CUDA (Compute Unified Device Architecture)

CUDA je paralelní výpočetní platforma a programovací model vytvořený společností NVIDIA. Umožňuje softwarovým vývojářům využívat výkon grafických procesorů (GPU) pro výpočty pro obecné účely (GPGPU), které byly dříve vyhrazeny pouze pro CPU.

Zatímco CPU je skvělé v sekvenční logice, CUDA využívá tisíce jader GPU k paralelnímu řešení složitých matematických problémů.

1. Jak CUDA funguje?

CUDA poskytuje vývojářům přímý přístup k instrukční sadě a paměti paralelních výpočetních prvků v GPU. Programovací model je založen na jazyce C/C++, ale existují obaly (wrappers) pro Python (PyCUDA), Fortran a další.

Kernely: Funkce, které běží na GPU. Jeden kernel je spuštěn mnohokrát paralelně v různých vláknech.
Hierarchie vláken: Vlákna jsou organizována do bloků a bloky do mřížek (grids). To umožňuje efektivní škálování na různé modely karet.
Paměťová hierarchie: CUDA rozlišuje mezi globální pamětí (VRAM), sdílenou pamětí (velmi rychlá v rámci bloku) a registry.

2. Proč je CUDA standardem v AI?

Dominance CUDA v oblasti umělé inteligence a hlubokého učení (Deep Learning) není náhodná:

Knihovny: NVIDIA vytvořila extrémně optimalizované knihovny jako cuDNN (pro neuronové sítě) a cuBLAS (pro lineární algebru).
Ekosystém: Populární frameworky jako PyTorch a TensorFlow jsou primárně vyvíjeny a optimalizovány pro CUDA.
Hardware-Software integrace: NVIDIA navrhuje specializovaná jádra (Tensor Cores) přímo pro operace, které CUDA knihovny využívají.

3. Oblasti využití

Obor	Konkrétní aplikace
Umělá inteligence	Trénování LLM (např. GPT-4), rozpoznávání obrazu, generování videa.
Věda a výzkum	Simulace dynamiky kapalin, modelování proteinů, astrofyzika.
Finance	Algoritmické obchodování, analýza rizik (Monte Carlo simulace).
Kryptografie	Těžba kryptoměn (zejména algoritmy náročné na paměť a výpočty).
Zpracování obrazu	Rendering (V-Ray, Octane), střih videa, lékařské zobrazování (MRI).

4. CUDA vs. konkurence

Přestože je CUDA nejrozšířenější, je to uzavřený (proprietary) systém, který funguje pouze na kartách NVIDIA. To vedlo ke vzniku alternativ:

OpenCL: Otevřený standard podporovaný různými výrobci (AMD, Intel, Apple). Je však náročnější na programování a často méně optimalizovaný pro AI.
ROCm (AMD): Snaha společnosti AMD vytvořit přímou konkurenci pro CUDA, která umožňuje snadný převod CUDA kódu pro karty Radeon.
Apple Metal: Nízkoúrovňové API pro hardware Apple (čipy řady M).

5. Budoucnost: Tensor Cores

V novějších generacích architektury (Ampere, Hopper, Blackwell) CUDA úzce spolupracuje s Tensor Cores. Tato jádra jsou navržena speciálně pro násobení matic v nízké přesnosti (FP16/INT8), což je klíčová operace pro inferenci neuronových sítí.

Související články:

Tagy: hw gpu cuda nvidia ai computing programming