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你可以利用CUDA和GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序。

CUDA是由Nvidia开发的并行计算平台和编程模型，用于在其自己的GPU（图形处理单元）上进行通用计算。CUDA使开发人员能够利用GPU的强大功能来加速计算密集型应用程序的可并行化部分。

虽然有其他GPU的API，如OpenCL，也有来自其他公司的竞争GPU，如AMD,但CUDA和Nvidia GPU的结合主导了几个应用领域，包括深度学习，并且是一些世界上最快的计算机的基础。

显卡可以说和PC一样古老——如果你把1981年的IBM单色显示适配器看作显卡的话。到1988年，你可以从ATI(该公司最终被AMD收购)那里得到一张16位2D VGA Wonder卡片。到1996年，你可以从3dfx Interactive购买一个3D图形加速器，这样你就可以全速运行第一人称射击游戏Quake。

同样是在1996年，英伟达开始试图在3D加速器市场上与低端产品竞争，但随着时间的推移，它学会了如何去做，并在1999年推出了成功的GeForce 256，第一张被称为GPU的显卡。当时，拥有GPU的主要原因是游戏。直到后来，人们才将GPU用于数学、科学和工程。

CUDA的起源

2003年，由伊恩•巴克(Ian Buck)领导的一个研究小组公布了Brook模型，这是第一个被广泛采用的用数据并行结构扩展C的编程模型。Buck后来加入英伟达，并于2006年领导CUDA的推出，这是首个针对GPU的通用计算的商业解决方案。

OpenCL与CUDA

CUDA竞争对手OpenCL于2009年由Apple和Khronos Group推出，旨在为异构计算提供标准，不仅限于采用Nvidia GPU的Intel / AMD CPU。虽然OpenCL因其通用性而听起来很有吸引力，但它在Nvidia GPU上的表现并不如CUDA，并且许多深度学习框架要么不支持它，要么只在它们的CUDA支持发布后作为事后补充支持它。

CUDA性能提升

多年来，CUDA已经改进并扩大了其范围，或多或少与改进的Nvidia GPU保持同步。从CUDA 9.2版开始，使用多个P100服务器GPU，可以实现比CPU高50倍的性能提升。对于某些负载，V100（此图中未显示）的速度提高了3倍。 上一代服务器GPU K80比CPU提供了5到12倍的性能提升。

GPU的速度提升已经到了高性能计算的时间。由于芯片制造商遇到物理限制，包括芯片掩模分辨率的大小限制和制造过程中的芯片产量，因此随着时间的推移，CPU的单线程性能提升（摩尔定律建议每18个月翻一番）已经放缓至每年10％ 运行时的时钟频率和热限制。

CUDA应用领域

CUDA和Nvidia GPU已被许多需要高浮点计算性能的领域采用，如上图所示。 更全面的清单包括：

1. 计算金融
2. 气候，天气和海洋模拟
3. 数据科学和分析
4. 深度学习和机器学习
5. 国防和情报
6. 制造/ AEC（建筑，工程和施工）：CAD和CAE（包括计算流体动力学，计算结构力学，设计和可视化以及电子设计自动化）
7. 媒体和娱乐（包括动画，建模和渲染;色彩校正和谷物管理;合成;整理和效果;编辑;编码和数字发行;播出图形;现场，评论和立体工具;以及天气图形）
8. 医学影像
9. 油和气
10. 研究：高等教育和超级计算（包括计算化学和生物学，数值分析，物理学和科学可视化）
11. 安全保障
12. 工具和管理

CUDA深度学习

深度学习对计算速度的需求非常大。例如，为了在2016年训练谷歌翻译模型，谷歌大脑和谷歌翻译团队使用GPU进行了数百次为期一周的TensorFlow运行；他们为此目的从Nvidia购买了2,000台服务器级GPU。如果没有GPU，这些训练将花费数月而不是一周的时间来收敛。对于那些TensorFlow翻译模型的生产部署，Google使用了新的自定义处理芯片TPU（张量处理单元）。

除了TensorFlow之外，许多其他DL框架依赖CUDA来支持GPU，包括Caffe2，CNTK，Databricks，H2O.ai，Keras，MXNet，PyTorch，Theano和Torch。在大多数情况下，他们使用cuDNN库进行深度神经网络计算。该库对于深度学习框架的培训非常重要，使用给定版本的cuDNN的所有框架对于等效用例具有基本相同的性能数字。当CUDA和cuDNN从版本改进到版本时，更新到新版本的所有深度学习框架都会看到性能提升。从框架到框架的性能往往不同的地方在于它们扩展到多个GPU和多个节点的程度。

CUDA编程

CUDA工具包

CUDA工具包包括库，调试和优化工具，编译器，文档和用于部署应用程序的运行时库。 它具有支持深度学习，线性代数，信号处理和并行算法的组件。一般而言，CUDA库支持所有Nvidia GPU系列，但在最新一代产品上表现最佳，例如V100，它比深度学习培训工作负载的P100快3倍。使用一个或多个库是利用GPU的最简单方法，只要需要的算法已在相应的库中实现。

CUDA深度学习库

在深度学习领域，有三个主要的GPU加速库：cuDNN，我之前提到它是大多数开源深度学习框架的GPU组件; TensorRT，这是Nvidia的高性能深度学习推理优化器和运行时; 和DeepStream，一个视频推理库。 TensorRT可帮助优化神经网络模型，以高精度校准低精度，并将经过培训的模型部署到云，数据中心，嵌入式系统或汽车产品平台。

CUDA线性代数和数学库

线性代数支持张量计算，因此深度学习。BLAS（基本线性代数子程序）是1989年在Fortran中实现的矩阵算法的集合，自此以后一直被科学家和工程师使用。cuBLAS是BLAS的GPU加速版本，也是使用GPU进行矩阵运算的最高性能方式。cuBLAS处理矩阵密集； cuSPARSE处理稀疏矩阵。

CUDA信号处理库

快速傅里叶变换（FFT）是用于信号处理的基本算法之一；它将信号（例如音频波形）转换为频谱。cuFFT是GPU加速的FFT。

编解码器使用H.264等标准编码/压缩和解码/解压缩视频以进行传输和显示。Nvidia Video Codec SDK使用GPU加速了这一过程。

CUDA并行算法库

并行算法的三个库都有不同的用途。NCCL（Nvidia Collective Communications Library）用于跨多个GPU和节点扩展应用程序；nvGRAPH用于并行图分析; 和Thrust是基于C 标准模板库的CUDA的C 模板库。Thrust提供了丰富的数据并行原语集合，如扫描，排序和缩减。

CUDA与CPU性能

在某些情况下，可以使用drop-in CUDA函数而不是等效的CPU函数。例如，BLAS的GEMM矩阵乘法例程可以简单地通过链接到NVBLAS库来替换为GPU版本：

CUDA编程基础知识

如果无法找到CUDA库例程来加速程序，那么将不得不尝试低级CUDA编程。现在这比在21世纪末第一次尝试它时要容易得多。除了其他原因之外，还有更简单的语法，并且有更好的开发工具可用。 唯一不足的是，在MacOS上，最新的CUDA编译器和最新的C 编译器（来自Xcode）很少同步。必须从Apple下载较旧的命令行工具并使用xcode-select切换到它们以获取CUDA代码进行编译和链接。

例如，考虑这个简单的C/C 例程来添加两个数组：

void add(int n, float *x, float *y){ for (int i = 0; i < n; i ) y[i] = x[i] y[i];}

可以通过在声明中添加__global__关键字将其转换为将在GPU上运行的内核，并使用三括号语法调用内核：

add<<<1, 1>>>(N, x, y);

还必须将malloc/new和free/delete调用更改为cudaMallocManaged和cudaFree，以便在GPU上分配空间。最后，在使用CPU上的结果之前，需要等待GPU计算完成，可以使用cudaDeviceSynchronize来完成。

上面的三重括号使用一个线程块和一个线程。当前的Nvidia GPU可以处理许多块和线程。 例如，基于Pascal GPU架构的Tesla P100 GPU具有56个流式多处理器（SM），每个处理器能够支持多达2048个活动线程。

内核代码需要知道它的块和线程索引，以便在传递的数组中找到它的偏移量。并行化内核通常使用网格跨步循环，如下所示：

__global__ void add(int n, float *x, float *y) { int index = blockIdx.x * blockDim.x threadIdx.x; int stride = blockDim.x * gridDim.x; for (int i = index; i < n; i = stride) y[i] = x[i] y[i]; }

如果查看CUDA工具包中的示例，会发现除了上面介绍的基础知识外，还有更多需要考虑的问题。例如，某些CUDA函数调用需要包含在checkCudaErrors（）调用中。此外，在许多情况下，最快的代码将使用诸如cuBLAS之类的库以及主机和设备存储器的分配以及来回复制矩阵。

总之，可以在多个级别使用GPU加速应用程序。可以写CUDA代码；可以调用CUDA库； 并且可以使用已经支持CUDA的应用程序。

原文链接：

https://www.infoworld.com/article/3299703/deep-learning/what-is-cuda-parallel-programming-for-gpus.html

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