Nvidia cuda что это за программа

Что такое CUDA ядра в видеокарте

Графические ядра CUDA от Nvidia являются аналогом обычного ядра в процессоре. Они оптимизированы для выполнения большего количества операций, которые требует современная графика. На количество ядер CUDA повлияло развитие графики, в особенности сложные настройки, такие как тени, освещение и вот такое все.

Уже долгое время технология CUDA является одной из главных особенностей видеокарт GeForce. Однако не все понимают, что это за технология и как она влияет на игры.

В этой статье расскажу и дам короткое объяснение. Так же рассмотрим и другие вопросы, которые могут возникнуть у пользователей.

Что такое ядра CUDA?

CUDA это аббревиатура технологии запатентованной Nvidia, означает Compute Unified Device Architecture (Вычислительная Унифицированная Архитектура Устройства). То есть это архитектура — такая форма организации внутреннего устройства ядер в видеокарте. Какая же цель этой технологи? Эффективные параллельные (одновременные) вычисления.

Технология CUDA от NVIDIA GEFORCE.Как включить в AFTER EFFECTS И PREMIER PRO

Одно ядро CUDA аналогично процессорному, с той лишь разницей, что оно проще по своей структуре, однако их количество очень большое. Типичный игровой процессор имеет от 2 до 16 ядер, а ядер CUDA в видюхе — сотни, даже в бюджетных видеокартах Nvidia. А высокопроизводительные решения и вовсе насчитывают тысячи.

Что делают ядра CUDA в играх?

Работа видеокарты во многом отличается от работы центрального процессора — процессор выступает в роли администратора, который управляет необходимыми операциями, а видеокарта берет на себя выполнения всех тяжелых задач.

Обработка графики требует одновременного выполнения сложных вычислений, именно одновременного. Поэтому в видеокартах и реализовано такое огромное количество ядер CUDA. Учитывая факт оптимизации видеокарт специально для работы с графикой, их ядра намного меньше и проще, чем у более универсальных ядер центрального процессора.

Как ядра CUDA влияют на производительность в игре?

Любые графические вычисления, требующие сложных расчетов, в том числе игры получают значительный прирост от большого количества ядер CUDA. Самым простым примером в играх являются: тени, освещение, часть физической модели, сглаживание, модель затенения окружения (ambient occlusion) и другие.

Ядра CUDA, сравнение с потоковыми процессорами

В отличии от Nvidia с технологией CUDA, их главный конкурент AMD, использует другую технологию — Потоковые процессоры (Stream Processors)

Обе технологии являются собственной разработкой компаний и в них есть различия, однако для обычного пользователя большой разницы между ними нет.

CUDA от Nvidia лучше оптимизированы чем Steam Processors от AMD, но ощутимых различий в графике и производительности о которых вам стоит беспокоится вы не заметите. Это никак не влияет на выбор любого из двух производителей.

Сколько ядер CUDA вам необходимо?

Это достаточно сложный вопрос, ответ на который не стоит искать в сухих цифрах характеристик графического адаптера. Количество не даст никаких представлений о производительности.

NVIDIA CUDA для начинающих

Многие другие характеристики, например, объем видеопамяти, поколение и скорости шины видеокарты намного важнее, для пользователя, чем данные о ядрах CUDA. Так же не стоит забывать об оптимизации в самих играх.

Лучшим способом выбора графического адаптера является все таки просмотр тестов производительности, просмотр отзывов людей, которые уже пользуются конкретной видеокартой, анализ рынка в целом, чтобы понять что выбирают покупатели. И конечно подбор по системным требованиям и fps под конкретную игру, в которую вы хотите зарубиться

Надеюсь, что помог ответить на вопрос о назначении ядер CUDA и развеять все сомнения и заблуждения о данной технологии. Теперь вы знаете что они делают и насколько важны.

Источник: ru.pickgamer.com

Что такое ядра CUDA и как они улучшают компьютерные игры?

Когда вы выбираете новый графический процессор, вы, вероятно, встретите нечто, называемое «ядрами CUDA», в списке спецификаций графического процессора. Вы услышите, как люди в восторге от этих загадочных ядер, но вы до сих пор не представляете, как они улучшают GPU. Для вас они просто то, что заставляет вас думать о морском существе.

Это все изменится. Мы расскажем вам об основах ядер CvA от Nvidia и о том, как они помогают вашему ПК лучше воспроизводить графику.

Что такое ядра CUDA?

Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)

Ядра CUDA звучат круто, но они, к сожалению, не имеют ничего общего с барракудой. CUDA расшифровывается как «Compute Unified Device Architecture», которая мало что объясняет, что конкретно делают ядра CUDA. Эти высокотехнологичные ядра фактически специализируются на параллельной обработке. Другими словами, они способны работать вместе, чтобы выполнить задачу.

Вы знакомы с тем, как работают процессоры?

Что такое процессор и что он делает?

Что такое процессор и что он делает?
Вычислительные сокращения сбивают с толку. Что такое процессор в любом случае? И нужен ли мне четырехъядерный или двухъядерный процессор? Как насчет AMD или Intel? Мы здесь, чтобы помочь объяснить разницу!
Прочитайте больше

? Вы, наверное, знаете, что процессоры поставляются с ядрами. Некоторые имеют двухъядерные, четырехъядерные или даже поставляются с восемью ядрами. Все эти ядра помогают процессору обрабатывать данные — чем больше ядер, тем быстрее процессорные процессы.

Ядра CUDA работают так же, как и ядра ЦП (за исключением того, что они находятся внутри графических процессоров). Хотя вы обычно можете подсчитать количество ядер ЦП на обеих руках, количество ядер CUDA в графическом процессоре может исчисляться сотнями или тысячами. Как правило, вы не увидите GPU только с одним ядром CUDA — у GPU обычно их сотни и более.

Поскольку ядра CUDA намного меньше, чем ядра ЦП, вы можете разместить больше из них внутри графического процессора. Кроме того, графические карты, как правило, имеют большую площадь по сравнению с процессорами, что делает их достаточно просторными для размещения тысяч ядер CUDA.

Почему CUDA Core имеет значение в играх?

Теперь, когда вы знаете, что такое ядра CUDA и как они возникли, вы, вероятно, задаетесь вопросом, как все эти крошечные ядра могут улучшить ваши игровые возможности. Ядра CUDA позволяют вашему графическому процессору обрабатывать подобные задачи одновременно.

Эффективность ядер CUDA проистекает из этой функции параллельной обработки. Поскольку одно ядро ​​работает для выполнения одной задачи, связанной с графикой, другое ядро ​​рядом с ним выполнит аналогичную работу. Это исключает потерю времени, которое происходит, когда одно ядро ​​ждет, пока другое выполнит свою задачу, прежде чем двигаться дальше.

Ядра CUDA только выполняют задачи, связанные с графикой, и именно здесь ядра CUDA выделяются из ядер ЦП. В то время как ядра ЦП работают для выполнения различных несвязанных задач, ядрам CUDA приходится беспокоиться только о графике.

Что касается вашего игрового опыта, ядра CUDA помогают сделать вашу игру реалистичной, предоставляя графику с высоким разрешением, которая создает реалистичный 3D-эффект. Вы также заметите, что ваши игры выглядят более детально и имеют улучшенное освещение и затенение.

Когда вы сталкиваетесь с экраном загрузки во время игр, знайте, что ядра CUDA работают за кулисами. Ядра CUDA создают пейзажи, рисуют модели персонажей и настраивают освещение, прежде чем отправиться в виртуальное приключение.

В чем разница между ядрами CUDA и потоковыми процессорами?

Если вы поклонник AMD, то, вероятно, вы знаете о потоковых процессорах AMD. Большинство людей знают потоковые процессоры как версию ядер CUDA от AMD, что по большей части верно.

Потоковые процессоры имеют то же назначение, что и ядра CUDA, но оба ядра работают по-разному. Ядра CUDA и потоковые процессоры определенно не равны друг другу — 100 ядер CUDA не эквивалентны 100 потоковым процессорам.

Итак, что же отличает потоковые процессоры от ядер CUDA? В основном это связано с тем, как построен графический процессор. Структура графических процессоров AMD и Nvidia сильно различается, и это приводит к тому, что ядра работают по-разному.

Сколько ядер CUDA вам действительно нужно?

Чем больше у вас ядер CUDA, тем лучше будет ваш игровой опыт. Однако, если вы ищете доступную видеокарту

6 лучших бюджетных видеокарт для дешевых игр

6 лучших бюджетных видеокарт для дешевых игр
Бюджетные видеокарты очень способны в наши дни. Вот лучшие бюджетные видеокарты, которые позволят вам играть по дешевке.
Прочитайте больше

Возможно, вы не захотите получить одно с большим количеством ядер CUDA (они могут быть довольно дорогими).

Ядра CUDA не просто популярны среди геймеров. Они имеют несколько различных применений в областях, которые имеют дело с огромным количеством данных, таких как инжиниринг и майнинг биткойнов. Вам понадобится большое количество ядер CUDA в этих областях, но сколько вам нужно, чтобы просто играть в компьютерную игру?

Ответ на самом деле зависит от того, сколько денег в вашем кошельке и насколько хорошо вы хотите свою видеокарту. При этом видеокарта с большим количеством ядер CUDA не обязательно означает, что она лучше, чем карта с меньшим числом. Качество видеокарты действительно зависит от того, как другие ее функции взаимодействуют с ядрами CUDA.

Чтобы получить точное сравнение между двумя картами, вы должны взглянуть на тесты производительности

10 лучших бесплатных тестовых программ для Windows

10 лучших бесплатных тестовых программ для Windows
Используйте это фантастическое и бесплатное тестовое программное обеспечение для Windows, чтобы устранить неполадки в вашей системе и поддерживать ее в актуальном состоянии.
Прочитайте больше

,

Заменят ли когда-нибудь графические процессоры?

Разработка ядер CUDA заставляет задуматься о том, может ли графический процессор полностью заменить процессор. Ядра CUDA способны вместить тысячи ядер, но достаточно ли этого для замены?

С начала 2000-х годов Nvidia работает над созданием графического процессора для общих вычислений. В 2003 году исследователи из Стэнфордского университета создали модель программирования под названием Brook, которая позволит Nvidia еще на шаг приблизиться к созданию универсального графического процессора. В то время некоторые люди думали, что внедрение Brook положит конец процессорам (как вы можете видеть, этого еще не произошло).

Лидер исследовательской группы, Ян Бак, в конце концов присоединился к Nvidia, начав рассказ о ядре CUDA. Nvidia выпустила CUDA в 2006 году, и с тех пор она доминирует в сфере глубокого обучения

Глубокое обучение против машинного обучения против искусственного интеллекта: как они идут вместе?

Глубокое обучение против машинного обучения против искусственного интеллекта: как они идут вместе?
Пытаетесь понять разницу между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением? Вот что они все значат.
Прочитайте больше

отрасли, обработка изображений, вычислительная наука и многое другое. Даже с развитием ядер CUDA маловероятно, что графические процессоры заменят процессоры.

Обновление вашей видеокарты

Использование видеокарты, оснащенной ядрами CUDA, даст вашему ПК преимущество в общей производительности, а также в играх. Больше ядер CUDA означает более четкую и реалистичную графику. Только не забудьте учесть и другие особенности видеокарты.

Если все элементы работают вместе для достижения наилучшей производительности, вы будете знать, что сделали правильный выбор.

Не знаете, с чего начать поиск следующей видеокарты? Наше руководство по покупке видеокарт

Лучшие видеокарты для любого бюджета

Лучшие видеокарты для любого бюджета
Найти высокопроизводительный бюджетный графический процессор может быть непросто. Мы собрали лучшие видеокарты для любого бюджета.
Прочитайте больше

поможет вам сделать осознанную покупку, которая соответствует вашему бюджету.

Как пиратская игра престолов и другие шоу могут принести вам вредоносное ПО

Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)

Источник: okdk.ru

NVIDIA CUDA-X

Разработчики, исследователи и изобретатели во всех отраслях используют программирование на GPU для ускорения своих приложений. Разработка таких приложений требует надежной среды программирования с высокооптимизированными библиотеками для конкретных областей. NVIDIA CUDA-X создана на основе CUDA® и представляет собой набор библиотек, инструментов и технологий, которые обеспечивают значительно более высокую производительность по сравнению с другими решениями во всех отраслях: от ИИ до НРС.

Ускорение современных приложений

Библиотеки CUDA-X AI и CUDA-X HPC эффективно используют мощность графических процессоров NVIDIA с тензорными ядрами для ускорения разработки и развертывания приложений в различных отраслях.

Cuda-X AI

Cuda-X HPC

Современные технологии ИИ способны кардинально изменить работы во многих отраслях, но применение их возможностей представляет собой сложную задачу. Разработка приложений на базе ИИ осуществляется в несколько этапов: обработка данных, конструирование признаков, машинное обучение, верификация и развертывание. Каждый шаг включает в себя обработку крупных массивов данных и осуществление больших объемов вычислений. CUDA-X AI предоставляет инструменты и технологии, необходимые решения этой задачи.

Приложения для НРС используются во многих отраслях: от гидродинамики до моделирования погоды. CUDA-X HPC – это набор библиотек, инструментов, компиляторов и API, с помощью которых разработчики решают самые сложные в мире задачи. CUDA-X HPC включает в себя настроенные ядра для высокопроизводительных вычислений (HPC). Библиотеки GPU-ускорения для линейной алгербры, параллельных алгоритмов, обработки сигналов и изображений создают основу для приложений, требующих большого объема вычислений, в таких областях, как вычислительная физика, химия, молекулярная динамика и сейсмические исследования.

Расширенная доступность

Платформа CUDA-X имеет расширенную экосистему и доступна для использования. Библиотеки программного ускорения являются частью основных облачных платформ, в том числе AWS, Microsoft Azure и Google Cloud. Фрагменты кода или контейнеризированные программные стеки можно бесплатно скачать из репозитория NGC. С помощью GPU NVIDIA библиотеки CUDA-X можно разворачивать на любых устройствах: ПК, рабочих станциях, серверах, суперкомпьютерах, облачных платформах и IoT-устройствах.

Более миллиона разработчиков используют CUDA-X для повышения продуктивности благодаря постоянному росту производительности приложений. Если вы создаете новое приложение или стремитесь ускорить его работу, CUDA-X обеспечивает самый эффективный способ.

Узнайте больше

Используйте мощность GPU для приложений

Узнайте, как NVIDIA CUDA-X и в частности библиотеки GPU-ускорения трансформируют рабочие процессы в отраслях.

Источник: www.nvidia.com

Параллельные вычисления на GPU NVIDIA или суперкомпьютер в каждом доме

Говоря о параллельных вычислениях на GPU мы должны помнить, в какое время мы живем, сегодняшний день это время когда все в мире ускоренно настолько, что мы с вами теряем счет времени, не замечая, как оно проноситься мимо. Всё, что мы делаем, связано с высокой точностью и скоростью обработки информации, в таких условиях нам непременно нужны инструменты для того, чтобы обработать всю информацию, которая у нас есть и преобразовать её в данные, к тому же говоря о таких задачах надо помнить, что данные задачи необходимы не только крупным организациям или мегакорпорациям, в решение таких задач сейчас нуждаются и рядовые пользователи, которые, которые решают свои жизненные задачи, связанные с высокими технологиями у себя дома на персональных компьютерах! Появление NVIDIA CUDA было не удивительным, а, скорее, обоснованным, потому, как в скором времени будет необходимо обрабатывать значительно более трудоёмкие задачи на ПК, чем ранее. Работа, которая ранее занимала очень много времени, теперь будет занимать считанные минуты, соответственно это повлияет на общую картину всего мира!

Что же такое вычисление на GPU

Вычисления на GPU — это использование GPU для вычисления технических, научных, бытовых задач. Вычисление на GPU заключает в себе использование CPU и GPU с разнородной выборкой между ними, а именно: последовательную часть программ берет на себя CPU , в то время как трудоёмкие вычислительные задачи остаются GPU . Благодаря этому происходит распараллеливание задач, которое приводит к ускорению обработки информации и уменьшает время выполнения работы, система становиться более производительной и может одновременно обрабатывать большее количество задач, чем ранее. Однако, чтобы добиться такого успеха одной лишь аппаратной поддержкой не обойтись, в данном случае необходима поддержка ещё и программного обеспечения, что бы приложение могло переносить наиболее трудоёмкие вычисления на GPU .

Что такое CUDA

CUDA — технология программирования на упрощённом языке Си алгоритмов, которые исполняються на графических процессорах ускорителей GeForce восьмого поколения и старше, а также соответствующих карт Quadro и Tesla от компании NVIDIA. CUDA позволяет включать в текст Си программы специальные функции.

Эти функции пишутся на упрощённом языке программирования Си и выполняются на графическом процессоре. Первоначальная версия CUDA SDK была представлена 15 февраля 2007 года. Для успешной трансляции кода на этом языке, в состав CUDA SDK входит собственный Си-компилятор командной строки nvcc компании NVIDIA. Компилятор nvcc создан на основе открытого компилятора Open64 и предназначен для трансляции host-кода (главного, управляющего кода) и device-кода (аппаратного кода) (файлов с расширением .cu ) в объектные файлы, пригодные в процессе сборки конечной программы или библиотеки в любой среде программирования, например в Microsoft Visual Studio.

Возможности технологии

1. Стандартный язык C для параллельной разработки приложений на GPU .
2. Готовые библиотеки численного анализа для быстрого преобразования Фурье и базового пакета программ линейной алгебры.
3. Специальный драйвер CUDA для вычислений с быстрой передачей данных между GPU и CPU .
4. Возможность взаимодействия драйвера CUDA с графическими драйверами OpenGL и DirectX .
5. Поддержка операционных систем Linux 32/64-bit, Windows XP 32/64-bit и MacOS.

Преимущества технологии

1. Интерфейс программирования приложений CUDA ( CUDA API ) основан на стандартном языке программирования Си с некоторыми ограничениями. Это упрощает и сглаживает процеcс изучения архитектуры CUDA .
2. Разделяемая между потоками память (shared memory) размером в 16 Кб может быть использована под организованный пользователем кэш с более широкой полосой пропускания, чем при выборке из обычных текстур.
3. Более эффективные транзакции между памятью центрального процессора и видеопамятью.
4. Полная аппаратная поддержка целочисленных и побитовых операций.

Пример применения технологии

cRark

После того как мы узнали что такое параллельные вычисления и познакомились с технологией NVIDIA CUDA можно перейти к практической реализации данной технологии. Есть уж немало программного обеспечения, которое использует CUDA , но конкретно в этой статье мы будем рассматривать программу Павла Семянова под названием «cRark» Данная программа является одной из немногих программ на сегодняшний день, помогающих пользователям восстановить забытые пароли RAR-архивов, используя вычислительные способности графических процессоров с помощью технологии CUDA . Программа является бесплатной и свободной, что не ограничивает её применение в широких массах и позволяет пользователям более наглядно увидеть возможности CUDA . Саму программу cRark для различных операционных систем можно скачать с официального сайта, побольше узнать о авторе можно на сайте Павла Семянова.

Самое трудоёмкое в этой программе — это настойка. Программа имеет консольный интерфейс, но благодаря инструкции, которая прилагается к самой программе, ей можно пользоваться. Далее приведена краткая инструкция по настройке программы. Мы проверим программу на работоспособность и сравним её с другой подобной программой, которая не использует NVIDIA CUDA , в данном случае это известная программа «Advanced Archive Password Recovery».

Из скаченного архива cRark нам нужно только три файла: crark.exe , crark-hp.exe и password.def . Сrark.exe — это консольная утилита вскрытия паролей RAR 3.0 без шифрованных файлов внутри архива (т.е. раскрывая архив мы видим названия, но не можем распаковать архив без пароля).

Сrark-hp.exe — это консольная утилита вскрытия паролей RAR 3.0 с шифрованием всего архива (т.е. раскрывая архив мы не видим ни названия, ни самих архивов и не можем распаковать архив без пароля).

Подготовка

Сразу скажу, что программа работает только если ваша видеокарта основана на GPU с поддержкой уровня ускорения CUDA 1.1. Так что серия видеокарт, основанных на чипе G80, таких как GeForce 8800 GTX, отпадает, так как они имеют аппаратную поддержку ускорения CUDA 1.0. Программа подбирает с помощью CUDA только пароли на архивы RAR версий 3.0+. Необходимо установить все программное обеспечение, связанное с CUDA , а именно:

• Драйверы NVIDIA, поддерживающие CUDA , начиная с 169.21
• NVIDIA CUDA SDK, начиная с версии 1.1
• NVIDIA CUDA Toolkit, начиная с версии 1.1

Создаём любую папку в любом месте (например на диске С:) и называем любым именем например «3.2». Помещаем туда файлы: crark.exe , crark-hp.exe и password.def и запароленный/зашифрованный архив RAR.

Далее, следует запустить консоль командной строки Windows и перейти в ней созданную папку. В Windows Vista и 7 следует вызвать меню «Пуск» и в поле поиска ввести «cmd.exe», в Windows XP из меню «Пуск» сначала следует вызвать диалог «Выполнить» и уже в нём вводить «cmd.exe». После открытия консоли следует ввести команду вида: cd C:папка , cd C:3.2 в данном случае.

Набираем в текстовом редакторе две строки (можно также сохранить текст как файл .bat в папке с cRark) для подбора пароля запароленного RAR-архива с незашифрованными файлами:

echo off;
cmd /K crark (название архива).rar

для подбора пароля запароленного и зашифрованного RAR-архива:

echo off;
cmd /K crark-hp (название архива).rar

Копируем 2 строки текстового файла в консоль и нажимаем Enter (или запускаем .bat файл).

Результаты

Процесс расшифровки показан на рисунке:

Скорость подбора на cRark с помощью CUDA составила 1625 паролей/секунду. За одну минуту тридцать шесть секунд был подобран пароль с 3-мя знаками: «q>$». Для сравнения: скорость перебора в Advanced Archive Password Recovery на моём двуядерном процессоре Athlon 3000+ равна максимум 50 паролей/секунду и перебор должен был бы длиться 5 часов. То есть подбор по bruteforce в cRark архива RAR с помощью видеокарты GeForce 9800 GTX+ происходит в 30 раз быстрее, чем на CPU .

Для тех, у кого процессор Intel, хорошая системная плата с высокой частотой системной шины ( FSB 1600 МГц), показатель CPU rate и скорость перебора будут выше. А если у вас четырёхъядерный процессор и пара видеокарт уровня GeForce 280 GTX, то быстродействие перебора паролей ускоряется в разы. Подводя итоги примера надо сказать, что данная задача была решена с применением технологии CUDA всего за каких то 2 минуты вместо 5-ти часов что говорит о высоком потенциале возможностей для данной технологии!

Выводы

Рассмотрев сегодня технологию для параллельных вычислений CUDA мы наглядно увидели всю мощь и огромный потенциал для развития данной технологии на примере программы для восстановления пароля для RAR архивов. Надо сказать о перспективах данной технологии, данная технология непременно найдет место в жизни каждого человека, который решит ей воспользоваться, будь то научные задачи, или задачи, связанные с обработкой видео, или даже экономические задачи которые требуют быстрого точного расчета, всё это приведет к неизбежному повышению производительности труда, которое нельзя будет не заметить. На сегодняшний день в лексикон уже начинает входить словосочетание «домашний суперкомпьютер»; абсолютно очевидно, что для воплощения такого предмета в реальность в каждом доме уже есть инструмент под названием CUDA . Начиная с момента выхода карт, основанных на чипе G80 (2006 г.), выпущено огромное количество ускорителей на базе NVIDIA, поддерживающих технологию CUDA , которая способна воплотить мечты о суперкомпьютерах в каждом доме в реальность. Продвигая технологию CUDA , NVIDIA поднимает свой авторитет в глазах клиентов в виде предоставления дополнительных возможностей их оборудования, которое у многих уже куплено. Остается только лишь верить, что в скором времени CUDA будет развиваться очень быстро и даст пользователям в полной мере воспользоваться всеми возможностями параллельных вычислений на GPU .

Источник: nvworld.ru