كودا
عودة للموسوعةCUDA تلفظ كودا هي اختصار لعبارة Compute Unified Device Architecture هي معمارية للحوسبة المتوازية وضعتها شركة إنفيديا. كودا هومحرك الحساب في وحدة معالجة الرسومات التي يستطيع المبرمجون التحكم بها باستخدام لغات البرمجة القياسية. يستخدم المبرمجون عادة 'سي لكودا' ('C for CUDA') لبرمجة خوارزميات ليتم تطبيقها على وحدات معالجة الرسوميات. تدعم معمارية كودا مجموعة واسعة من قابلات الحساب بما في ذلك أوبن سي أل، دايركت كومبيوت كما يوجد مغلفات تنتجها أطراف أخرى تدعم بايثون، فورتران، جافا وماتلاب.
تحتوي أحدث برامج تشغيل وحدات الرسوميات على جميع العناصر الضرورية لبرنامج كودا. يعمل برنامج كودا مع جميع وحدات معالجة الرسومات من إنتاج شركة إنفيديا من سلسلة G8X فصاعدا، بما في ذلك جي-فورس، كوادرووسلسلة تسلا. يوفر برنامج كودا للمطورين الوصول إلى مجموعة الأوامر الأصلية والذاكرة لعناصر الحساب المتوازي في وحدات معالجة الرسوميات الداعمة لكودا. باستخدام برنامج كودا، تصبح أحدث وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا مفتوحة بفعالية وحدة المعالجة المركزية. لكن على عكس وحدات المعالجة المركزية، فإن وحدات معالجة الرسومات لها معمارية متوازية "متعددة النوى"، ولكل نواة القدرة على إجراء الآلاف من العمليات في وقت واحد. وإذا كان البرنامج مناسب لمثل هذا النوع من العمليات، فيمكن لوحدة معالجة الرسوميات عندها تقديم فوائد كبيرة فيما يتعلق بالأداء.
مزايا
كودا له الكثير من المزايا المتفوقة على وحدات معالجة الرسومات التقليدية باستخدام قابلات برمجة التطبيقات.
- قراءة مبعثرة للذاكرة.
- الذاكرة المشهجرة. قراءة وكتابة أسرع إلى وحدة معالجة الرسوميات
- الدعم الكامل للعمليات سواء على الأعداد السليمة أوعلى البتات.
وحدات معالجة الرسوميات المدعومة
جدول يوضح أنواع معالجات الرسوميات التي تدعم كودا.
|
|
|
مثال
هذا مثال في لغة C++ يحمل صورة في مصفوفة في وحدة المعالجة المركزية:
cudaArray* cu_array;
texture<float, 2> tex;
// Allocate array
cudaChannelFormatDesc description = cudaCreateChannelDesc<float>();
cudaMallocArray(&cu_array, &description, width, height);
// Copy image data to array
cudaMemcpy(cu_array, image, width*height*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
// Bind the array to the texture
cudaBindTextureToArray(tex, cu_array);
// Run kernel
dim3 blockDim(16, 16, 1);
dim3 gridDim(width / blockDim.x, height / blockDim.y, 1);
kernel<<<gridDim, blockDim, 0>>>(d_odata, width, height);
cudaUnbindTexture(tex);
__global__ void kernel(float* odata, int height, int width)
{
unsigned int x = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
unsigned int y = blockIdx.y*blockDim.y + threadIdx.y;
float c = tex2D(tex, x, y);
odata[y*width+x] = c;
مراجع
- ^ Larabel, Michael (March 29, 2017). "NVIDIA Rolls Out Tegra X2 GPU Support In Nouveau". فورونيكس. مؤرشف من الأصل في 09 أغسطس 2017. اطلع عليه بتاريخ August 8, 2017.
- ^ "Nvidia CUDA Home Page". مؤرشف من الأصل في 06 سبتمبر 2017.
- ^ Vasiliadis, Giorgos; Antonatos, Spiros; Polychronakis, Michalis; Markatos, Evangelos P.; Ioannidis, Sotiris (September 2008). "Gnort: High Performance Network Intrusion Detection Using Graphics Processors" (PDF). Proceedings of the 11th International Symposium on Recent Advances in Intrusion Detection (RAID). مؤرشف من الأصل (PDF) في 28 ديسمبر 2018.
وصلات خارجية
- برنامج كودا إنفيديا المسقط الرسمي
التصنيفات: إنفيديا, بطاقات عرض مرئي, حوسبة متوازية, رسوميات الحاسوب, عتاد ألعاب فيديو, محركات فيزيائية حاسوبية, قالب تصنيف كومنز بوصلة كما في ويكي بيانات, بوابة علم الحاسوب/مقالات متعلقة, بوابة تقنية المعلومات/مقالات متعلقة, جميع المقالات التي تستخدم شريط بوابات, صفحات تستخدم خاصية P244, صفحات تستخدم خاصية P227
