一文看懂CUDA到底是什麼?輝達Nvidia的最強護城河,到底厲害在哪裡

by YX
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你也許不懂AI,但一定聽過黃仁勳這個名字—就是那位老是穿著黑色皮衣、來台灣總是出沒於各個夜市的Nvidia輝達共同創辦人暨執行長。

這幾年,因為AI大爆發,所有公司都需要Nvidia的晶片,才有辦法讓自家的AI產品運行起來。

那麼,Nvidia究竟厲害在哪裡?明明競爭公司AMD的晶片硬體效能可能更好(這是個開放性議題),為什麼大家都還是搶著要Nvidia的晶片,讓Nvidia的市占率高達九成。

CUDA是Nvidia最強護城河

關鍵就是它有一套很厲害的軟體CUDA,這上面有所有你想得到的小工具,而且所有工程師都會用,搭配上Nvidia的晶片會有最好的效果,所以工程師們根本離不開它。

打個不太準確的比方,也許你更喜歡IG的介面,但是當你要找人、找文章、賣商品等更強大的功能,可能還是會選擇不分年齡層、幾乎人人都有的Facebook。(當然啦,這跟現實可能有出入,我只是比喻!)

別擔心,如果還是沒看太懂,下面還會具體解釋。反正,關於CUDA的歷史,你只要知道,黃仁勳從2006年開始佈局CUDA,過去還因為太燒錢了被股東批評,堅持了多年才終於開花結果。

下面,我們就用最簡單的白話文,來好好認識一下CUDA是什麼。

(分享一下參加2024年GTC,現場看黃仁勳演講的照片)

CUDA厲害在哪裡?

想像一下,如果你要舉辦一個大型派對,需要發出1000張的邀請函。如果由你自己完成,可能會花上好幾天的時間。但如果你能找到1000個朋友,每個人負責寫一張,那麼理論上,只需要幾分鐘就能夠完成了。

這樣「分工」的策略,其實就類似CUDA的原理—透過平行處理,大幅提高處理速度。

CUDA到底是什麼?CUDA是如何工作的?

CUDA,全名是Compute Unified Device Architecture(統一計算架構),這是由NVIDIA開發的一種軟體技術,讓我們能夠利用GPU來進行大規模的計算。

是不是有個詞看不懂了?先來解釋一下CPU跟GPU。

CPU全名為Central Processing Unit,中文稱作「中央處理器」;GPU則是Graphics Processing Unit,中文稱作「圖形處理器」。

簡單來說,它們都是協助做各種計算任務的晶片,只是能力不太一樣。CPU就像個從加減乘除到高等微積分都了解的數學系教授,能夠處理各種複雜的數學題目。

過去,大量的計算任務主要依靠CPU來完成。

但是,即便是數學系教授,一下子面臨了1000個兩位數加減法題目,也沒辦法一眨眼就完成,對吧?也就是說,當要同時處理大量簡單任務時,CPU的效率就不那麼高了。

於是,GPU就出場了。

GPU就像是1000個只會加減法的小學生。儘管這些小朋友全部加在一起,也不可能解開一道微積分題目,但是,如果他們齊心協力,一人分配一題加減法,解開這1000題加減法的速度,一定遠遠勝過數學系教授。

CUDA就是那個分配任務給每個小學生的人,它讓開發者用很簡單的方式就能編寫程序,讓GPU來處理計算任務。

以前,GPU是用來處理電腦遊戲中的圖形和影像的,但CUDA讓它能夠做更多,比如科學計算、深度學習等。

CUDA能用在哪些領域?

科學研究:在物理、化學、生物等領域,CUDA能夠加速複雜的模擬和計算過程。比如,模擬宇宙的起源、分析大量的基因序列等。

深度學習:深度學習需要處理大量的數據和複雜的計算。使用CUDA,訓練神經網路的時間可以從幾周,縮短到幾小時。

圖像處理:從電影的特效製作到醫學圖像的分析,CUDA能夠加速圖像處理的過程,讓複雜的圖像分析變得更加快速和準確。

金融分析:在金融領域,CUDA被用來加速風險分析、市場模擬等計算密集型任務,幫助分析師更快地做出決策。

CUDA的優勢有哪些?

高效的平行計算能力:CUDA能夠讓成千上萬的GPU核心同時工作,大幅提高計算速度。

廣泛的應用場景:從科學研究到商業分析,CUDA的應用幾乎遍及所有需要大量計算的領域。

強大的生態支持:NVIDIA提供了豐富的文檔、教程和工具,讓開發者更容易地開發基於CUDA的應用。

CUDA讓原本只能處理圖形任務的GPU變成了一個強大的通用計算工具。透過平行處理,CUDA讓我們能夠以前所未有的速度解決複雜的問題,無論是在科學研究、深度學習、圖像處理還是金融分析等領域,CUDA都展現出了它的強大能力和廣泛的應用前景。

隨著技術的不斷進步,CUDA和GPU計算的未來將會更加光明。這項技術其他公司難以短時間趕上,讓NVIDIA吃到了大量紅利。

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