مانند Direct3D و OpenGL به مهارت‌های پیشرفته در برنامه‌نویسی گرافیکی نیاز داشتند.

پلت فرم CUDA برای توسعه دهندگان نرم افزار از طریق کتابخانه های  CUDA-accelerated، دستورالعمل های کامپایلر مانند OpenACC، و برنامه های افزودنی به زبان های برنامه نویسی استاندارد صنعتی از جمله C++، C و Fortran قابل دسترسی است.

توانایی های برنامه نویسی در کودا – cuda

برای اینکه برنامه نویسی در cuda را متوجه بشیم نیاز داریم که مطالبی در مورد برنامه نویسی ناهمگن یاد بگیریم:

برنامه نویسی نا‌همگن گونه‌ای از برنامه نویسی هست که قسمت‌های مختلف کد بر روی انواع مختلفی از پردازنده اجرا می شود. برای مثال کدی را تصور کنید که قسمتی از آن بر روی CPU و قسمتی از آن بر روی پردازنده کارت گرافیکی اجرا می شود. این کار باعث می شود که از توان محاسباتی کامپیوتر استفاده بیشتری شود.

پروژه اتاق سه بعدی با در و پنجره و میز و قوری در OpenGl

در این بخش سورس کد آماده پروژه اتاق سه بعدی با در و پنجره و میز و قوری در OpenGl اپن جی ال قرار داده شده است. پروژه گرافیک سه بعدی اتاق با زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس ++C و با استفاده از توابع کتابخانه ای opengl و تحت محیط کامپایلر visual studio طراحی شده است.

همین الان کلیک کنید

انجام این کار نیاز به یک چهارچوبی دارد که معماری کودا این چهار چوب را فراهم کند. در این معماری دو platform اجرایی داریم به نام های host platform و device platform. کدی که بر روی host اجرا می شود با زبان‌های برنامه نویسی معمول مانند c نوشته و کامپایل می‌شود ولی کد دستوری device به علت اینکه ساختار اجرای متفاوتی دارد نیاز به کامپایلری مناسب و متفاوتی دارد.

این کامپایلر nvcc است که در یک بسته به نام cuda Toolkit گرد آوری شده است.

اجرای برنامه ها توسط پردازنده های مختلف در قالب یک برنامه

جریان محاسبات ناهمگن، ارتباط بین CPU و GPU و مدیریت حافظه

1. داده ها را از حافظه اصلی به حافظه GPU کپی می کند.
2. CPU هسته محاسباتی GPU را راه اندازی می کند.
3. هسته های CUDA پردازنده گرافیکی، هسته را به صورت موازی اجرا می کنند.
4. داده های به دست آمده را از حافظه GPU به حافظه اصلی کپی می کند.

کاربرد CUDA کودا

کودا در صنعت بازی‌های کامپیوتری، پردازنده‌های گرافیکی برای رندر گرافیکی و برای محاسبات فیزیک بازی (اثرات فیزیکی مانند زباله، دود، آتش، مایعات) استفاده می شود.به عنوان نمونه می توان PhysX و Bullet را نام برد. در حوزه فیلم و سرگرمی، شرکت Weta Digital یکی از نخستين شرکت‌هایی است که از قدرت GPU برای رندر تصاویر استفاده كرده است. کودا همچنین برای سرعت بخشیدن به برنامه های غیر گرافیکی در زیست شناسی محاسباتی، رمزنگاری و سایر زمینه ها استفاده شده است.

مزیت های استفاده از cuda-کودا

کودا دارای چندین مزیت نسبت به محاسبات همه منظوره سنتی بر روی GPU (GPGPU) با استفاده از APIهای گرافیکی است.

• کد می تواند از آدرس های دلخواه در حافظه بخواند.
• حافظه مجازی یکپارچه (CUDA 4.0 و بالاتر)
• حافظه یکپارچه (CUDA 6.0 و بالاتر)
• حافظه مشترک:  CUDA یک منطقه حافظه مشترک سریع را نشان می دهد که می تواند بین رشته ها به اشتراک گذاشته شود. این کار می تواند به عنوان یک کش (cache) مدیریت شده توسط کاربر استفاده شود و پهنای باند بالاتری فراهم می کند.
• دانلود و بازخوانی سریعتر به GPU و از آن

• پشتیبانی کامل از عملیات اعداد صحیح و بیتی، از جمله جستجوی عدد صحیح

کاربردهای فعلی و آینده معماری CUDA

• رندر سریع گرافیک سه بعدی
• تبدیل سریع فرمت های فایل های ویدئویی
• رمزگذاری، رمزگشایی و فشرده سازی سریع
• محاسبات توزیع شده
• شبیه سازی های تجزیه و تحلیل پزشکی، به عنوان مثال واقعیت مجازی بر اساس تصاویر اسکن CT و MRI
• شبیه سازی های فیزیکی، به ویژه در دینامیک سیالات
• آموزش شبکه های عصبی در مشکلات یادگیری ماشین
• تشخیص چهره
• استخراج ارزهای دیجیتال

سخن آخر درباره CUDA

فن آوری NVIDIA® CUDA بزرگترین قدرت پردازش موازی NVIDIA GPUs است و معماری کودا با استفاده از قدرت پردازش بالایی که در کارت های گرافیکی وجود دارد، یک انقلاب در معماری محاسبات موازی است. کودا بسیاری از مسائل محاسباتی را که در حوزه های مختلف به بن بست رسیده بودند را حل کرد و حجم سخت افزارهای مورد نیاز که تعمیر و نگهداری آنها هزینه بر بود، را کاهش داد.

بی شک کودا یکی از مهمترین و سودمندترین فناوری هایی هست که در دهه اخیر معرفی شده است. برای ارائه کلاسی یک پاورپوینت جامع برای cuda تهیه و تدوین شده است که از طریق لینک زیر می توانید این پاورپوینت را تهیه نمایید.

پاورپوینت کودا CUDA در برنامه نویسی

در این بخش پاورپوینت کودا CUDA در برنامه نویسی قرار داده شده است. پاورپوینت کودا CUDA در برنامه نویسی در 33 صفحه در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش و توضیحات اضافی برای برخی صفحات در قالب Note آماده دانلود می باشد.

همین الان کلیک کنید

در پایان خوشحال می شویم در فرصتی مناسب، مقاله ما را برای کسب درآمد از راه برنامه نویسی و فروش فایل را مطالعه فرمایید. منتظر نظرات و پیشنهادات شما عزیزان هستیم. موفق و پیروز باشید.