CUDA(Compute Unified Device Architecture) adalah suatu skema yang dibuat oleh NVIDIA agar NVIDIA selaku GPU (Graphic Processing Unit) mampu melakukan komputasi tidak hanya untuk pengolahan grafis namun juga untuk tujuan umum. Jadi dengan adanya CUDA kita dapat memanfaatkan banyak prosesor dari NVIDIA untuk melakukan proses perhitungan ataunpun komputasi yang banyak.
Platform CUDA dapat diakses oleh pengembang perangkat lunak melalui library CUDA-accelerated , perintah kompiler (seperti OpenACC ), dan ekstensi untuk bahasa pemrograman standar industri, termasuk C, C++ dan Fortran . C / C++ programmer menggunakan CUDA C / C + +, yang disusun dengan "nvcc", NVIDIA LLVM berbasis C / C++ compiler, dan Fortran programmer dapat menggunakan 'CUDA Fortran', yang disusun dengan PGI CUDA Fortran compiler dari The Portland Grup. Selain library, arahan compiler, CUDA C / C++ dan CUDA Fortran, platform CUDA mendukung interface komputasi lainnya, termasuk Khronos Grup 's OpenCL , Microsoft DirectCompute , dan C++ AMP . Pemrograman pihak ketiga juga tersedia untuk Python , Perl , Fortran , Java , Ruby , Lua , Haskell, Matlab , IDL , dan dukungan asli di Mathematica.
GPU dalah sebuah processor khusus untuk memepercepat dan mengubah memori untuk mempercepat pemrosesan gambar. GPU ini sendiri biasanya berada di dalam graphic card komputer ataupun laptop
Dalam permainan komputer industri, GPU yang digunakan tidak hanya untuk rendering grafis tetapi juga dalam perhitungan fisika permainan (efek fisik seperti puing-puing, asap, api, cairan), contoh termasuk PhysX dan Bullet . CUDA juga telah digunakan untuk mempercepat aplikasi non-grafis dalam biologi komputasi , kriptografi dan bidang lainnya oleh urutan besarnya atau lebih.
CUDA memiliki beberapa keunggulan dibandingkan tradisional perhitungan tujuan umum pada GPU (GPGPU) menggunakan API grafis:
1. Tersebar membaca - kode dapat membaca dari alamat sewenang-wenang dalam memori.
2. Memori bersama - CUDA memperlihatkan cepat memori bersama wilayah (sampai 48KB per Multi-Processor) yang dapat dibagi di antara benang. Ini dapat digunakan sebagai cache dikelola pengguna, memungkinkan bandwidth yang lebih tinggi daripada yang mungkin menggunakan pencarian tekstur.
3. Download lebih cepat dan readbacks ke dan dari GPU.
4. Dukungan penuh untuk integer dan bitwise operasi, termasuk pencarian tekstur bulat.
Sumber :
0 comments:
Post a Comment