CUDA

随着行业的发展，企业对计算能力的需求越来越迫切。但全球的 CPU 制造商也面临着尺寸、温度等问题，不知该如何突破这层层限制，进一步提升 CPU 性能。面对这种局势，计算机行业供应商已异军突起，从其他方向发力。其中，使用 GPU 并行计算，是大幅提升性能的有效解决方案。GPU 中的内核数量远远超过 CPU。CPU 需要按照特定顺序执行任务，但在 GPU 中，一组任务可以重新组合并行运行。

CUDA 是 Nvidia GPU 的通用计算平台。使用 CUDA 后， GPU 中的任务执行顺序打乱，多项任务能够并行运行。CUDA 支持 C、C++ 和 FORTRAN 多种语言，因此处理 NVIDIA GPU 中的计算密集型任务也更为简单。CUDA 广泛用于需要大量计算能力的领域，也适用于对性能要求更高，且能够实行并行的场景中。机器学习、医学科学研究和分析、物理学、超级计算、密码挖掘、科学建模和仿真等领域都在使用 CUDA。

GPU 应用于并行计算开始于近 20 年前。斯坦福大学的一组研究人员发布了 Brook，一个通用编程模型平台。这项研究由 Nvidia 资助，首席研究员 Ian Buck 后来加入了 Nvidia，并以 GPU 并行计算为基础开发了一款商业产品 CUDA。到目前为止，Nvidia 共发布了 32 个版本，最新版本名 CUDA toolkit 11.1 Update 1.CUDA 最初只支持 C 语言，现在也适用于 C++。

在 CUDA 编译器辅助下，任何一段代码都可以使用 __global__ 关键字在 GPU 上运行。程序员必须根据 CUDA 指南更改 malloc/new 和 free/delete，以便在 GPU 上分配空间。一旦 GPU上的计算完成，结果就会同步并移植到 CPU。

Incredibuild  全马力加速编译、CUDA 编译和 NVIdia NSight 开发环境、测试以及大量计算密集型工作负载。本地网络及云中主机的空闲 CPU 在  Incredibuild 的辅助下得以充分利用，大量进程无缝分发，每一台主机都流畅地转换成拥有成百上千个内核的超级计算机。编译时间从根本上大大缩短，应用范围也得以扩大。

Nvidia Nsight Systems 收集来自 CPU、GPU、驱动程序和内核的数据，并根据一定的时间顺序展示数据，这样开发人员就能了解程序的变化。Nsight 系统有两个模块：Nsight Compute 和 Nsight Graphics，以及许多 API。使用 Nsight Compute，首先执行程序，执行有误的程序得以识别。程序员可以随之更改这些错误程序，提升性能。Nsight Graphics 则是一个独立的开发工具，支持调试、分析和导出帧，使用兼容的图像处理 SDK 进行构建。

CUDA 最大的竞争产品是 OpenCL。OpenCL 是由苹果公司（OpenCL 和 OpenGL 已被苹果硬件弃用，取而代之的是 Metal 2）和 Khronos 集团创建的，于 2009 年推出。OpenCL 和 CUDA 最大的区别是支持的硬件。CUDA 是专为 Nvidia 的 GPU 设计的，而 OpenCL 可在 Nvidia 和 AMD 的 GPU 上运行。同时，OpenCL 的代码可以在 GPU 和 CPU 上运行，而 CUDA 的代码只能用于 GPU 。CUDA 在 Nvidia GPU 中的运行速度要很快，是机器学习研究者的优选。