Arquitectura unificada de dispositivos de cómputo

Introducida por NVIDIA en 2006, CUDA (originalmente, abreviatura de Compute Unified Device Architecture) se refiere a dos conceptos: 1. Arquitectura CUDA: la arquitectura de procesamiento masivamente paralelo de las GPU de NVIDIA, con cientos o miles de núcleos. 2. Plataforma de software y modelo de programación CUDA: también desarrollados por NVIDIA, constituyen un tipo de API (interfaz de programación de aplicaciones) que los desarrolladores utilizan para programar estas GPU para procesamiento de propósito general.

CUDA permite a los desarrolladores acelerar aplicaciones con un uso intensivo de cómputo al aprovechar la potencia de las GPU para cualquier parte paralelizable de un cálculo. A diferencia de interfaces anteriores de programación de GPU, como Direct3D y OpenGL, que requerían conocimientos avanzados de programación gráfica, CUDA facilita considerablemente la implementación de programación paralela, ya que es compatible con lenguajes de programación conocidos como C, C++ y Fortran. El desarrollador solo necesita agregar extensiones de estos lenguajes en forma de unas cuantas palabras clave básicas, lo que le proporciona acceso directo al conjunto de instrucciones virtuales de la GPU y a sus elementos de cómputo paralelo para ejecutar kernels de cómputo.

Los sistemas de servidores R-Series y G-Series de GIGABYTE están optimizados para trabajar con GPGPU de NVIDIA compatibles con CUDA (unidades de procesamiento gráfico de propósito general), como Tesla V100, Tesla T4 o la serie RTX Quadro. Se trata de una solución de hardware lista para utilizarse con la interfaz de programación CUDA, que proporciona a los desarrolladores una herramienta potente para procesar cargas de trabajo masivamente paralelas, como las simulaciones científicas o el entrenamiento de redes neuronales profundas (DNN).