Хотите повысить производительность своего графического процессора? Не ищите ничего, кроме набора инструментов CUDA! В этой статье блога мы рассмотрим две версии набора инструментов CUDA: набор инструментов CUDA 11.1 и набор инструментов CUDA 11.3. Мы обсудим их функции, улучшения и то, как они могут помочь вам использовать весь потенциал вашего графического процессора для ускоренных вычислений. Итак, берите редактор кода и приступайте!

1. CUDA Toolkit 11.1
   CUDA Toolkit 11.1 содержит несколько улучшений и новых функций для оптимизации производительности графического процессора. Вот несколько методов, которыми можно воспользоваться в этой версии:

а. Приоритизация потоков. Назначая приоритеты различным потокам, вы можете контролировать порядок выполнения задач графического процессора. Это позволяет лучше управлять ресурсами и повысить производительность.

cudaStreamCreateWithPriority(&stream, cudaStreamDefault, priority);

б. Кооперативные группы. Эта функция обеспечивает эффективную синхронизацию и связь между потоками внутри блока потоков, что приводит к повышению производительности параллельных алгоритмов.

cudaCooperativeLaunchParams launchParams = cudaSetupArgument(...);
cudaLaunchCooperativeKernel((void*)myKernel, gridDim, blockDim, launchParams);

в. Улучшенная отладка: CUDA 11.1 представляет новые функции отладки, такие как одновременная многопроцессная отладка, которая позволяет одновременно отлаживать несколько процессов графического процессора. Это может значительно ускорить процесс отладки.

2. CUDA Toolkit 11.3
   Выпуская CUDA Toolkit 11.3, NVIDIA продолжает совершенствовать и оптимизировать вычисления на графических процессорах. Вот несколько методов, которые можно использовать в этой версии:

а. Графики CUDA: в CUDA 11.3 представлена ​​поддержка графиков CUDA, позволяющая захватывать и повторно использовать сложные рабочие нагрузки графического процессора. Это может привести к значительному повышению производительности за счет снижения накладных расходов.

cudaGraphCreate(&graph, 0);
cudaGraphAddKernelNode(&node, graph, nullptr, 0, func, 1, &params);
cudaGraphLaunch(graph, stream);

б. Динамическая общая память. В CUDA 11.3 динамическая общая память позволяет выделять общую память во время выполнения, обеспечивая более гибкое управление памятью для ядер графического процессора.

extern __shared__ int shared[];

в. Отладка нескольких экземпляров графического процессора: эта функция позволяет одновременно отлаживать несколько экземпляров графического процессора. Это особенно полезно, если вы работаете с системами с несколькими графическими процессорами или виртуализацией графических процессоров.

В заключение отметим, что и CUDA Toolkit 11.1, и 11.3 предлагают интересные функции и улучшения для повышения производительности вашего графического процессора. CUDA Toolkit 11.1 фокусируется на приоритезации потоков, совместных группах и расширенных возможностях отладки. С другой стороны, в CUDA Toolkit 11.3 представлены графики CUDA, динамическая общая память и многоэкземплярная отладка графического процессора.

Используя эти методы, вы сможете раскрыть весь потенциал своего графического процессора и ускорить выполнение ресурсоемких задач. Итак, независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, исследователем или разработчиком, работающим над вычислениями на графическом процессоре, обновление до последней версии CUDA Toolkit — это верный способ ускорить работу ваших приложений.