Общая информация по CUDA

Технология NVIDIA CUDA™ - это среда разработки на C, которая позволяет программистам и разработчикам создавать программное обеспечение для решения сложных вычислительных задач благодаря многоядерной вычислительной мощности графических процессоров. GPU-вычисления по технологии CUDA открывают новые вычислительные возможности, когда сотни процессорных ядер объединяют усилия для решения вычислительных задач, вследствие чего производительность значительно увеличивается по сравнению с традиционными решениями.

Основная идея CUDA - это выполнение вычислений на графических процессорах. В каждом ядре GPU заключены огромные вычислительные возможности, раскрыть которые можно при помощи организации параллельных вычислений. CUDA является программной платформой, которая позволяет создавать суперкомпьютеры на базе объединения вычислительных мощностей GPU.

Возможности технологии CUDA

• Стандартный язык C для разработки приложений на GPU
• Стандартные библиотеки численного анализа для быстрого преобразования Фурье и базового пакета программ линейной алгебры
• Специальный драйвер CUDA для вычислений с возможностью быстрой передачи данных между GPU и CPU
• Поддержка операционных систем Linux 64-bit, Windows-7/8/10 64-bit

Алгоритмы и программы, реализованные на базе CUDA

• Свёртка изображений.
• Дискретное косинусное преобразование.
• Дискретное вейвлет-преобразование (одномерный вейвлет Хаара).
• Быстрое преобразование Уолша.
• Вычисление гистограммы большого массива (онлайн-гистограммы для каждого полученного кадра).
• Цветовая интерполяция (демозаик)
• CPU-GPU интеграция кода, написанного на C и C++.
• Подавление шума в изображениях.
• Онлайн-фильтр Собеля (выделение контуров).
• Преобразование Фурье.
• Совмещение вычислений и копирования.
• Умножение матриц, векторов, онлайн-фильтры.
• Быстрый доступ к данным, находящимся в оперативной памяти компьютера. Запись данных на жёсткий диск, выдача управляющих сигналов, взаимодействие со стандартным софтом и с CPU, отправка данных по сети. Тесты производительности, определение времени выполнения алгоритма.