Entenda como funciona a plataforma NVIDIA CUDA

Juntando o software e o hardware, a NVIDIA apresentou a Compute Unified Device Architecture (CUDA) em 2006. Essa foi a primeira solução do mundo para computação de propósito geral em GPUs.

Com milhões de placa de vídeos habilitadas para a plataforma vendidas até o momento, desenvolvedores de software, cientistas e pesquisadores continuam achando os mais diversos usos para a CUDA. Entre eles, estão o processamento de vídeos e imagens, biologia e química computacionais, simulação de dinâmica de fluidos, reconstrução de imagens de Tomografia Computadorizada, anÁlise sísmica, traçado de raios e mais.


Como surgiu?
Tudo começou entre 1999 e 2000. Os cientistas da computação, junto à pesquisas em Áreas como processamento de imagens médicas e eletromagnetismo, começaram a usar GPUs da NVIDIA para acelerar as atividades de aplicativos científicos. A consequência foi o advento do movimento chamado de GPGPU ou computação de uso geral para GPUs. Com isso, através da "simples" adição de estÁgios programÁveis e da alta precisão aritmética nos pipelines de renderização, a placa de vídeo torna-se capaz de lidar com a computação geral e aliviar a carga de trabalho da CPU.

No entanto, havia um desafio. A GPGPU precisava do uso de linguagens de programação grÁfica como OpenGL e Cg para programar a GPU. No caso, os desenvolvedores ainda precisavam fazer com que seus aplicativos científicos se parecessem com aplicativos grÁficos para que a placa de vídeo realizasse o seu processamento. Isso limitava o acesso à enorme performance que as GPUs tinham a oferecer à ciência.

A NVIDIA, então, investiu na modificação da GPU para tornÁ-la totalmente programÁvel para aplicativos científicos. Além disso, a empresa acrescentou suporte para linguagens de alto nível, como C, C++, e Fortran. Isso levou a criação da plataforma de computação paralela CUDA para GPUs.

O que é?
CUDA é uma linguagem de programação inventada pela NVIDIA. Ela "desperta" a potência da GPU para processar. Assim, a placa de vídeo torna-se um processador adicional.

A principal consequência da sua atuação em softwares/aplicativos é que ela permite aumentos significativos de performance computacional. Com isso, a computação evolui de um "processamento central" na CPU para um "coprocessamento" na CPU e na GPU.

Como funciona a Computação com GPU?
Enquanto a CPU possui de quatro a oito núcleos, a GPU consiste em centenas de núcleos menores. Juntos, eles trabalham para "devorar" os dados do aplicativo. Essa arquitetura massivamente paralela é o que traz a computação de alta performance (HPC).



Usando linguagens de alto nível, aplicativos executam partes sequenciais de suas cargas de trabalho na CPU – que é otimizada para performance com um único segmento (thread) – ao mesmo tempo em que ocorre um processamento em paralelo na GPU. Todo o processo é acelerado graças ao "processador adicional" GPU.

Esse tipo de computação é possível porque as placas de vídeo de hoje fazem muito mais do que processar imagens: elas processam tarefas de aplicativos projetados para tudo, desde finanças, até medicina.

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Suporte
Todas as GPUs da NVIDIA - GeForce, Quadro e Tesla - suportam esse modelo de programação paralela, que representa uma base significativa para os desenvolvedores de aplicativos.

Atualmente, a CUDA estÁ amplamente implementada em milhares de aplicativos científicos e, através disso, contribuiu para a publicação de muitos artigos de pesquisa. No entanto, a plataforma cresce à medida que cada vez mais empresas fornecem ferramentas, serviços e soluções de classe mundial, que aproveitem essa linguagem.

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  • Redator: Carolina Franco

    Carolina Franco

    Com pouca habilidade no playstation, leva surra de toda na redação. Seu vício são os games para celular e as tecnologias mobile. Desde que passou a cursar jornalismo na Universidade Federal de Santa Catarina, descobriu nas notícias sua verdadeira vocação: escrevê-las e publicá-las agilmente.

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