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

مقدمه

cuda یا کودا مخفف عبارت (compute unified device architecture) یک پلت فرم محاسباتی موازی و رابط برنامه نویسی برنامه‌های کاربردی (API) است که به نرم افزار اجازه می‌دهد تا از انواع خاصی از واحد پردازش گرافیکی (GPU) برای پردازش‌های عمومی استفاده کند. رویکردی که به محاسبات همه منظوره در GPU نامیده می‌شود (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 ۱۵ فوریه ۲۰۰۷ برای Microsoft Windows و Linux عمومی شد. پشتیبانی از Mac OS X بعداً در نسخه ۲.۰ اضافه شد.

CUDA یک موتور قدرتمند محاسباتی است که ازgpuهای کارت‌های گرافیکی nvidia استفاده می‌کند. 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 می‌توانند در سیستم عامل‌های خودشان 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 ۳۲ بیتی و همچنین عملیات ممیز شناور خوب عمل می‌کند. GPUها برای عملیات ممیز شناور بهتر طراحی شده‌اند.

برای مطالعه هر چه بیشتر در زمینه کارت‌های گرافیک و موارد آن؛ از فایل موجود در سایت پی استور غافل نشوید.

• پاورپوینت بررسی کارت گرافیک — کلیک کنید.

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. پلتفرم CUDA برای توسعه دهندگان نرم افزار از طریق کتابخانه‌های  CUDA-accelerated، دستورالعمل‌های کامپایلر مانند OpenACC، و برنامه‌های افزودنی به زبان‌های برنامه نویسی استاندارد صنعتی از جمله C++، C و Fortran قابل دسترسی است.

پاورپوینت کودا CUDA در برنامه نویسی

برای ارائه کلاسی یک پاورپوینت جامع برای cuda تهیه و تدوین شده است که از طریق لینک زیر می‌توانید این پاورپوینت را تهیه نمایید. پاورپوینت کودا CUDA در برنامه نویسی در ۳۳ صفحه در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش و توضیحات اضافی برای برخی صفحات در قالب Note آماده دانلود می‌باشد.

• پاورپوینت کودا CUDA در برنامه نویسی — کلیک کنید.

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 می‌گردد. این کار باعث می‌شود که از توان محاسباتی کامپیوتر استفاده بیشتری شود.

چنان‌چه خواهان کسب اطلاعات بیشتر در زمینه CPU و موارد مهم مرتبط با آن بودید؛ فایل آماده موجود در این زمینه را مطالعه نمایید.

• پاورپوینت سی پی یو CPU — ساختار و کارکرد آن — 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 نام‌های host platform و device platform. کدی که بر روی host اجرا می‌شود 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. داده‌ها را از حافظه اصلی به حافظه GPU کپی می‌کند.
2. CPU هسته محاسباتی GPU را راه اندازی می‌کند.
3. هسته‌های CUDA پردازنده گرافیکی، هسته را به‌صورت موازی اجرا می‌کنند.
4. داده‌های به دست آمده را از حافظه GPU به حافظه اصلی کپی می‌کند.

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 می‌شود.به‌عنوان نمونه می‌توان PhysX و Bullet را نام برد. در حوزه فیلم و سرگرمی، شرکت Weta Digital یکی از نخستین شرکت‌هایی است که از قدرت GPU برای رندر تصاویر استفاده کرده است. کودا همچنین برای سرعت بخشیدن به برنامه‌های غیر گرافیکی در زیست شناسی محاسباتی، رمزنگاری و سایر زمینه‌ها استفاده شده است.

در زمینه رمزنگاری؛ فایل‌های آماده بسیار متنوع و جذابی در قالب‌های استاندارد آکادمیک در سایت ما موجود است و منبع و کمک رسانی معتبر برای انوع تحقیقات و ارائه‌های شما عزیزان است.

• پاورپوینت‌های آماده رمز نگاری — کلیک کنید.

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. 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.