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在高性能計(jì)算、游戲和人工智能處理方面，英偉達(dá)無疑是領(lǐng)先的競爭者，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了AMD和英特爾，奪得了性能桂冠。那么，是什么使英偉達(dá)的芯片與其他廠商的芯片不同，其他廠商至今未能復(fù)制其成功呢？這個(gè)成功的關(guān)鍵在于并行處理——通過同時(shí)執(zhí)行多個(gè)數(shù)據(jù)處理操作來提高計(jì)算速度的過程。

與按順序處理任務(wù)的多個(gè)內(nèi)核的CPU（中央處理單元）不同，GPU（圖形處理單元）可以利用數(shù)千個(gè)核心同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)。這種架構(gòu)優(yōu)勢為處理當(dāng)今的人工智能算法提供了支持，因?yàn)檫@些算法需要大量的數(shù)據(jù)處理。為了更好理解這一點(diǎn)，可以想象一個(gè)人試圖建造一座摩天大樓與成千上萬的人共同合作的情形。

進(jìn)入CUDA

面向人工智能的前景，英偉達(dá)意識(shí)到需要一個(gè)強(qiáng)大的軟件環(huán)境來充分利用公司強(qiáng)大的硬件，而CUDA便應(yīng)運(yùn)而生。這個(gè)編程語言首次推出于2006年，允許開發(fā)者利用并行處理能力來處理高要求的人工智能應(yīng)用。（CUDA代表計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)。）

英偉達(dá)的這一舉措不僅打開了新的可能性之門，而且為CUDA生態(tài)系統(tǒng)的建立奠定了基礎(chǔ)，使公司登上了GPU領(lǐng)域的頂端。其旗艦人工智能GPU與CUDA軟件的結(jié)合，使得英偉達(dá)在競爭中領(lǐng)先，許多大型組織如今幾乎無法考慮轉(zhuǎn)向其他替代方案。那么，CUDA的優(yōu)勢是什么？以下是一些核心特點(diǎn)：

大規(guī)模并行性：CUDA架構(gòu)旨在利用數(shù)千個(gè)CUDA核心，允許執(zhí)行多個(gè)線程，非常適合圖像渲染、科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、大數(shù)據(jù)處理等任務(wù)。CUDA核心處理器是硬件，它們在英偉達(dá)GPU內(nèi)充當(dāng)小型處理單元，作為迷你CPU來處理成千上萬的線程。

層次化線程組織：CUDA將線程組織成塊和網(wǎng)格，簡化了并行執(zhí)行和處理的管理與優(yōu)化，使開發(fā)者能夠更好地利用硬件資源。

動(dòng)態(tài)并行性：這使得內(nèi)核（在GPU上執(zhí)行的函數(shù)）能夠啟動(dòng)額外的內(nèi)核，從而啟用更靈活、動(dòng)態(tài)的編程模型，并簡化遞歸算法或自適應(yīng)工作負(fù)載的代碼。

統(tǒng)一內(nèi)存：英偉達(dá)的統(tǒng)一內(nèi)存簡化了GPU和CPU之間的信息共享，簡化了內(nèi)存管理，并通過遷移到合適的內(nèi)存空間來提高性能。

共享內(nèi)存：每個(gè)線程塊都可以訪問共享內(nèi)存，這使得線程之間的數(shù)據(jù)交換比全局內(nèi)存（邏輯空間）更快，從而提高了性能。

優(yōu)化庫：CUDA軟件附帶了一套優(yōu)化的庫來提高性能，包括用于線性代數(shù)的cuBLAS、用于深度學(xué)習(xí)的cuDNN、用于并行算法的Thrust等。

錯(cuò)誤處理/編譯器支持：CUDA提供內(nèi)置的錯(cuò)誤處理功能，在開發(fā)階段診斷問題，從而提高效率。它還支持編譯器，幫助開發(fā)者使用熟悉的語法創(chuàng)建代碼，使得將GPU計(jì)算嵌入現(xiàn)有應(yīng)用程序變得更加容易。

盡管AMD和英特爾也在開發(fā)人工智能芯片，但英偉達(dá)的領(lǐng)先地位和全面方法使其在人工智能熱潮中處于無可爭議的領(lǐng)導(dǎo)地位，這也反映在公司的市值上，其市值已經(jīng)超過了其他公司總和。AMD目前的市值為2千多億美元，遠(yuǎn)高于英特爾的1千億美元；然而，它們都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及英偉達(dá)驚人的3萬多億美元市值。

CUDA的應(yīng)用

自2006年推出以來，CUDA已被廣泛應(yīng)用于成千上萬的應(yīng)用和研究論文，并得到超過5億個(gè)GPU支持，這些GPU存在于個(gè)人電腦、筆記本電腦、工作站、數(shù)據(jù)中心甚至超級計(jì)算機(jī)中。CUDA核心已經(jīng)應(yīng)用于天文學(xué)、生物學(xué)、化學(xué)、物理學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、制造業(yè)、金融等計(jì)算密集型領(lǐng)域；然而，人工智能迅速成為最主要的應(yīng)用領(lǐng)域。

英偉達(dá)的CUDA核心對于訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型至關(guān)重要，充分利用了其并行處理能力。為了更好理解這一點(diǎn)，12個(gè)英偉達(dá)H100 GPU就可以提供相當(dāng)于2000個(gè)中檔CPU的深度學(xué)習(xí)處理能力。這種增強(qiáng)的性能非常適合圖像和語音識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)。自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLM），如GPT，也受益于CUDA核心處理，使得開發(fā)者能夠更輕松地部署復(fù)雜的算法或增強(qiáng)像聊天機(jī)器人、翻譯服務(wù)和文本分析等應(yīng)用程序。

英偉達(dá)的CUDA技術(shù)還被應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，包括通過深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)更快速、更準(zhǔn)確的診斷。它們驅(qū)動(dòng)分子尺度的模擬，幫助可視化器官并預(yù)測治療效果。它們還用于分析來自MRI和CT掃描的復(fù)雜數(shù)據(jù)，提高了疾病的早期檢測。位于多倫多的Deep Genomics正在利用CUDA技術(shù)驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)，更好地理解基因變異如何導(dǎo)致疾病，以及如何通過新藥物的發(fā)現(xiàn)來進(jìn)行治療。Tempus是另一家使用英偉達(dá)GPU進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的醫(yī)療公司，其技術(shù)將在GE Healthcare的MRI機(jī)器中用于幫助診斷心臟病。

CUDA核心技術(shù)在金融行業(yè)也得到了應(yīng)用，金融機(jī)構(gòu)使用英偉達(dá)GPU處理大量的交易數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)的欺詐檢測和風(fēng)險(xiǎn)管理。人工智能算法可以分析復(fù)雜的金融模式，提高市場預(yù)測的準(zhǔn)確性和投資策略。證券公司也使用人工智能算法來執(zhí)行毫秒級的交易，優(yōu)化金融回報(bào)。

學(xué)術(shù)界也利用CUDA技術(shù)，結(jié)合OpenCL API開發(fā)和優(yōu)化用于新藥發(fā)現(xiàn)的人工智能算法，使GPU在其研究中變得不可或缺。像斯坦福大學(xué)等機(jī)構(gòu)自CUDA發(fā)布以來就開始使用這一平臺(tái)，作為學(xué)習(xí)如何編程人工智能算法和深度學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)。

斯坦福大學(xué)的研究人員使用 CUDA 開發(fā)和加速新 QML 方法的模擬，以減少研究大型數(shù)據(jù)集所需的量子比特?cái)?shù)量。

零售公司也加入了人工智能的潮流，利用它提升客戶體驗(yàn)，包括個(gè)性化推薦和庫存管理。生成式人工智能模型利用數(shù)據(jù)科學(xué)預(yù)測消費(fèi)者行為并調(diào)整營銷策略。例如，Lowe's使用GPU加速的人工智能來優(yōu)化供應(yīng)鏈和動(dòng)態(tài)定價(jià)模型。CUDA技術(shù)幫助快速分析大數(shù)據(jù)集，提高需求預(yù)測的準(zhǔn)確性，確保高效的庫存補(bǔ)充。該公司最近與英偉達(dá)合作，開發(fā)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用，包括增強(qiáng)自助結(jié)賬系統(tǒng)，以防止盜竊或?qū)崟r(shí)判斷是否有產(chǎn)品被不小心遺留在購物車中。

英偉達(dá)的領(lǐng)先歸功于CUDA

很容易看出，英偉達(dá)的CUDA技術(shù)為何能推動(dòng)公司成為高性能計(jì)算的領(lǐng)軍者，它通過CUDA架構(gòu)釋放了并行處理的全部潛力。通過利用數(shù)千個(gè)核心處理大量數(shù)據(jù)，CUDA技術(shù)成為了許多行業(yè)的寶貴平臺(tái)，從醫(yī)療和學(xué)術(shù)界到零售和金融行業(yè)。憑借其廣泛的CUDA生態(tài)系統(tǒng)、優(yōu)化的庫和硬件創(chuàng)新，英偉達(dá)在人工智能熱潮中穩(wěn)居領(lǐng)導(dǎo)地位，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了AMD和英特爾。隨著人工智能應(yīng)用的不斷發(fā)展，CUDA看起來將繼續(xù)成為研究人員和開發(fā)者推動(dòng)技術(shù)邊界的金標(biāo)準(zhǔn)。

EETOP編譯自：fierceelectronics

https://www.fierceelectronics.com/ai/whys-nvidia-such-beast-its-cuda-thing