CUDA Toolkit là gì? Bạn có nên cài đặt không?

0
2737
(Last Updated On: Th7 29, 2018)

Sử dụng Card màn hình của Nvidia chắc các bạn đã từng nghe đến CUDA. CUDA (Compute Unified Device Architecture – Kiến trúc thiết bị tính toán hợp nhất) là một kiến trúc tính toán song song do NVIDIA phát triển. Nói một cách ngắn gọn, CUDA là động cơ tính toán trong các GPU (Graphics Processing Unit – Đơn vị xử lý đồ họa) của NVIDIA (theo Wikipedia). Vì là “động cơ” tính toán cho nên nó sẽ là thành phần gần như quan trọng nhất của chiếc Card màn hình của bạn. Một chiếc Card có nhiều nhân xử lý CUDA đồng nghĩa nó có hệ thống “động cơ” mạnh, giúp xử lý các tác vụ đồ họa nhanh và tốt hơn.

Thật ra trên các hệ thống máy tính chơi game. Bạn chỉ cần cài đặt Driver đầy đủ cho card màn hình là được rồi. Các trình kèm theo của Card màn hình như Nividia Experience sẽ tự động cập nhật Driver tự động về sau cũng như thiết lập cấu hình tương ứng với từng game bạn có để đạt hiệu quả tốt nhất.

Nvidia Toolkit là một công cụ giúp tạo môi trường tạo ra các ứng dụng tăng tốc GPU. Bộ công cụ này bao gồm các thư viện tăng tốc GPU, công cụ gỡ lỗi và tối ưu hóa, trình biên dịch C / C ++ và thư viện runtime chạy để triển khai ứng dụng của bạn. Với công cụ Nividia Toolkit, bạn có thể tăng tốc xử lý các tác vụ đòi hỏi xử lý CPU và thay bằng GPU – chiếc card màn hình có nhiều nhân CUDA của bạn, giúp thực thi rất nhanh một luồng dữ liệu thay vì thực thi một cách chậm rãi nhiều luồng dữ liệu một lúc như ở CPU.

Việc giảm tải cho CPU cũng giúp cân bằng tuổi thọ cho hai thứ quan trọng đó là vi xử lý và card màn hình. Dẫu sau để hai thứ cùng tính toán thì vẫn tốt hơn là một mình CPU phải gánh tất cả. Như các bạn đã biết việc thiết kế đồ họa, render video thì GPU thực hiện với thời gian ngắn hơn rất nhiều, và trong khi đó bạn vẫn có thể lướt web, xem phim bình thường.

Mô hình xử lý, tính toán dữ liệu sử dụng 4 Card đồ họa NVIDIA Tesla P100 SXM2.

Dưới đây là sự so sánh sự tính toán của CPU riêng lẻ và sức mạnh của card đồ họa:

Nhìn vào sơ đồ các bạn có thể thấy mức xử lý của CPU kém gần 10 lần so với GPU khi dữ liệu ngày càng lớn. Như vậy nếu xét về góc độ thời gian, bạn sẽ tiết kiệm rất nhiều thời gian nếu tận dụng được sức mạnh của Card đồ họa.

Như vậy các bạn có thể thấy rằng hiệu năng khi sử dụng Card màn hình là rất khác biệt trong những trường hợp này.

Tuy nhiên để tạo ra một môi trường mà chương trình hay ứng dụng nào đó có thể giao tiếp và khai thác khả năng tính toán cũng như sức mạnh của chiếc card màn hình của bạn, hãy cài đặt Nvidia Toolkit vào máy tính của bạn.

Việc cài đặt khá đơn giản và bạn tải về tại đây: CUDA Toolkit

Bạn có thể mày mò và tìm hiểu nhiều hơn về Nividia Toolkit. Và tất nhiên đây là chương trình dành cho những nhà phát triển. Họ có thể tăng tốc công việc của mình bằng cách sử dụng card màn hình thay vì CPU, phát triển máy học (Machine Learning), tăng tốc biên dịch các mã lập trình như C, C++, FORTRAN,… và rất nhiều ứng dụng khác nữa.

Chúc các bạn một ngày vui vẻ!

Bình luận