CUDA (Compute Unified Device Architecture) to platforma obliczeniowa i model programowania równoległego opracowany przez firmę NVIDIA, który umożliwia wykorzystanie kart graficznych (GPU) do zadań wykraczających poza renderowanie grafiki. Jest to jedna z najważniejszych technologii w obszarze GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units), czyli ogólnego zastosowania procesorów graficznych w obliczeniach naukowych, technicznych i inżynierskich.
Geneza i rozwój CUDA
CUDA została zaprezentowana w 2006 roku i była przełomem w świecie przetwarzania równoległego. Do tego momentu GPU były stosowane głównie w grafice 3D i renderowaniu obrazu. NVIDIA zauważyła jednak, że ich architektura – oparta na tysiącach równolegle działających rdzeni – może być doskonała do rozwiązywania problemów obliczeniowych wymagających dużej mocy i równoległości.
CUDA wprowadziła język programowania C z rozszerzeniami, który pozwalał programistom pisać kod działający bezpośrednio na GPU, bez konieczności posługiwania się językami typowo graficznymi, jak np. shadery w Direct3D czy OpenGL.
Jak działa CUDA?
W tradycyjnym modelu obliczeniowym większość zadań wykonuje CPU, podczas gdy GPU odpowiada głównie za renderowanie obrazu. CUDA pozwala przenieść część zadań na GPU, które dzięki swojej architekturze potrafi równolegle przetwarzać ogromne ilości danych.
Programista korzystający z CUDA może:
- uruchamiać jądra obliczeniowe (kernels) na tysiącach rdzeni GPU,
- wykorzystać pamięć współdzieloną i globalną GPU do obróbki dużych zbiorów danych,
- integrować obliczenia GPU z aplikacjami pisanymi w językach C, C++, Fortran, a obecnie także Python (np. dzięki bibliotekom takim jak Numba czy PyCUDA).
Zastosowania CUDA
Technologia ta znalazła zastosowanie w wielu dziedzinach:
- sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe – trenowanie sieci neuronowych (m.in. w TensorFlow i PyTorch),
- symulacje naukowe – modelowanie fizyki, chemii, dynamiki cząsteczek, meteorologii,
- grafika komputerowa i rendering – np. w silniku OptiX, oprogramowaniu Blender czy OctaneRender,
- przetwarzanie obrazu i wideo – przyspieszenie kompresji, konwersji formatów, rozpoznawania obrazu,
- finanse i analiza danych – symulacje Monte Carlo, analizy Big Data, prognozowanie rynków,
- medycyna – obrazowanie 3D, analiza skanów MRI i CT, diagnostyka wspierana przez AI.
Zalety CUDA
- pełna integracja z architekturą GPU NVIDIA,
- duża wydajność w obliczeniach równoległych,
- szerokie wsparcie w środowisku naukowym i przemysłowym,
- rozbudowany ekosystem narzędzi, bibliotek i frameworków,
- możliwość pracy w popularnych językach programowania.
Ograniczenia CUDA
- działa wyłącznie na kartach graficznych NVIDIA, co oznacza brak kompatybilności z rozwiązaniami AMD czy Intel,
- wymaga znajomości programowania równoległego i optymalizacji kodu,
- nie zawsze sprawdza się w przypadku obliczeń, które nie nadają się do efektywnego równoległego przetwarzania.
CUDA to jedna z kluczowych technologii współczesnej informatyki, która zmieniła sposób, w jaki wykorzystuje się karty graficzne. Dzięki niej GPU stały się fundamentem rozwoju sztucznej inteligencji, analizy danych, obliczeń naukowych i renderingu. Choć ograniczona wyłącznie do ekosystemu NVIDII, CUDA jest dziś standardem w świecie GPGPU i jednym z głównych powodów dominacji tej firmy w obszarze obliczeń akcelerowanych przez karty graficzne.
