6. Параллельные и распределенные вычисления Библиотеки CUDA

Технология CUDA (Compute Unified Device Architecture) позволяет реализовать параллельные и распределённые вычисления с помощью графических процессоров (GPU). CUDA разработана компанией NVIDIA для решения сложных вычислительных задач, которые ранее выполнялись только на центральном процессоре (CPU). Технология включает архитектуру, язык программирования и библиотеки, которые предоставляют инструменты для работы с GPU. Intro to GPUs for Parallel Computing Goals for Архитектура CUDA реализует аппаратный параллелизм, основываясь на принципах вычислений SIMD (Single Instruction, Multiple Data). Это позволяет применять одни и те же команды параллельно к множеству данных. Некоторые особенности архитектуры CUDA: Ядра CUDA — программируемые процессоры, которые могут обрабатывать множество задач одновременно. Организация потоков — каждый поток исполняется на одном CUDA-ядре, используя собственный набор инструкций и локальную память. Группировка потоков — потоки группируются в блоки одинакового размера, при этом каждый блок выполняется на отдельном мультипроцессоре. Иерархия памяти — ядра CUDA используют иерархию ресурсов памяти (регистры, общие, глобальные) для оптимизации скорости доступа и пропускной способности. Язык программирования CUDA расширяет язык программирования C/C++ новыми ключевыми словами, функциями и библиотеками для использования GPU. Также существует интерфейс для языка Fortran — CUDA Fortran. Библиотеки Для работы с технологией CUDA используются, например...