دوره آموزشی مروری بر CUDA آموزش تئوری و مدل برنامه نویسی شرکت شهاب

CUDA در طول سال‌ها دامنه خود را بهبود بخشیده و گسترش داده است، کم و بیش در قفل پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA بهبودیافته. با استفاده از چندین پردازنده گرافیکی سرور P100، می توانید تا ۵۰ برابر بهبود عملکرد را نسبت به CPU ها مشاهده کنید. V100 (در این شکل نشان داده نشده است) برای برخی از بارها ۳ برابر سریعتر است (بنابراین تا ۱۵۰ برابر CPU)، و A100 (همچنین نشان داده نشده است) یکی دیگر ۲ برابر سریعتر است (تا ۳۰۰x CPU). نسل قبلی پردازنده‌های گرافیکی سرور، K80، ۵ برابر تا ۱۲ برابر بهبود عملکرد را نسبت به CPU ارائه می‌کرد. در حالی که APIهای پیشنهادی دیگری برای پردازنده‌های گرافیکی، مانند OpenCL وجود دارد، و پردازنده‌های گرافیکی رقابتی نیز وجود دارند.

هر پردازنده کش مخصوص به خود را دارد که امکان دسترسی سریع به داده های پرکاربرد را فراهم می کند. پردازنده ها از طریق یک گذرگاه مشترک ارتباط برقرار می کنند که آنها را به یک فضای حافظه مشترک بزرگتر متصل می کند. اکنون که اصول اولیه را پوشش دادیم، بیایید بررسی کنیم که چگونه CUDA می‌تواند برای وظایف رایج یادگیری ماشین اعمال شود. درک و استفاده موثر از این سلسله مراتب حافظه برای بهینه سازی برنامه های CUDA بسیار مهم است. پس از اجرای این اسکریپت بر روی یک دستگاه Intel Xeon 1240v3 با شتاب‌دهنده گرافیکی Nvidia Geforce GT1030 از Cherry Servers GPU Cloud، تأیید کرده‌ایم که افزودن اعداد صحیح چندین برابر سریع‌تر روی GPU اجرا می‌شود. به عنوان مثال، GPU هنگام استفاده از ماتریس ۱۰۰۰۰×۱۰۰۰۰ ۱۲۹۴ برابر سریعتر جمع اعداد صحیح را اجرا می کند.

این مبتدی- کتاب سطح برای برنامه نویسانی است که می خواهند به محاسبات موازی بپردازند، بخشی از جامعه محاسباتی با کارایی بالا شوند و اپلیکیشن مدرن بسازند. برای علاقه مندان به یادگیری عمیق، این کتاب Python InterOps، کتابخانه های DL، و مثال های عملی در مورد تخمین عملکرد را پوشش می دهد. برنامه نویسی آسان، توسعه دهندگان بیشتری را به خود جذب می کند و به آن ها انگیزه می دهد تا برنامه های بیشتری را به پردازنده های موازی منتقل کنند. چالش دوم توسعه نرم افزارهای کاربردی است که موازی سازی خود را، با افزایش تعداد هسته پردازنده با GPU ها، مقیاس گذاری می کنند. نه، پردازنده گرافیکی تنها برای وظایفی که نیاز به پردازش موازی دارند مانند رندرینگ گرافیک، شبیه‌سازی‌های پیچیده، و یادگیری ماشین کاربردی است.

ای‌پی‌یوها برای کاربردهایی که نیاز به پردازش گرافیکی متوسط دارند و در عین حال بهینه‌سازی مصرف انرژی در آن‌ها اهمیت دارد، گزینه‌ای ایده‌آل هستند. این تراشه‌ها در دستگاه‌های موبایل، لپ‌تاپ‌ها و کامپیوترهای دسکتاپی که فضای محدودی دارند، استفاده‌های زیادی دارند. با پیچیده‌تر شدن پردازش‌ها و افزایش حجم داده‌ها در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی ai ، یادگیری ماشینی و شبیه‌سازی علمی، نیاز به منابع محاسباتی برای انجام پردازش‌های موازی بیشتر احساس می‌شود. در این شرایط، بسیاری از کاربران به جای استفاده از پردازنده‌های مرکزی CPU، به سراغ پردازنده‌های گرافیکی (GPU) می‌روند. در ادامه، به بررسی این موضوع خواهیم پرداخت که چرا در برخی مواقع استفاده از GPU به جای CPU انتخاب بهتری است.

CUDA یک ابزار قدرتمند برای مهندسین یادگیری ماشینی است که به دنبال سرعت بخشیدن به مدل های خود و مدیریت مجموعه داده های بزرگتر هستند. با درک مدل حافظه CUDA، بهینه سازی دسترسی به حافظه و استفاده از چندین پردازنده گرافیکی، می توانید عملکرد برنامه های یادگیری ماشین خود را به میزان قابل توجهی افزایش دهید. CUDA یک مدل محاسبات موازی است که توسط شرکت nVIDIA ساخته شده که این پلتفرم اِکستنشنی از زبان C است که برای انجام محاسبات با بهره‌گیری از قدرت پردازشی GPU ساخته شده است. برنامه‌نویسی با این پلتفرم به دولوپرها این قابلیت را می‌دهد تا از قدرت باورنکردنی پردازش موازی کارت‌های گرافیک شرکت اِنویدیا برای انجام سریع‌تر و ساده‌تر محاسبات استفاده کنند. BLAS (زیربرنامه های اصلی جبر خطی)، مجموعه ای از الگوریتم های ماتریسی که در فرترن در سال ۱۹۸۹ پیاده سازی شده است، از آن زمان توسط دانشمندان و مهندسان استفاده می شود. CuBLAS نسخه شتاب‌دهی شده توسط GPU از BLAS و با بالاترین کارایی روش برای انجام محاسبات ماتریسی با پردازنده‌های گرافیکی است.

برای فهرستی از سیستم عامل هایی که از کامپایلرها و ابزارهایGCC  پشتیبانی می کنند، به راهنمای نصب CUDA مراجعه کنید. CPU در کنار مزایای فراوانی که دارد، دارای معایبی نیز است، در ادامه به بررسی معایب CPU می‌پردازیم. OpenCL برای پروژه‌هایی که نیاز به پرتابل بودن و پشتیبانی از چندین نوع سخت‌افزار دارن، مناسب‌تره. NVIDIA به عنوان یکی از پیشروان صنعت گرافیک، پشتیبانی گسترده‌ای از CUDA ارائه می‌ده. این یعنی می‌تونیم مطمئن باشیم که این تکنولوژی همیشه به‌روز و با آخرین پیشرفت‌های صنعت هماهنگه. 3- عملیات به صورت موازی در چندین هسته GPU انجام شده و نتیجه در حافظه GPU باقی می ماند.

یکی از روش‌های مؤثر برای دستیابی به این هدف، استفاده از واحدهای پردازش گرافیکی یا GPU (Graphics Processing Unit) است. GPUها به‌طور خاص برای انجام محاسبات موازی و پردازش‌های سنگین طراحی شده‌اند و این ویژگی آن‌ها را برای پیاده‌سازی الگوریتم‌هایی که نیاز به تکرارهای بسیار زیاد دارند، بسیار مناسب می‌سازد. CPU‌ها بیشتر برای انجام کارهای کلی و مدیریت تمامی فعالیت‌های سیستم از اجرای برنامه‌ها و سیستم‌عامل گرفته تا انجام محاسبات پیچیده طراحی شده‌اند. در مقابل، GPUها ابتدا برای رندر گرافیک و گرافیک‌های پیچیده در بازی‌ها و شبیه‌سازی‌های گرافیکی ساخته شدند، اما حالا در کارهایی مثل یادگیری ماشینی و پردازش داده‌های کلان نیز به کار می‌روند. با این حال، پیاده‌سازی الگوریتم‌ها بر روی GPU نیازمند درک عمیق‌تری از معماری آن‌ها و نحوه مدیریت حافظه است. برنامه‌نویسان باید به‌دقت الگوریتم‌ها را به گونه‌ای طراحی کنند که از قابلیت‌های موازی‌سازی GPU بهره‌برداری کنند.

اینجوری، عملیات به صورت موازی روی هزاران هسته‌ی GPU انجام می‌شه و سرعت پردازش به طرز قابل توجهی افزایش پیدا می‌کنه. پس در واقع، CUDA بهت کمک می‌کنه تا کارهای پیچیده و زمان‌بر رو با سرعت و کارایی بیشتری انجام بدی، درست مثل وقتی که یه گروه از دوستان بهت کمک می‌کنن تا یه جشن بزرگ رو سریع‌تر و راحت‌تر برگزار کنی. جالب است بدانید که کمپانی اِنویدیا دست به ساخت یکسری ALU می‌زند که کاملاً قابلیت برنامه‌ریزی دارند که در نهایت امکان شخصی‌سازی کامل برای انجام محاسبات دلخواه‌ را به دولوپرها می‌دهند. در یک کلام، CUDA به دولوپرها اجازه می‌دهد تا ALU داخل پردازندهٔ کارت گرافیک را به خدمت خود درآورند و در مقایسه با CPU با چند ALU که به‌ صورت مجازی در آن ایجاد شده بسیار به صرفه‌تر است. پردازنده‌هایی مثل Intel Core two Duo یا مثلاً AMD Opteron در انجام یک یا دو کار هم‌زمان با سرعت بالا از عملکرد خوبی برخوردارند اما قضیه در مورد کارت‌های گرافیک تا حدودی متفاوت است.

CUDAکه توسط NVIDIA توسعه یافته است، یک پلت فرم محاسباتی موازی و مدل برنامه نویسی است که از قدرت محاسباتی عظیم واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) استفاده می کند. در حالی که پردازنده‌های گرافیکی در ابتدا برای رندر کردن گرافیک طراحی شده بودند، معماری آنها آن‌ها را برای نیازهای پردازش موازی بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیار مناسب می‌سازد. برای استفاده از GPU به جای CPU، ابتدا باید از نرم‌افزارها و چارچوب‌هایی که از پردازش موازی پشتیبانی می‌کنند، مانند CUDA برای کارت‌های NVIDIA یا ROCm برای کارت‌های AMD، استفاده کنید. همانطور که GPU چیست اشاره شد، این پردازنده گرافیکی برای وظایفی مانند یادگیری ماشین، پردازش گرافیک و داده‌های حجیم مناسب‌تر است، زیرا توانایی انجام محاسبات موازی به‌طور هم‌زمان را دارد. پس از نصب درایورهای مناسب و پیکربندی سیستم، می‌توانید از نرم‌افزارهایی مانند TensorFlow یا PyTorch برای آموزش مدل‌ها و پردازش‌های پیچیده استفاده کنید.

این در حال حاضر بسیار ساده تر از زمانی است که من برای اولین بار آن را در اواخر دهه ۲۰۰۰ امتحان کردم. این آموزش با بیان چگونگی قرار گرفتن در معرض زبان های برنامه نویسی عمومی مانند C / C ++ ، مفاهیم اصلی مدل برنامه نویسی CUDA را بیان می کند. هنگامی که نیاز به استفاده از الگوریتم‌های سفارشی دارید، ناگزیر باید به سطوح پایین‌تر انتزاع بروید و از NUMBA استفاده کنید. این کتابخانه دارای ارتباطاتی با CUDA است و به شما اجازه می‌دهد کرنل‌های CUDA خود را به زبان پایتون بنویسید. به این ترتیب می‌توانید با استفاده از فقط پایتون و بدون نیاز به تخصیص حافظه به صورت دستی، به CUDA C/C++ بسیار نزدیک شوید.

این دوره برای اولین بار توسط مجله شهاب با زبان فارسی تقدیم علاقه مندان گردیده است. در این مثال، حافظه هم به هاست و هم به دستگاه اختصاص داده می شود، داده ها به دستگاه منتقل می شود و هسته برای انجام محاسبات راه اندازی می شود. GPUها زمانی به اوج کارایی دست می یابند که رشته ها در یک Warp به مکان های حافظه پیوسته دسترسی داشته باشند. اطمینان حاصل کنید که ساختارهای داده و الگوهای دسترسی شما دسترسی به حافظه ادغام شده را ارتقا می دهند. این atomicAdd تابع برای مدیریت به روز رسانی همزمان وزنه ها به صورت ایمن استفاده می شود.

CPU به عنوان قلب هر سیستم کامپیوتری شناخته می‌شود و عملکرد آن به طور مستقیم بر کارایی دستگاه تاثیر می‌گذارد. در اینجا به بررسی برخی از ویژگی‎های پردازنده‌های CPU از جوانب مختلف می‌پردازیم. CUDA برای کسانی که از کارت‌های گرافیک NVIDIA استفاده می‌کنن و به دنبال کارایی بالا و سهولت در برنامه‌نویسی هستن، انتخاب عالیه. اگه می‌خوای از CUDA به بهترین شکل استفاده کنی، باید سخت‌افزارهای قوی و پیشرفته تهیه کنی. این کار باعث می‌شه بتونی بیشترین بهره‌وری رو از سیستم‌های خودت داشته باشی و کارهای پیچیده رو سریع‌تر انجام بدی. فرض کن که CPU (مغز اصلی کامپیوتر) و GPU (کارت گرافیک) دارن با هم کار می‌کنن.

با استفاده از GPU، این محاسبات می‌توانند به‌صورت موازی انجام شوند، که به تسریع فرآیند آموزش مدل کمک می‌کند. این امر به‌ویژه در مدل‌های بزرگ و پیچیده که نیاز به پردازش داده‌های زیادی دارند، اهمیت دارد. به‌علاوه، با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی مانند کاهش ابعاد و استفاده از معماری‌های بهینه، می‌توان عملکرد GPU را به حداکثر رساند. Learn CUDA Programming به شما کمک می کند برنامه نویسی موازی GPU را یاد بگیرید و کاربردهای مدرن آن را درک کنید. در این کتاب، رویکردهای برنامه نویسی CUDA برای معماری های مدرن GPU را کشف خواهید کرد.

شما نه تنها از طریق ویژگی‌های GPU، ابزارها و APIها راهنمایی می‌شوید، بلکه یاد می‌گیرید که چگونه عملکرد را با نمونه الگوریتم‌های برنامه‌نویسی موازی تجزیه و تحلیل کنید. این کتاب به شما کمک می کند تا عملکرد برنامه های خود را با ارائه بینش هایی در مورد پلت فرم های برنامه نویسی CUDA با کتابخانه های مختلف، دستورالعمل های کامپایلر (OpenACC) و زبان های دیگر بهینه کنید. همانطور که پیشرفت می کنید، خواهید آموخت که چگونه می توان با استفاده از چندین GPU در یک جعبه یا در چندین جعبه، قدرت محاسباتی اضافی تولید کرد. در نهایت، چگونگی تسریع الگوریتم‌های یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و شبکه‌های عصبی تکراری (RNN) را بررسی خواهید کرد. در نهایت، انتخاب بین CPU و GPU به طور مستقیم به ویژگی‌ها و نیازهای خاص پروژه‌ شما بستگی دارد. هر کدام از این پردازنده‌ها مزایا و معایب خود را دارند که برای کاربردهای خاص طراحی شده‌اند.

تصور کن دانشمندان برای شبیه‌سازی آب و هوا یا تحلیل داده‌های ژنتیکی، ساعت‌ها و حتی روزها منتظر می‌موندن تا نتایج به دست بیاد. بازی‌های ویدیویی هم داستان خودشونو داشتن؛ گرافیک‌های ساده و باگ‌های زیاد که تجربه بازی رو حسابی خراب می‌کرد. توجه داشته باشید که همه افزایش‌های سرعت یکسانی را گزارش نمی‌کنند، و در نرم‌افزار آموزش مدل‌ها در پردازنده‌ها، به عنوان مثال با استفاده از کتابخانه هسته ریاضی Intel. علاوه بر این، در خود پردازنده‌ها نیز بهبودهایی صورت گرفته است، که عمدتاً برای ارائه هسته‌های بیشتر است. برای استفاده موثر از CUDA، درک ساختار برنامه نویسی آن ضروری است، که شامل نوشتن هسته ها (عملکردهایی که روی GPU اجرا می شوند) و مدیریت حافظه بین میزبان (CPU) و دستگاه (GPU) است.

استانداردها و زبان‌های برنامه‌نویسی متعددی برای شروع ساخت برنامه‌های شتاب‌یافته با GPU وجود دارد، اما ما برای مثال خود، CUDA و پایتون را انتخاب کرده‌ایم. CUDA ساده‌ترین چارچوب برای شروع است و پایتون در زمینه‌های علمی، مهندسی، تحلیل داده و یادگیری عمیق که همگی به شدت به محاسبات موازی متکی هستند، بسیار محبوب است. هدف OpenACC ساده‌سازی برنامه‌نویسی موازی پلتفرم‌ها و معماری‌های سخت‌افزاری ناهمگن CPU/GPU با تلاش برنامه‌نویسی بسیار کمتر از آنچه در یک مدل سطح پایین مورد نیاز است، می‌باشد. برای چارچوب گذاری آسان ، CUDA یک رابط کاربری ساده مبتنی بر زبانC++ / C ارایه می دهد. مزیت بزرگ الگوی برنامه نویسی CUDA این است که به شما امکان می دهد یک برنامه اسکالر بنویسید.

GPU با استفاده از CUDA این داده‌ها رو به صورت موازی با دیگر دستگاه‌های GPU پردازش می‌کنه. بعد از اتمام کار، داده‌های پردازش شده به CPU برمی‌گردن تا نرم‌افزار بتونه از نتایج استفاده کنه. نوشتن برنامه با CUDAیکی از مسائلی که باید به یاد داشته باشید این است که لازم نیست تمامی قسمت‌های برنامهٔ شما با CUDA نوشته شده باشد. سپس، زمانی که نیاز به نوعی از محاسبات خاص دارید، برنامه‌ٔ شما می‌تواند به راحتی کِرنِل CUDA را صدا بزند تا به کمک شما بیاید. در حقیقت، ایدهٔ اصلی این است که به سادگی CUDA را برای انجام محاسبات و یا هر حوزه‌ٔ مشخصی که نیاز دارید، فراخوانی کنید.

این تحقیق با حمایت مالی شرکت NVIDIA انجام شد و محقق اصلی این پروژه، ایان باک، بعدها به NVIDIA پیوست تا محصول تجاری CUDA رو توسعه بده. از اون زمان تا حالا، NVIDIA بیش از ۳۲ نسخه از CUDA رو منتشر کرده و الان هم آخرین نسخه اون با عنوان CUDA toolkit 12.5 در دسترسه. در ابتدا CUDA فقط از زبان برنامه‌نویسی C پشتیبانی می‌کرد، اما حالا زبان‌های دیگه‌ای مثل C++ هم به اون اضافه شده. CUDA توی حوزه‌های مختلفی که به قدرت محاسباتی بالا نیاز دارن، مثل یادگیری ماشین، علوم پزشکی، فیزیک، سوپرکامپیوترها، استخراج رمزارز و مدل‌سازی‌های علمی، استفاده می‌شه. اگر نمی‌توانید روال‌های کتابخانه CUDA را برای تسریع برنامه‌های خود پیدا کنید، باید در برنامه نویسی سطح پایین CUDA.

برای اینکه این واقعیت را بهتر درک کنید، تصور کنید که یک مانیتور معمولی با رزولوشن ۱۹۲۰ در ۱۲۰۰ دارید که یک کارت گرافیک اِنویدیا باید قادر باشد تا ۲۳۰۴۰۰۰ پیکسل مختلف را در چندین بار در دقیقه پردازش کند. برای انجام این کار، کارت‌های گرافیک از چندین Arithmetic Logic Unit یا به اختصار ALU استفاده می‌کنند. اگر به نمونه‌های موجود در CUDA Toolkit نگاه کنید، خواهید دید که چیزهای بیشتری نسبت به اصول اولیه ای که در بالا توضیح دادم وجود دارد. برای مثال، برخی از فراخوانی‌های تابع CUDA باید در فراخوان‌های checkCudaErrors() پیچیده شوند. همچنین، در بسیاری از موارد، سریع‌ترین کد از کتابخانه‌هایی مانند cuBLAS همراه با تخصیص حافظه میزبان و دستگاه و کپی کردن ماتریس‌ها به صورت رفت و برگشت استفاده می‌کند. کارت‌های گرافیکی احتمالاً به اندازه رایانه شخصی قدیمی هستند – یعنی اگر آداپتور نمایشگر تک رنگ IBM 1981 را یک کارت گرافیک در نظر بگیرید.

جایی که عملکرد از چارچوبی به فریم‌ورک دیگر متفاوت است، در مقیاس آنها به چندین GPU و چندین گره است. پردازنده گرافیکی Nvidia یک سکوی نرم افزاری به نام CUDA معرفی کرده است که به برنامه نویسان اجازه می دهد به راحتی با زبان های C، C++ و Fortran بر روی GPU برنامه نویسی کنند. شرکت Mathwork توانسته با ارائه یک wrapper استفاده از CUDA را بسیار ساده کند. سینتکس استفاده از GPU در متلب به حدی ساده است که در نوع خود مثال زدنی است.( با توجه به حجم پیچیدگی کار با GPU در C). در پردازش تصویر، عملیات‌هایی مانند فیلتر کردن، تشخیص لبه و تبدیل‌های فوریه می‌توانند به‌طور همزمان بر روی پیکسل‌های مختلف انجام شوند. برای بارهای کاری یادگیری ماشین، هسته های تانسور NVIDIA (موجود در معماری های جدیدتر GPU) می تواند سرعت های قابل توجهی را برای عملیات ضرب ماتریس و پیچیدگی ایجاد کند.

باک بعداً به NVIDIA پیوست و راه‌اندازی CUDA را در سال ۲۰۰۶ رهبری کرد، اولین راه‌حل تجاری برای محاسبات با هدف عمومی بر روی پردازنده‌های گرافیکی. این کتاب در سطح کارشناسی ارشد و دکتری در رشته‌های مهندسی کامپیوتر، برق و فناوری  اطلاعات تدریس می‌شود. قدرت محاسباتی به عاملی حیاتی در پیشبرد مرزهای امکان‌پذیر در یادگیری ماشین تبدیل شده است. همانطور که مدل‌ها پیچیده‌تر می‌شوند و مجموعه داده‌ها به طور تصاعدی گسترش می‌یابند، محاسبات سنتی مبتنی بر CPU اغلب در برآوردن نیازهای وظایف یادگیری ماشین مدرن کوتاهی می‌کند. اینجا جایی است که CUDA (معماری یکپارچه دستگاه محاسبه) می آید، رویکردی برای تسریع روند کار یادگیری ماشین.

کامپایلر  CUDA، از انتزاعات برنامه نویسی برای بهره برداری از موازی سازی موجود در الگوی برنامه نویسی CUDA استفاده می کند. پردازنده‌های گرافیکی از نظر تطبیق با پلتفرم‌ها و معماری‌های مختلف محدودیت دارند. برخی از سیستم‌عامل‌ها مانند iOS یا Android و همچنین برخی زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Ruby یا PHP توسط GPU پشتیبانی نمی‌شوند که این محدودیت‌ها استفاده از آنها را در برخی کاربردها دشوار می‌کند. اجرای برنامه‌ها و فرآیندهای متعدد به صورت هم‌زمان بر روی GPU می‌تواند با پیچیدگی‌های زیادی همراه باشد. انتقال مکرر داده‌ها بین پردازنده مرکزی و پردازنده گرافیکی و نیاز به همگام‌سازی رشته‌ها میان چند GPU می‌تواند عملکرد کلی سیستم را تحت تأثیر قرار داده و بهره‌وری را کاهش دهد. معماری GPU مبتنی بر SIMD است، به این معنا که یک دستورالعمل مشابه می‌تواند روی چندین مجموعه داده به‌طور همزمان اجرا شود.

از شرکت‌های دیگر، مانند AMD، ترکیب پردازنده‌های گرافیکی CUDA و NVIDIA بر چندین حوزه کاربردی، از جمله آموزش عمیق، و پایه ای برای برخی از سریع ترین رایانه های جهان است. من پنج سال گذشته را صرف غوطه ور شدن در دنیای جذاب یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق کرده ام. اشتیاق و تخصص من باعث شده تا در بیش از 50 پروژه مهندسی نرم افزار متنوع با تمرکز ویژه بر AI/ML مشارکت کنم. کنجکاوی مداوم من نیز مرا به سمت پردازش زبان طبیعی کشانده است، زمینه ای که مشتاق کشف بیشتر هستم. CUDA از عملیات ناهمزمان پشتیبانی می کند و به شما امکان می دهد محاسبات را با انتقال داده همپوشانی کنید. این به ویژه در خطوط لوله یادگیری ماشینی مفید است، جایی که می توانید دسته بعدی داده را در حالی که دسته فعلی در حال پردازش است آماده کنید.

افزایش سرعت پردازنده‌های گرافیکی به زودی برای محاسبات با عملکرد بالا به دست آمده است. اگر با تکه های بزرگ داده کار می کنید که می توانند به صورت موازی پردازش شوند، احتمالاً ارزش آن را دارد که عمیق تر در برنامه نویسی GPU غوطه ور شوید. همانطور که مشاهده کردید، افزایش عملکرد هنگام استفاده از محاسبات GPU برای پردازش ماتریس های بزرگ قابل توجه است. در پایان روز، اگر برنامه شما بتواند از محاسبات موازی استفاده کند، ممکن است در زمان و منابع گرانبهای شما صرفه جویی کند. با داشتن یک پس زمینه قوی، اکنون دانش جدید خود را برای توسعه شبکه عصبی عمیق مبتنی بر GPU خود از ابتدا به کار خواهید گرفت.

برخلاف رشته‌های CPU که نسبتاً سنگین هستند، رشته‌های GPU بسیار سبک وزن هستند. یک برنامه معمولی CUDA می تواند هزاران یا حتی میلیون ها رشته را به طور همزمان راه اندازی کند. پروژه های پایتون خود را به راحتی بر روی سرورهای اختصاصی یا مجازی قدرتمند و مقرون به صرفه Cherry Servers مستقر و مقیاس کنید. از یک اکوسیستم ابری باز با API و ادغام های یکپارچه و یک کتابخانه پایتون بهره مند شوید. در سال 1996، انویدیا تلاش خود برای رقابت در بازار شتاب دهنده های سخت افزار گرافیکی یا 3D را با محصولات ضعیف آغاز کرد. در آن زمان دلیل اصلی ساخت GPU، بازی های رایانه ای بودند و بعد از آن بود که از آن برای ریاضیات، علوم و مهندسی، محاسبات حجیم و … استفاده می شد.

در واقع، هر چه ماتریس بزرگتر باشد، ممکن است انتظار افزایش عملکرد بالاتری داشته باشید. بیایید روش‌های استفاده از CUDA در پایتون را با شروع از بالاترین سطح انتزاع و حرکت به سمت پایین‌ترین سطح مرور کنیم. OpenCL بسیار متنوع است و با موفقیت توسط غول‌های صنعت فناوری از جمله AMD، اپل، IBM، Intel، Nvidia، Qualcomm، سامسونگ و بسیاری دیگر پذیرفته شده است. این زبان بر اساس زبان C/C++ است و بسته‌های جانبی شخص ثالث نیز برای پایتون، جاوا، R، GO، جاوا اسکریپت و بسیاری دیگر در دسترس هستند. کد نمونه ی زیر، هسته CUDA را نشان می دهد که دو بردار A وB را با هم جمع می کند. کد هسته در GPU اجرا می شود و ذاتا مقیاس پذیر است زیرا دو بردار را به نحوی اضافه می کند که شبیه به اضافه کردن دو عدد اسکالر است.

هزاران برنامه کاربردی توسط CUDA تسریع شده اند، از جمله کتابخانه ها و چارچوب ها که زمینه ساز تحول مداوم در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. این تکنولوژی، با بهره‌گیری از قدرت پردازش کارت‌های گرافیک NVIDIA، به برنامه‌نویسان امکان می‌ده تا کارهای پیچیده محاسباتی رو با سرعت و کارایی بالا انجام بدن. اگرچه استفاده از CUDA ممکنه چالش‌هایی داشته باشه، اما با توجه به مزایای بیشمارش، می‌تونه ابزار بسیار قدرتمندی برای توسعه‌دهندگان باشه. در این دروس، سیستم‌های پردازش موازی و کاربردهای آنها و دلایل مورد نیاز برای پردازش موازی و موانع موجود مورد بررسی قرار می‌گیرد. همچنین انواع معماری‌های پردازش موازی و شبکه‌های ارتباطی، روش‌های مختلف تجزیه مسائل، استخراج انواع سطوح موازی‌سازی موجود در الگوریتم‌ها، شناسایی بخش‌های محاسباتی و زمان‌گیر کاربردها مورد بحث قرار می‌گیرند.

سوال این است که آیا شما به یک شتاب دهنده GPU نیاز دارید به جزئیات مسئله ای که سعی در حل آن دارید بستگی دارد. هم CPU و هم GPU دارای حوزه های مختلفی از برتری هستند و دانستن محدودیت های آنها در هنگام تصمیم گیری در مورد استفاده از برنامه نویسی GPU برای پروژه خود به شما کمک خواهد کرد. پس از نصب CUDA ، می توانید شروع به نوشتن برنامه های موازی کرده و از موازی سازی گسترده موجود در GPU ها استفاده کنید. همونطور که در پست قبلی هم گفتم CUDA فقط مخصوص گرافیک های Nvidia هستش، اونم نه تمام گرافیک های این شرکت. برای موازی سازی رو کارت گرافیک هم فعلا متلب فقط می تونه از CUDA استفاده کنه.

در مرحله بعد، تعدادی از کتابخانه های شناخته شده NVIDIA مانند cuFFT و cuBLAS را کاوش خواهید کرد. CUDA در صنایع مختلفی مثل بازی‌سازی، شبیه‌سازی علمی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می‌شه. بله، CUDA از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی مثل C، C++، و Python پشتیبانی می‌کنه. بله، CUDA به طور خاص برای کارت‌های گرافیک NVIDIA طراحی شده و فقط روی این کارت‌ها قابل اجراست. باید ببینی چند تا GPU تو سازمانت داری و آیا این GPUها با CUDA سازگارن یا نه.

هر CPU مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها دارد که به آن توانایی پردازش انواع مختلفی از عملیات‌ها را می‌دهد. این مجموعه دستورالعمل‌ها شامل محاسبات ریاضی، پردازش داده‌های چندرسانه‌ای، رمزنگاری و دیگر وظایف خاص است. مجموعه دستورالعمل‌های پیشرفته مانند  Advanced Vector Extensions برای بهبود پردازش داده‌های حجیم و Single Instruction, Multiple Data برای انجام عملیات همزمان روی داده‌های بزرگ وجود دارند. این ساده‌ترین روشیه که CUDA کار می‌کنه، ولی واقعیت اینه که محاسبات موازی GPU خیلی پیچیده‌تر و هوشمندانه‌تر از این حرفاست. به جای اینکه CPU فقط دستورالعمل‌ها رو به GPU بده و منتظر نتایج بمونه، CPU داده‌های مربوط به وظیفه رو به GPU می‌فرسته.