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NVIDIA CUDA驱动 v11.6 官方版

NVIDIA CUDA驱动 v11.6 官方版

软件大小:56.4M

软件语言:简体中文

软件类别:系统软件

更新时间:2024-09-06

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我们最新发布了英伟达NVIDIA CUDA驱动的全新版本。CUDA是NVIDIA开发的一个并行计算平台及编程模型,它通过充分利用图形处理单元(GPU)的能力,大幅提升计算性能。欢迎大家下载体验。

 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,使GPU能够处理复杂的计算问题。它包含CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。开发者现在可以使用C语言为CUDA™架构编写程序,这种语言被广泛应用于编程领域。编写的程序可以在支持CUDA™的处理器上实现卓越的性能。CUDA3.0已开始支持C++和FORTRAN。

NVIDIA CUDA(英伟达CUDA驱动)

NVIDIA CUDA驱动基本概述

CUDA的开发遵循了几个设计原则:

为标准编程语言(如C)提供了一小部分扩展,允许直接实现并行算法。使用CUDA C/C++,程序员可以专注于并行化算法的任务,而无需过多考虑实现细节。

支持在应用程序中同时利用CPU和GPU进行异构计算。应用程序的串行部分在CPU上运行,并行部分则交由GPU处理。这样,CUDA能够逐步集成到现有应用程序中。CPU和GPU被视为具有各自内存空间的独立设备,这种配置还允许在两者上同时计算,避免了内存资源的竞争。

支持CUDA功能的GPU包含数百个核心,这些核心能够共同处理数千个计算线程。这些核心共享资源,包括寄存器文件和共享内存。片上共享内存使得在这些核心上运行的并行任务可以共享数据,而无需通过系统内存总线进行数据传输。

NVIDIA CUDA驱动的使用步骤

评估
对于现有项目,首先需要评估应用程序,找出主要的执行时间瓶颈。了解这些信息后,开发人员可以并行处理这些瓶颈,开始探索GPU加速的可能性。
开发人员还可以通过了解最终用户的需求和限制,并应用阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律来评估性能改进的上限。
平行化
在确定了热点并设定了目标和期望后,开发人员需要并行化代码。这可以通过调用现有的GPU优化库,如立方玻璃、傅立叶变换、推力,或在并行编译器中添加一些预处理器指令来实现。
另一方面,一些应用程序的设计可能需要重构,以暴露其内在的并行性。CUDA并行编程语言家族(如CUDAC++、CUDAFortran等)旨在简化这种并行性的表达,因为即使是CPU架构也需要公开并行性以提高或维持顺序应用程序的性能。同时,支持CUDA的GPU可以实现最大并行吞吐量。
优化
在完成每轮应用程序并行化后,开发人员可以开始进行优化,以提升性能。深入了解应用程序需求可以帮助优化过程更顺利,因为可以考虑多种优化方式。然而,像整个应用程序优化一样,程序优化是一个迭代过程(确定优化机会、应用优化、测试并验证加速效果),这意味着程序员可以在逐步学习和应用优化策略时看到良好的效果,而不必记住所有策略。
从重叠数据传输到计算,再到微调浮点计算序列,优化可以在多个层级应用。使用概要分析工具可以有效指导这一过程,帮助开发人员选择最佳的优化方案,并为优化部分提供参考。
部署
在对应用程序中的一个或多个组件进行GPU加速后,结果可以与原始预期进行对比。回顾初期评估步骤,可以通过加速特定热点来确定加速的潜在上限。
在优化其他热点以提高整体速度之前,开发人员应考虑并行实现并付诸实践。这一步非常重要,原因多样;例如,它可以让用户尽快从投资中获益(即便加速部分实现也有价值),并且通过提供渐进变化而非彻底改变,减少开发人员和用户的风险。

NVIDIA CUDA驱动软件组成

GPU加速库

CUDA-X库

IndeX框架(IndeX)

语言解决方案

OpenACC编译器指令

NVIDIA CUDA C/C++编译器(NVCC)

参考资料

CUDA C/C++代码示例

CUDA文档

开发工具

NVTAGS

DIGITS深度学习培训系统

Nsight集成开发环境

可视分析器

CUDA-GDB命令行调试器

CUDA-MEMCHECK内存分析仪
 

CUDA工具包官方介绍:

用于开发、优化和部署GPU加速应用
NVIDIA® CUDA® 工具包提供了一个开发环境,用于创建高性能的GPU加速应用。利用CUDA工具包,您可以在GPU加速的嵌入式系统、台式工作站、企业数据中心、云平台和HPC超级计算机中开发、优化和部署应用。该工具包包括多个GPU加速库、各种调试和优化工具、一个C/C++编译器,以及一个用于主要架构(包括x86、Arm和POWER)上的应用构建和部署的运行时库。

借助多GPU配置中的分布式计算功能,科学家和研究人员能够开发可从单一GPU工作站扩展到数千个GPU的云端设施的应用。

软件截图
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