जानें Nvidia CUDA

Question

मैं सी ++ प्रोग्रामर हूं जो छवि और वीडियो एल्गोरिदम विकसित करता है, क्या मुझे Nvidia CUDA सीखना चाहिए? या यह इन टेक्नोलॉजीज में से एक है जो गायब हो जाएगा?

Answer 1

CUDA वर्तमान में एनवीआईडीआईए से एक एकल विक्रेता तकनीक है और इसलिए बहु विक्रेता समर्थन नहीं है जो OpenCL करता है।

हालांकि, यह OpenCL से अधिक परिपक्व है, great documentation है और इसका उपयोग करके सीखने वाले कौशल को आसानी से अन्य पैरारल डेटा प्रोसेसिंग टूलकिट में स्थानांतरित कर दिया जाएगा।

इस का एक उदाहरण के रूप में, स्टील और Hillis द्वारा Data Parallel Algorithms पढ़ सकते हैं और उसके बाद Nvidia tutorials को देखो - दो अभी तक स्टील/Hillis कागज 20 years से अधिक लिखा गया था इससे पहले कि CUDA पेश किया गया था के बीच एक स्पष्ट लिंक theres।

अंत में, FCUDA Projects सीयूडीए परियोजनाओं को गैर एनवीडिया हार्डवेयर (एफपीजीए) को लक्षित करने की अनुमति देने के लिए काम कर रहा है।

Answer 2

मुझे लगता है कि आपको OpenCL के साथ रहना चाहिए, जो एक खुला मानक है और अति, एनवीडिया और अधिक द्वारा समर्थित है। अगले वर्षों में सीयूडीए गायब नहीं हो सकता है, लेकिन फिर भी यह गैर-एनवीडिया जीपीयू के साथ संगत नहीं है।

Answer 3

सीयूडीए थोड़ी देर के लिए चिपकना चाहिए, लेकिन यदि आप अभी शुरू कर रहे हैं, तो मैं OpenCL या DirectCompute को देखने की अनुशंसा करता हूं। सीपीयू के वेक्टर इकाइयों (एसएसई) पर भी काम करने के अलावा, दोनों एटीआई के साथ-साथ एनवीडिया हार्डवेयर पर भी चलते हैं।

Answer 4

ओपनसीएल को व्यापक बनने में कुछ समय लग सकता है लेकिन मुझे सीयूडीए को बहुत ही जानकारीपूर्ण सीखने में मिला और मुझे नहीं लगता कि सीयूडीए जल्द ही लाइटलाइट से बाहर होने जा रहा है। इसके अलावा, सीयूडीए इतना आसान है कि इसे सीखने में लगने वाला समय सीयूडीए के शेल्फ जीवन से बहुत छोटा है।

Answer 5

यह उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग, समांतर कंप्यूटिंग का युग है। सीयूडीए और ओपनसीएल जीपीयू कंप्यूटिंग की उभरती प्रौद्योगिकियां हैं जो वास्तव में एक उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग है! यदि आप एक भावुक प्रोग्रामर हैं और समांतर एल्गोरिदम में बेंचमार्क प्राप्त करने के इच्छुक हैं, तो आपको वास्तव में इन तकनीकों के लिए जाना चाहिए। आपके प्रोग्राम का डेटा समांतर हिस्सा जीपीयू पर एक सेकंड के अंश के भीतर निष्पादित किया जाएगा जो कई कोर आर्किटेक्चर पर आमतौर पर आपके सीपीयू पर अधिक समय लेता है ..