ಸಮಾನಾಂತರ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನ್​ಲಾಕ್​ ಮಾಡುವುದು: CUDA GPU ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್​ನ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ವೇಗದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್​ನ ನಿರಂತರ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್​ನ ಭೂದೃಶ್ಯವು ಗಮನಾರ್ಹ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಕಂಡಿದೆ. ದಶಕಗಳಿಂದ, ಕೇಂದ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕ (CPU) ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್​ನ ನಿರ್ವಿವಾದ ರಾಜನಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್​ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್​ ಯುನಿಟ್​ (GPU) ನ ಆಗಮನ ಮತ್ತು ಸಾವಿರಾರು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅದರ ಅದ್ಭುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ, ಸಮಾನಾಂತರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್​ನ ಹೊಸ ಯುಗ ಉದಯಿಸಿದೆ. ಈ ಕ್ರಾಂತಿಯ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿ NVIDIA's CUDA (Compute Unified Device Architecture) ಇದೆ, ಇದು ಸಮಾನಾಂತರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್​ ವೇದಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಡೆವಲಪರ್​ಗಳಿಗೆ NVIDIA GPUಗಳ ಅಪಾರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ CUDA ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು, ಅದರ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

GPU ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು CUDA ಏಕೆ?

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, GPU ಗಳನ್ನು ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್​ ರೆಂಡರಿಂಗ್​ಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿತ್ತು, ಇದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್​ ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ 3D ದೃಶ್ಯವನ್ನು ರೆಂಡರಿಂಗ್​ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಯೋಚಿಸಿ - ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್​, ಶೃಂಗ ಅಥವಾ ತುಂಡನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಮಾನಾಂತರ ರಚನೆಯು, ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸರಳ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕೋರ್​ಗಳಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, CPU's ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ತರ್ಕಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿರುವ ಕೆಲವು ಶಕ್ತಿಯುತ ಕೋರ್​ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಈ ರಚನಾತ್ಮಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು GPU ಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ಸ್ವತಂತ್ರ, ಚಿಕ್ಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. General-Purpose computing on Graphics Processing Units (GPGPU) ಇಲ್ಲಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ. GPGPU ಗ್ರಾಹಕ-ಅಲ್ಲದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗಾಗಿ GPU's ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಲಾಭವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

NVIDIA's CUDA GPGPU ಗಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು C/C++ ವಿಸ್ತರಣೆ ಭಾಷೆ, ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ NVIDIA GPU ಗಳಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. CUDA ನಂತಹ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್​ಗಾಗಿ GPU ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

CUDA ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ನ ಪ್ರಮುಖ ಲಾಭಗಳು:

• ಮಹಾಸಮನಂತರತೆ: CUDA ಸಾವಿರಾರು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್​ಲಾಕ್​ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗೆ ನಾಟಕೀಯ ವೇಗವರ್ಧನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಲಾಭಗಳು: ಅಂತರ್ಗತ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ, CUDA CPU-ಮಾತ್ರ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಪ್ರಮಾಣದ ಆದೇಶಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
• ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆ: CUDA ಲೈಬ್ರರಿಗಳು, ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಸಮುದಾಯದ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಬಹುಮುಖತೆ: ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಡೀಪ್​ ಲರ್ನಿಂಗ್​ ಮತ್ತು ವಿಡಿಯೋ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯವರೆಗೆ, CUDA ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

CUDA ರಚನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

CUDA ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ ಮಾಡಲು, ಅದರ ಮೂಲ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಈ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ GPU-ವೇಗವರ್ಧಿತ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

CUDA ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಶ್ರೇಣಿ:

NVIDIA GPU ಗಳು ಶ್ರೇಣೀಕೃತವಾಗಿ ಸಂಘಟಿತವಾಗಿವೆ:

• GPU (ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್​ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್​ ಯುನಿಟ್): ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕ.
• ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್​ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸರ್​ಗಳು (SMs): GPU ಯ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಘಟಕಗಳು. ಪ್ರತಿ SM ಅನೇಕ CUDA ಕೋರ್​ಗಳು (ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳು), ರಿಜಿಸ್ಟರ್​ಗಳು, ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
• CUDA ಕೋರ್​ಗಳು: SM ಒಳಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳು, ಗಣಿತ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
• ವಾರ್ಪ್​ಗಳು: ಒಂದೇ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಲಾಕ್‌ಸ್ಟೆಪ್​ನಲ್ಲಿ (SIMT - Single Instruction, Multiple Threads) ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ 32 ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ಗುಂಪು. ಇದು SM ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಯ ಅತ್ಯಂತ ಚಿಕ್ಕ ಘಟಕವಾಗಿದೆ.
• ಥ್ರೆಡ್​ಗಳು: CUDA ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಚಿಕ್ಕ ಘಟಕ. ಪ್ರತಿ ಥ್ರೆಡ್​ ಕೆರ್ನಲ್​ ಕೋಡ್​ನ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ಬ್ಲಾಕ್​ಗಳು: ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್​ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ಗುಂಪು. ಬ್ಲಾಕ್​ನಲ್ಲಿರುವ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ವೇಗದ ಆನ್-ಚಿಪ್​ ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾರಿಯರ್​ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್​ ಮಾಡಬಹುದು. ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ SM ಗಳಿಗೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಗ್ರಿಡ್​ಗಳು: ಒಂದೇ ಕೆರ್ನಲ್​ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳ ಸಂಗ್ರಹ. ಒಂದು ಗ್ರಿಡ್ GPU ಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಮಾನಾಂತರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ರಚನೆಯು GPU ಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ.

CUDA ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮಾದರಿ: ಕೆರ್ನಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೋಸ್ಟ್/ಡಿವೈಸ್​ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ

CUDA ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ ಹೋಸ್ಟ್-ಡಿವೈಸ್​ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೋಸ್ಟ್​ CPU ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂಬಂಧಿತ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಡಿವೈಸ್​ GPU ಮತ್ತು ಅದರ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

• ಕೆರ್ನಲ್‌ಗಳು: ಇವು CUDA C/C++ ನಲ್ಲಿ ಬರೆದ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್​ನಿಂದ ಕರೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು GPU ಯಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಂದ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಕೆರ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್​ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡಿವೈಸ್​ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಹೋಸ್ಟ್​ ಕೋಡ್​: ಇದು CPU ಯಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಮಾಣಿತ C/C++ ಕೋಡ್​ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು, ಹೋಸ್ಟ್​ ಮತ್ತು ಡಿವೈಸ್​ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡುವುದು, ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು, ಕೆರ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವುದು ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.
• ಡಿವೈಸ್​ ಕೋಡ್​: ಇದು ಕೆರ್ನಲ್​ನೊಳಗಿನ ಕೋಡ್​ ಆಗಿದೆ, ಇದು GPU ಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ವಿಶಿಷ್ಟ CUDA ಕಾರ್ಯವು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

1. ಡಿವೈಸ್​ನಲ್ಲಿ (GPU) ಮೆಮೊರಿ ಹಂಚಿಕೆ.
2. ಇನ್​ಪುಟ್​ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್​ ಮೆಮೊರಿಯಿಂದ ಡಿವೈಸ್​ ಮೆಮೊರಿಗೆ ನಕಲಿಸುವುದು.
3. ಗ್ರಿಡ್​ ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಕ್​ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ ಡಿವೈಸ್​ನಲ್ಲಿ ಕೆರ್ನಲ್​ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು.
4. GPU ಯಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಕೆರ್ನಲ್​ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
5. ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಡಿವೈಸ್​ ಮೆಮೊರಿಯಿಂದ ಹೋಸ್ಟ್​ ಮೆಮೊರಿಗೆ ನಕಲಿಸುವುದು.
6. ಡಿವೈಸ್​ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುವುದು.

ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ CUDA ಕೆರ್ನಲ್​ ಬರೆಯುವುದು: ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆ

ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿವರಿಸೋಣ: ವೆಕ್ಟರ್​ ಸೇರ್ಪಡೆ. ನಾವು ಎರಡು ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು, A ಮತ್ತು B ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್​ C ಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. CPU ಯಲ್ಲಿ, ಇದು ಒಂದು ಸರಳ ಲೂಪ್​ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. CUDA ಬಳಸಿಕೊಂಡು GPU ಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಥ್ರೆಡ್​ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು A ಮತ್ತು B ಯಿಂದ ಒಂದೇ ಅಂಶಗಳ ಜೋಡಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ.

ಇಲ್ಲಿ CUDA C++ ಕೋಡ್​ನ ಸರಳೀಕೃತ ವಿವರಣೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:

1. ಡಿವೈಸ್​ ಕೋಡ್​ (ಕೆರ್ನಲ್​ ಕಾರ್ಯ):

ಕೆರ್ನಲ್​ ಕಾರ್ಯವನ್ನು __global__ ಕ್ವಾಲಿಫೈಯರ್​ನೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಅದನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್​ನಿಂದ ಕರೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಡಿವೈಸ್​ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

__global__ void vectorAdd(const float* A, const float* B, float* C, int n) {
    // ಗ್ಲೋಬಲ್​ ಥ್ರೆಡ್​ ಐಡಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    // ಥ್ರೆಡ್​ ಐಡಿ ವೆಕ್ಟರ್​ಗಳ ಗಡಿಗಳೊಳಗೆ ಇದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ
    if (tid < n) {
        C[tid] = A[tid] + B[tid];
    }
}

ಈ ಕೆರ್ನಲ್​ನಲ್ಲಿ:

• blockIdx.x: X ಆಯಾಮದಲ್ಲಿ ಗ್ರಿಡ್​ನಲ್ಲಿ ಬ್ಲಾಕ್​ನ ಸೂಚ್ಯಂಕ.
• blockDim.x: X ಆಯಾಮದಲ್ಲಿ ಬ್ಲಾಕ್​ನಲ್ಲಿರುವ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ.
• threadIdx.x: X ಆಯಾಮದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಬ್ಲಾಕ್​ನಲ್ಲಿರುವ ಥ್ರೆಡ್​ನ ಸೂಚ್ಯಂಕ.
• ಇವುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, tid ಪ್ರತಿ ಥ್ರೆಡ್​ಗೆ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಗ್ಲೋಬಲ್​ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಹೋಸ್ಟ್​ ಕೋಡ್​ (CPU ತರ್ಕ):

ಹೋಸ್ಟ್​ ಕೋಡ್​ ಮೆಮೊರಿ, ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ಕೆರ್ನಲ್​ ಪ್ರಾರಂಭವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

#include <iostream>

// vectorAdd ಕೆರ್ನಲ್​ ಮೇಲೆ ಅಥವಾ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಫೈಲ್​ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ

int main() {
    const int N = 1000000; // ವೆಕ್ಟರ್​ಗಳ ಗಾತ್ರ
    size_t size = N * sizeof(float);

    // 1. ಹೋಸ್ಟ್​ ಮೆಮೊರಿ ಹಂಚಿಕೆ
    float *h_A = (float*)malloc(size);
    float *h_B = (float*)malloc(size);
    float *h_C = (float*)malloc(size);

    // ಹೋಸ್ಟ್​ ವೆಕ್ಟರ್​ಗಳು A ಮತ್ತು B ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        h_A[i] = sin(i) * 1.0f;
        h_B[i] = cos(i) * 1.0f;
    }

    // 2. ಡಿವೈಸ್​ ಮೆಮೊರಿ ಹಂಚಿಕೆ
    float *d_A, *d_B, *d_C;
    cudaMalloc(&d_A, size);
    cudaMalloc(&d_B, size);
    cudaMalloc(&d_C, size);

    // 3. ಹೋಸ್ಟ್​ನಿಂದ ಡಿವೈಸ್​ಗೆ ಡೇಟಾ ನಕಲಿಸಿ
    cudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 4. ಕೆರ್ನಲ್​ ಪ್ರಾರಂಭದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸಂರಚಿಸಿ
    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;

    // 5. ಕೆರ್ನಲ್​ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
    vectorAdd<<>>(d_A, d_B, d_C, N);

    // ಮುಂದುವರಿಯುವ ಮೊದಲು ಕೆರ್ನಲ್​ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್​ ಮಾಡಿ
    cudaDeviceSynchronize(); 

    // 6. ಡಿವೈಸ್​ನಿಂದ ಹೋಸ್ಟ್​ಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಕಲಿಸಿ
    cudaMemcpy(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 7. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ (ಐಚ್ಛಿಕ)
    // ... ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ ...

    // 8. ಡಿವೈಸ್​ ಮೆಮೊರಿ ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಿ
    cudaFree(d_A);
    cudaFree(d_B);
    cudaFree(d_C);

    // ಹೋಸ್ಟ್​ ಮೆಮೊರಿ ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಿ
    free(h_A);
    free(h_B);
    free(h_C);

    return 0;
}

kernel_name<<>>(arguments) ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್​ ಕೆರ್ನಲ್​ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ: ಎಷ್ಟು ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗೆ ಎಷ್ಟು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು. GPU ಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ CUDA ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು

CUDA ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ನಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು GPU ಕೋಡ್​ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಗತ್ಯ. ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿವೆ:

1. ಮೆಮೊರಿ ಶ್ರೇಣಿ ಮತ್ತು ವಿಳಂಬ:

GPU ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮೆಮೊರಿ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್​ ಮತ್ತು ವಿಳಂಬದ ಬಗ್ಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

• ಗ್ಲೋಬಲ್​ ಮೆಮೊರಿ: ಅತಿದೊಡ್ಡ ಮೆಮೊರಿ ಸಂಗ್ರಹ, ಇದು ಗ್ರಿಡ್​ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಂದ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ಇದು ಇತರ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಅತಿದೊಡ್ಡ ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್​ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಹೋಸ್ಟ್​ ಮತ್ತು ಡಿವೈಸ್​ ನಡುವಿನ ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆ ಗ್ಲೋಬಲ್​ ಮೆಮೊರಿ ಮೂಲಕ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
• ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ: SM ಒಳಗೆ ಆನ್-ಚಿಪ್​ ಮೆಮೊರಿ, ಇದು ಬ್ಲಾಕ್​ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಂದ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ಇದು ಗ್ಲೋಬಲ್​ ಮೆಮೊರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್​ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಬ್ಲಾಕ್​ ಒಳಗೆ ಥ್ರೆಡ್​ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮರುಬಳಕೆಗೆ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಲೋಕಲ್​ ಮೆಮೊರಿ: ಪ್ರತಿ ಥ್ರೆಡ್​ಗೆ ಖಾಸಗಿ ಮೆಮೊರಿ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಫ್-ಚಿಪ್​ ಗ್ಲೋಬಲ್​ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಸಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
• ರಿಜಿಸ್ಟರ್​ಗಳು: ಅತ್ಯಂತ ವೇಗದ ಮೆಮೊರಿ, ಪ್ರತಿ ಥ್ರೆಡ್​ಗೆ ಖಾಸಗಿ. ಇವು ಕಡಿಮೆ ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ಅತಿದೊಡ್ಡ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್​ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಕಂಪೈಲರ್​ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ರಿಜಿಸ್ಟರ್​ಗಳಲ್ಲಿ ಇಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಥಿರ ಮೆಮೊರಿ: ಕ್ಯಾಶ್​ ಮಾಡಲಾದ ಓದಲು-ಮಾತ್ರ ಮೆಮೊರಿ. ಇದು ಒಂದು ವಾರ್ಪ್​ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
• ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್​ ಮೆಮೊರಿ: ಸ್ಪೇಷಿಯಲ್​ ಲೋಕಾಲිටಿಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್​ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್​ ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್​ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್​ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ: ಗ್ಲೋಬಲ್​ ಮೆಮೊರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ. ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ರಿಜಿಸ್ಟರ್​ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಿ. ಗ್ಲೋಬಲ್​ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಾಗ, ಒಗ್ಗೂಡಿದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.

2. ಒಗ್ಗೂಡಿದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶಗಳು:

ಒಗ್ಗೂಡಿಕೆ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ವಾರ್ಪ್​ನಲ್ಲಿರುವ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಗ್ಲೋಬಲ್​ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಕದ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ, GPU ಡೇಟಾವನ್ನು ದೊಡ್ಡ, ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಹಿವಾಟುಗಳಲ್ಲಿ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್​ ಅನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಒಗ್ಗೂಡದ ಪ್ರವೇಶಗಳು ಅನೇಕ ನಿಧಾನ ಮೆಮೊರಿ ವಹಿವಾಟುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಹಾನಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ನಮ್ಮ ವೆಕ್ಟರ್​ ಸೇರ್ಪಡೆಯಲ್ಲಿ, threadIdx.x ಕ್ರಮವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಥ್ರೆಡ್​ A[tid] ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದರೆ, tid ಮೌಲ್ಯಗಳು ವಾರ್ಪ್​ನಲ್ಲಿರುವ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಪಕ್ಕ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿದ್ದರೆ ಇದು ಒಗ್ಗೂಡಿದ ಪ್ರವೇಶವಾಗಿದೆ.

3. ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ:

ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಎಂಬುದು SM ನಲ್ಲಿರುವ ಸಕ್ರಿಯ ವಾರ್ಪ್​ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೂ SM ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದಾದ ವಾರ್ಪ್​ಗಳ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಗೂ ಇರುವ ಅನುಪಾತವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಒಂದು ವಾರ್ಪ್​ ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡಾಗ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೆಮೊರಿಗಾಗಿ ಕಾಯುವಾಗ) SM ಇತರ ಸಕ್ರಿಯ ವಾರ್ಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿಯು ಪ್ರತಿ ಬ್ಲಾಕ್​ಗೆ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ರಿಜಿಸ್ಟರ್​ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ: SM ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸದೆ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗೆ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಕೆರ್ನಲ್​ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಬಳಕೆ (ರಿಜಿಸ್ಟರ್​ಗಳು, ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ) ಅನ್ನು ಟ್ಯೂನ್​ ಮಾಡಿ.

4. ವಾರ್ಪ್​ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್:

ವಾರ್ಪ್​ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ಒಂದೇ ವಾರ್ಪ್​ನಲ್ಲಿರುವ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, if-else ನಂತಹ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಹೇಳಿಕೆಗಳಿಂದಾಗಿ). ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ, ವಾರ್ಪ್​ನಲ್ಲಿರುವ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಇದು ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮಾರ್ಗಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮರೆಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ.

ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ: ಕೆರ್ನಲ್‌ಗಳ ಒಳಗೆ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಶಾಖೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಶಾಖೆಗಳು ಒಂದೇ ವಾರ್ಪ್​ನಲ್ಲಿರುವ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾದರೆ. ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್​ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪುನರ್ರಚಿಸಿ.

5. ಸ್ಟ್ರೀಮ್​ಗಳು:

CUDA ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಅಸಮಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಹೋಸ್ಟ್​ ಮುಂದಿನ ಆದೇಶವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಕೆರ್ನಲ್​ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳಲು ಕಾಯುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳ ಅತಿಕ್ರಮಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ನೀವು ಬಹು ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು, ಇದು ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕೆರ್ನಲ್​ ಪ್ರಾರಂಭಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಪ್ರಸ್ತುತ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದೊಂದಿಗೆ ಮುಂದಿನ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲಿಸುವುದನ್ನು ಅತಿಕ್ರಮಿಸಿ.

ವೇಗವರ್ಧಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ CUDA ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಕಸ್ಟಮ್​ CUDA ಕೆರ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವಾಗ ಗರಿಷ್ಠ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, NVIDIA ಅತ್ಯಂತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್​ ಮಾಡಿದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಶ್ರೀಮಂತ ಸೆಟ್​ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಡಿಮೆ-ಮಟ್ಟದ CUDA ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಈ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಕಡಿಮೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಯತ್ನದೊಂದಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಲಾಭಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

• cuBLAS (CUDA Basic Linear Algebra Subprograms): NVIDIA GPU ಗಳಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್​ ಮಾಡಿದ BLAS API ಯ ಅನುಷ್ಠಾನ. ಇದು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್-ವೆಕ್ಟರ್​, ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್-ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್​ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್​-ವೆಕ್ಟರ್​ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿದ ರೂಟೀನ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ-ಭಾರೀ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
• cuFFT (CUDA Fast Fourier Transform): GPU ಯಲ್ಲಿ ಫೋರಿಯರ್​ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಗ್ನಲ್​ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್​, ಇಮೇಜ್​ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• cuDNN (CUDA Deep Neural Network library): ಡೀಪ್​ ನ್ಯೂರಲ್​ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ GPU-ವೇಗವರ್ಧಿತ ಲೈಬ್ರರಿ. ಇದು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್​ ಲೇಯರ್​ಗಳು, ಪೂಲಿಂಗ್​ ಲೇಯರ್​ಗಳು, ಆಕ್ಟಿವೇಶನ್​ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿದ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೀಪ್​ ಲರ್ನಿಂಗ್​ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ.
• cuSPARSE (CUDA Sparse Matrix): ಸ್​ಪಾರ್ಸ್​ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್​ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ರೂಟೀನ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್​ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್​ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್​ಗಳು ಸೊನ್ನೆ ಅಂಶಗಳಿಂದ ತುಂಬಿರುತ್ತವೆ.
• Thrust: CUDA ಗಾಗಿ C++ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್​ ಲೈಬ್ರರಿ, ಇದು C++ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್​ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್​ ಲೈಬ್ರರಿ (STL) ಗೆ ಹೋಲುವ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ, GPU-ವೇಗವರ್ಧಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾರ್ಟಿಂಗ್​, ರಿಡಕ್ಷನ್​ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್​ನಂತಹ ಅನೇಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಾನಾಂತರ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಆಚರಣಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟ: ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕೆರ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ CUDA ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ನಿಮ್ಮ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಬಹುದೇ ಎಂದು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ಆಗಾಗ್ಗೆ, ಈ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು NVIDIA ತಜ್ಞರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ GPU ರಚನೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್​ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

CUDA ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ: ವಿಭಿನ್ನ ಜಾಗತಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು

CUDA ಶಕ್ತಿಯು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ:

• ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ: ಜರ್ಮನಿಯಲ್ಲಿ ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ವೀಕ್ಷಣಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಖಗೋಳ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳವರೆಗೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸಂಕೀರ್ಣ ಭೌತಿಕ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು CUDA ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
• ಮೆಷಿನ್​ ಲರ್ನಿಂಗ್​ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ: ಟೆನ್ಸಾರ್‌ಫ್ಲೋ ಮತ್ತು ಪೈಟಾರ್ಚ್​ನಂತಹ ಡೀಪ್​ ಲರ್ನಿಂಗ್​ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ನ್ಯೂರಲ್​ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು CUDA (cuDNN ಮೂಲಕ) ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್​ ವಿಷನ್​, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್​ನಲ್ಲಿ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಮುನ್ನಡೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಟೋಕಿಯೊ ಮತ್ತು ಸಿಲಿಕಾನ್​ ವ್ಯಾಲಿಯ ಕಂಪನಿಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು CUDA-ಚಾಲಿತ GPU ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
• ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳು: ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್​ ಟ್ರೇಡಿಂಗ್​, ಅಪಾಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್​ಫೋಲಿಯೊ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಶನ್​ ಲಂಡನ್​ ಮತ್ತು ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್​ನಂತಹ ಹಣಕಾಸು ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಆವರ್ತನ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ CUDA ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
• ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಉದಾ., MRI ಮತ್ತು CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್​ಗಳು), ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಜೀನೋಮಿಕ್​ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್​ CUDA ದಿಂದ ವೇಗವರ್ಧಿತವಾಗುತ್ತಿವೆ, ಇದು ವೇಗವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ದಕ್ಷಿಣ ಕೊರಿಯಾ ಮತ್ತು ಬ್ರೆಜಿಲ್​ನಲ್ಲಿರುವ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವೇಗವರ್ಧಿತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇಮೇಜಿಂಗ್​ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ CUDA ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
• ಕಂಪ್ಯೂಟರ್​ ವಿಷನ್​ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್​ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್​: ಸಿಂಗಾಪುರದಲ್ಲಿ ಕಣ್ಗಾವಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕೆನಡಾದಲ್ಲಿ ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್​ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಅನುಭವಗಳವರೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ರಿಯಲ್​-ಟೈಮ್​ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್​ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್​, ಇಮೇಜ್​ ವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ವಿಡಿಯೋ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ CUDA ಯ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
• ತೈಲ ಮತ್ತು ಅನಿಲ ಪರಿಶೋಧನೆ: ಶಕ್ತಿ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಭೂಕಂಪನ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಜಲಾಶಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್​, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಧ್ಯಪ್ರಾಚ್ಯ ಮತ್ತು ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾದಂತಹ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್​ ಮಾಡಲು CUDA ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

CUDA ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು

ನಿಮ್ಮ CUDA ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಕೆಲವು ಅಗತ್ಯ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಹಂತಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ:

1. ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು:

• CUDA ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ NVIDIA GPU. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ NVIDIA GeForce, Quadro, ಮತ್ತು Tesla GPU ಗಳು CUDA-ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿವೆ.

2. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು:

• NVIDIA ಡ್ರೈವರ್​: ನೀವು ಇತ್ತೀಚಿನ NVIDIA ಡಿಸ್ಪ್ಲೇ ಡ್ರೈವರ್​ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿರುವಿರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
• CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್​: ಅಧಿಕೃತ NVIDIA ಡೆವಲಪರ್​ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್​ನಿಂದ CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್​ ಅನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್​ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್​ CUDA ಕಂಪೈಲರ್​ (NVCC), ಲೈಬ್ರರಿಗಳು, ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್​ ಟೂಲ್ಸ್​ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್​ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
• IDE: ವಿಷುಯಲ್​ ಸ್ಟುಡಿಯೋ (Windows ನಲ್ಲಿ), ಅಥವಾ VS ಕೋಡ್​, Emacs​, ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತ ಪ್ಲಗಿನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ Vim (Linux/macOS ನಲ್ಲಿ) ನಂತಹ C/C++ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್​ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್​ ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟ್ (IDE) ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

3. CUDA ಕೋಡ್​ ಕಂಪೈಲ್​ ಮಾಡುವುದು:

CUDA ಕೋಡ್​ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ NVIDIA CUDA ಕಂಪೈಲರ್​ (NVCC) ಬಳಸಿ ಕಂಪೈಲ್​ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. NVCC ಹೋಸ್ಟ್​ ಮತ್ತು ಡಿವೈಸ್​ ಕೋಡ್​ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ GPU ರಚನೆಗಾಗಿ ಡಿವೈಸ್​ ಕೋಡ್​ ಅನ್ನು ಕಂಪೈಲ್​ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್​ ಕೋಡ್​ನೊಂದಿಗೆ ಲಿಂಕ್​ ಮಾಡುತ್ತದೆ. .cu ಫೈಲ್​ಗಾಗಿ (CUDA ಸೋರ್ಸ್​ ಫೈಲ್​):

nvcc your_program.cu -o your_program

ನೀವು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಗುರಿ GPU ರಚನೆಯನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟ್​ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ 7.0 ಗಾಗಿ ಕಂಪೈಲ್​ ಮಾಡಲು:

nvcc your_program.cu -o your_program -arch=sm_70

4. ಡೀಬಗ್​ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್​

CUDA ಕೋಡ್​ ಅನ್ನು ಡೀಬಗ್​ ಮಾಡುವುದು ಅದರ ಸಮಾನಾಂತರ ಸ್ವಭಾವದಿಂದಾಗಿ CPU ಕೋಡ್​ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನದ್ದಾಗಿರಬಹುದು. NVIDIA ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:

• cuda-gdb: CUDA ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕಮಾಂಡ್-ಲೈನ್​ ಡೀಬಗ್ಗರ್​.
• Nsight Compute: CUDA ಕೆರ್ನಲ್​ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್​ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರೊಫೈಲರ್​.
• Nsight Systems: CPU ಗಳು, GPU ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಿಸ್ಟಮ್​ ಘಟಕಗಳಾದ್ಯಂತ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಿಸ್ಟಮ್-ವ್ಯಾಪಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನ.

ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದ್ದರೂ, CUDA ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸವಾಲುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ:

• ಕಲಿಯುವ ಕಠಿಣತೆ: ಸಮಾನಾಂತರ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, GPU ರಚನೆ ಮತ್ತು CUDA ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೀಸಲಾದ ಪ್ರಯತ್ನ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
• ಡೀಬಗ್​ ಮಾಡುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣ: ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರೇಸ್​ ಕಂಡಿಷನ್​ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್​ ಮಾಡುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರಬಹುದು.
• ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ: CUDA NVIDIA-ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಅಡ್ಡ-ಮಾರಾಟಗಾರರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ, OpenCL ಅಥವಾ SYCL ನಂತಹ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣೆ: GPU ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಕೆರ್ನಲ್​ ಪ್ರಾರಂಭಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಸಾರಾಂಶ:

• ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರೊಫೈಲ್​ ಮಾಡಿ: ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರೊಫೈಲರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಮೆಮೊರಿ ಒಗ್ಗೂಡಿಕೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ದಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ರಚಿಸಿ.
• ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ: ಬ್ಲಾಕ್​ ಒಳಗೆ ಡೇಟಾ ಮರುಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಥ್ರೆಡ್​ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಬ್ಲಾಕ್​ ಮತ್ತು ಗ್ರಿಡ್​ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್​ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ GPU ಗಾಗಿ ಸೂಕ್ತ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಥ್ರೆಡ್​ ಬ್ಲಾಕ್​ ಮತ್ತು ಗ್ರಿಡ್​ ಆಯಾಮಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಿ.
• ಹೋಸ್ಟ್-ಡಿವೈಸ್​ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ: ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಅಡೆತಡೆಯಾಗಿರುತ್ತವೆ.
• ವಾರ್ಪ್​ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: ವಾರ್ಪ್​ ಡೈವರ್ಜೆನ್ಸ್​ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ.

CUDA ದೊಂದಿಗೆ GPU ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್​ನ ಭವಿಷ್ಯ

CUDA ನೊಂದಿಗೆ GPU ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್​ನ ವಿಕಸನವು ಮುಂದುವರೆದಿದೆ. NVIDIA ಹೊಸ GPU ರಚನೆಗಳು, ಸುಧಾರಿತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ ಮಾದರಿ ಸುಧಾರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಗಡಿಗಳನ್ನು ತಳ್ಳುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿದೆ. AI, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೇಡಿಕೆಯು GPU ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್​, ಮತ್ತು ಅದರಿಂದ CUDA, ಮುಂಬರುವ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್​ನ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್​ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್​ ಪರಿಕರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗುವುದರಿಂದ, ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವಿಶ್ವದ ಅತ್ಯಂತ ಸವಾಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ.

ನೀವು ವಿಜ್ಞಾನದ ಗಡಿಗಳನ್ನು ತಳ್ಳುವ ಸಂಶೋಧಕರಾಗಿರಲಿ, ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್​ ಮಾಡುವ ಇಂಜಿನಿಯರ್​ ಆಗಿರಲಿ, ಅಥವಾ ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ AI ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಡೆವಲಪರ್​ ಆಗಿರಲಿ, CUDA ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್​ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಸಾಧಿಸುವುದು ವೇಗವರ್ಧಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್​ ಮತ್ತು ಅದ್ಭುತ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಾಗಿ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಜಗತ್ತನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.