Qué es CUDA?

CUDA (Compute Unified Device Architecture) fue lanzado por NVIDIA en 2006 como la primera solución de General Computing en GPUs. Basicamente se refiere al uso de unidades de procesamiento gráfico (GPUs) para realizar tareas de cómputo general más allá del procesamiento gráfico tradicional. En lugar de usarse solo para renderizar gráficos en videojuegos o aplicaciones visuales, las GPUs se aprovechan para realizar cálculos altamente paralelizables en una variedad de aplicaciones.

Las GPUs son eficientes para las tareas en no-secuenciales debido a su arquitectura altamente paralela, con miles de núcleos capaces de ejecutar operaciones simultáneamente, a diferencia de las CPUs, que están optimizadas para el procesamiento secuencial.

Entocnes, CUDA es una plataforma computacional en paralelo y un modelo de programación desarrollado por NVIDIA para realizar tareas de Computación General en GPU. Esto permite a los desarrolladores escribir codigo que pueda tomar ventaja del procesamiento tanto en CPU como en GPU.

CUDA aumenta la velocidad de procesamiento utilizando los numerosos nucleos de las GPUs y es llevado a cabo a través del codigo utilizando palabras claves de las librerías basadas en este paradigma.

Algunas de las disciplinas que utilizan CUDA-Accelerated Applications son:

Machine Learning / AI.
High Performance Computing (HPC).
Quimica Computacional.
Data Sience.
Bioinformatica.
Clima y tiempo.

Integración con lenguajes de Programación

La integración de CUDA con los lenguajes de programación permite aprovechar el poder de cómputo paralelo de las GPUs de NVIDIA en aplicaciones de propósito general. CUDA es compatible con varios lenguajes de programación mediante APIs, bibliotecas y compiladores específicos.

C/C++

CUDA fue diseñado originalmente para C/C++, y ofrece una integración directa mediante la extensión del lenguaje con funciones especiales y la API de CUDA Runtime.

Python

Python no tiene soporte nativo para CUDA, pero puede utilizar bibliotecas que facilitan la integración.

Podemos utilizar diferentes métodos de integración:

CuPy: Biblioteca similar a NumPy, que ejecuta operaciones directamente en la GPU.
PyCUDA: Proporciona una API de alto nivel para ejecutar código CUDA desde Python.
TensorFlow y PyTorch: Usan CUDA internamente para aceleración de entrenamiento de modelos de AI .

Java

Java puede utilizar CUDA a través de la interfaz JNI (Java Native Interface) o mediante bibliotecas como JCuda, que proporciona un wrapper de la API de CUDA para Java.

Go

El lenguaje Go no tiene soporte nativo para CUDA, pero se puede integrar usando bindings con C a través de la herramienta cgo o mediante wrappers como gorgonia para Machine Learning.

CUDA-X Libraries

NVIDIA CUDA-X Libraries es un conjunto de bibliotecas optimizadas basadas en CUDA. Estas bibliotecas permiten la aceleración de diversas aplicaciones en áreas como inteligencia artificial (AI), cómputo de alto rendimiento (HPC) y procesamiento de datos.

Componentes Principales de CUDA-X:

Math Libraries

CUDA Math Libraries (Bibliotecas Matemáticas)
Ofrecen aceleración de cálculos matemáticos fundamentales para diversas aplicaciones científicas e industriales.

cuBLAS: Álgebra lineal básica (BLAS).
cuFFT: Transformadas rápidas de Fourier (FFT).
cuRAND: Generación de números aleatorios.
cuSPARSE: Operaciones con matrices dispersas.
cuSOLVER, cuTENSOR, cuDSS, AmgX: Solución de sistemas lineales y operaciones tensoriales.

Algoritmos paralelos

Parallel Algorithm Libraries (Algoritmos Paralelos)
Bibliotecas de algoritmos paralelos altamente eficientes para operaciones en C++ y análisis de grafos.

Thrust: Algoritmos paralelos en C++.
cuGraph: Análisis de grafos optimizado para GPU.

Procesamiento de Datos

Data Processing Libraries (Procesamiento de Datos)
Optimizadas para acelerar el análisis de grandes volúmenes de datos en tabular, texto e imágenes.

RAPIDS cuDF: Aceleración de pandas en Python sin cambios de código.
NVTabular: Preprocesamiento para sistemas de recomendación.
NeMo Data Curator: Curación de datos para NLP.
Dask, Morpheus: Frameworks distribuidos optimizados para GPU.

Imagen y videos

Image and Video Libraries (Procesamiento de Imágenes y Video)
Herramientas para la decodificación, codificación y manipulación de imágenes y videos en tiempo real.

cuCIM, NVIDIA DALI, CV-CUDA, nvJPEG: Procesamiento optimizado de imágenes.
NVIDIA Video Codec SDK: Codificación y decodificación de video con aceleración de hardware.

Deep Learnin

Deep Learning Core Libraries (Aprendizaje Profundo)
Bibliotecas especializadas para optimizar el rendimiento de redes neuronales en producción.

cuDNN: Primitivas de redes neuronales.
TensorRT: Inferencia optimizada para despliegue de IA.

Comunication Libraries

Communication Libraries (Comunicación Multi-GPU y Multi-Nodo)
Optimizadas para escalar cargas de trabajo distribuidas en múltiples GPUs o nodos.

NCCL: Comunicación eficiente entre múltiples GPUs con baja latencia.
NVSHMEM: Extensión del estándar OpenSHMEM para memoria compartida en GPU.

Computación Cuántica

Quantum Libraries (Computación Cuántica)
Herramientas para la simulación de algoritmos cuánticos mediante GPU.

cuQuantum: Simulación cuántica de alto rendimiento.
cuPQC: Flujos de trabajo de criptografía post-cuántica.

CUDA Toolkit

El NVIDIA CUDA Toolkit provee un Developer Environment para desarrollar las aplicaciones aceleradas por GPU utilizando el poder de CUDA y su integración con los lenguajes de programación.

Este Toolkit incluye:

GPU-accelerated libraries
Herramientas de Debugging y optimization.
C/C++ compiler.
Y una runtime library

Este Set de Herramientas está disponible tanto para Linux como para Windows.

Productos de NVIDA

NVIDIA se está convirtiendo en un jugador muy importante a la hora de utilizar cargas de trabajo con GPU, esta desarrollando y ofreciendo sus productos para AI y GPU-Accelerated Applications. Muchos de estos productos usan las capacidades de CUDA como pilar fundacional.

NVIDIA Nsight

NVIDIA Nsight es un conjunto de herramientas diseñadas para desarrolladores que trabajan con aplicaciones aceleradas por GPU. Estas herramientas permiten la depuración, el perfilado y la optimización de aplicaciones que utilizan CUDA. Algunas de las herramientas incluidas son:

Nsight Compute: Un perfilador interactivo de kernels CUDA que proporciona análisis detallados del rendimiento de los kernels ejecutados en la GPU.
Nsight Systems: Ofrece un análisis integral del rendimiento del sistema, ayudando a identificar cuellos de botella entre la CPU y la GPU, y optimizar la interacción entre ellas.
Nsight Graphics: Herramienta enfocada en la depuración y perfilado de aplicaciones gráficas, útil para desarrolladores que trabajan con gráficos y computación paralela.

Estas herramientas se integran en entornos de desarrollo como Microsoft Visual Studio a través de extensiones, permitiendo a los desarrolladores acceder a sus funcionalidades directamente desde el IDE.

NVIDIA Triton Inference Server

El NVIDIA Triton Inference Server facilita la implementación y escalado de modelos de inteligencia artificial en producción. Permite estandarizar y optimizar la inferencia de IA en múltiples frameworks de modelos, tipos de consultas e infraestructuras diversas de CPU y GPU. Triton está diseñado para integrarse con CUDA, aprovechando la aceleración por GPU para mejorar el rendimiento de la inferencia de modelos de IA.

NVIDIA AI Accelerated

El programa NVIDIA AI Accelerated muestra aplicaciones de IA de alto rendimiento que utilizan la plataforma de IA de NVIDIA y sus bibliotecas expansivas. Este ecosistema permite a los socios de software y soluciones desarrollar aplicaciones innovadoras de IA aceleradas por CUDA, garantizando un rendimiento y confiabilidad óptimos en diversas industrias.