為什么英偉達如此強大？這就是CUDA的魔力
2024-11-09 12:31:45 EETOP在高性能計算、游戲和人工智能處理方面，英偉達無疑是領先的競爭者，遠遠超過了AMD和英特爾，奪得了性能桂冠。那么，是什么使英偉達的芯片與其他廠商的芯片不同，其他廠商至今未能復制其成功呢？這個成功的關鍵在于并行處理——通過同時執行多個數據處理操作來提高計算速度的過程。
與按順序處理任務的多個內核的CPU（中央處理單元）不同，GPU（圖形處理單元）可以利用數千個核心同時處理多個任務。這種架構優勢為處理當今的人工智能算法提供了支持，因為這些算法需要大量的數據處理。為了更好理解這一點，可以想象一個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。
進入CUDA
面向人工智能的前景，英偉達意識到需要一個強大的軟件環境來充分利用公司強大的硬件，而CUDA便應運而生。這個編程語言首次推出于2006年，允許開發者利用并行處理能力來處理高要求的人工智能應用。（CUDA代表計算統一設備架構。）
英偉達的這一舉措不僅打開了新的可能性之門，而且為CUDA生態系統的建立奠定了基礎，使公司登上了GPU領域的頂端。其旗艦人工智能GPU與CUDA軟件的結合，使得英偉達在競爭中領先，許多大型組織如今幾乎無法考慮轉向其他替代方案。那么，CUDA的優勢是什么？以下是一些核心特點：
大規模并行性：CUDA架構旨在利用數千個CUDA核心，允許執行多個線程，非常適合圖像渲染、科學計算、機器學習、計算機視覺、大數據處理等任務。CUDA核心處理器是硬件，它們在英偉達GPU內充當小型處理單元，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格，簡化了并行執行和處理的管理與優化，使開發者能夠更好地利用硬件資源。
動態并行性：這使得內核（在GPU上執行的函數）能夠啟動額外的內核，從而啟用更靈活、動態的編程模型，并簡化遞歸算法或自適應工作負載的代碼。
統一內存：英偉達的統一內存簡化了GPU和CPU之間的信息共享，簡化了內存管理，并通過遷移到合適的內存空間來提高性能。
共享內存：每個線程塊都可以訪問共享內存，這使得線程之間的數據交換比全局內存（邏輯空間）更快，從而提高了性能。
優化庫：CUDA軟件附帶了一套優化的庫來提高性能，包括用于線性代數的cuBLAS、用于深度學習的cuDNN、用于并行算法的Thrust等。
錯誤處理/編譯器支持：CUDA提供內置的錯誤處理功能，在開發階段診斷問題，從而提高效率。它還支持編譯器，幫助開發者使用熟悉的語法創建代碼，使得將GPU計算嵌入現有應用程序變得更加容易。
盡管AMD和英特爾也在開發人工智能芯片，但英偉達的領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導地位，這也反映在公司的市值上，其市值已經超過了其他公司總和。AMD目前的市值為2千多億美元，遠高于英特爾的1千億美元；然而，它們都遠遠不及英偉達驚人的3萬多億美元市值。
自2006年推出以來，CUDA已被廣泛應用于成千上萬的應用和研究論文，并得到超過5億個GPU支持，這些GPU存在于個人電腦、筆記本電腦、工作站、數據中心甚至超級計算機中。CUDA核心已經應用于天文學、生物學、化學、物理學、數據挖掘、制造業、金融等計算密集型領域；然而，人工智能迅速成為最主要的應用領域。
英偉達的CUDA核心對于訓練和部署神經網絡和深度學習模型至關重要，充分利用了其并行處理能力。為了更好理解這一點，12個英偉達H100 GPU就可以提供相當于2000個中檔CPU的深度學習處理能力。這種增強的性能非常適合圖像和語音識別等復雜任務。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，使得開發者能夠更輕松地部署復雜的算法或增強像聊天機器人、翻譯服務和文本分析等應用程序。
英偉達的CUDA技術還被應用于醫療領域，包括通過深度學習算法實現更快速、更準確的診斷。它們驅動分子尺度的模擬，幫助可視化器官并預測治療效果。它們還用于分析來自MRI和CT掃描的復雜數據，提高了疾病的早期檢測。位于多倫多的Deep Genomics正在利用CUDA技術驅動深度學習，更好地理解基因變異如何導致疾病，以及如何通過新藥物的發現來進行治療。Tempus是另一家使用英偉達GPU進行深度學習的醫療公司，其技術將在GE Healthcare的MRI機器中用于幫助診斷心臟病。
CUDA核心技術在金融行業也得到了應用，金融機構使用英偉達GPU處理大量的交易數據，提供實時的欺詐檢測和風險管理。人工智能算法可以分析復雜的金融模式，提高市場預測的準確性和投資策略。證券公司也使用人工智能算法來執行毫秒級的交易，優化金融回報。
學術界也利用CUDA技術，結合OpenCL API開發和優化用于新藥發現的人工智能算法，使GPU在其研究中變得不可或缺。像斯坦福大學等機構自CUDA發布以來就開始使用這一平臺，作為學習如何編程人工智能算法和深度學習模型的基礎。
斯坦福大學的研究人員使用 CUDA 開發和加速新 QML 方法的模擬，以減少研究大型數據集所需的量子比特數量。
零售公司也加入了人工智能的潮流，利用它提升客戶體驗，包括個性化推薦和庫存管理。生成式人工智能模型利用數據科學預測消費者行為并調整營銷策略。例如，Lowe's使用GPU加速的人工智能來優化供應鏈和動態定價模型。CUDA技術幫助快速分析大數據集，提高需求預測的準確性，確保高效的庫存補充。該公司最近與英偉達合作，開發計算機視覺應用，包括增強自助結賬系統，以防止盜竊或實時判斷是否有產品被不小心遺留在購物車中。
很容易看出，英偉達的CUDA技術為何能推動公司成為高性能計算的領軍者，它通過CUDA架構釋放了并行處理的全部潛力。通過利用數千個核心處理大量數據，CUDA技術成為了許多行業的寶貴平臺，從醫療和學術界到零售和金融行業。憑借其廣泛的CUDA生態系統、優化的庫和硬件創新，英偉達在人工智能熱潮中穩居領導地位，遠遠超越了AMD和英特爾。隨著人工智能應用的不斷發展，CUDA看起來將繼續成為研究人員和開發者推動技術邊界的金標準。
EETOP編譯自：fierceelectronics
https://www.fierceelectronics.com/ai/whys-nvidia-such-beast-its-cuda-thing
