CUDA (Compute Unified Device Architecture)

قدّمت NVIDIA تقنية CUDA في عام 2006، وهي اختصار أصلي لعبارة بنية الحوسبة الموحدة للأجهزة (Compute Unified Device Architecture)، ويُستخدم هذا المصطلح للإشارة إلى مفهومين: 1. بنية CUDA: بنية المعالجة المتوازية واسعة النطاق في وحدات معالجة الرسومات (GPU) من NVIDIA، والتي تضم مئات أو آلاف الأنوية. 2. منصة CUDA البرمجية ونموذج البرمجة: وهي أيضًا من تطوير NVIDIA، وتُعد نوعًا من واجهات برمجة التطبيقات (API) التي يستخدمها المطورون لبرمجة وحدات معالجة الرسومات هذه لتنفيذ عمليات للأغراض العامة.

تتيح CUDA للمطورين تسريع التطبيقات التي تتطلب عمليات حسابية مكثفة، من خلال الاستفادة من قوة وحدات معالجة الرسومات (GPU) لتنفيذ أي جزء قابل للتوازي من العمليات الحسابية. وعلى عكس واجهات برمجة GPU السابقة، مثل Direct3D وOpenGL، التي كانت تتطلب مهارات متقدمة في برمجة الرسومات، تجعل CUDA من الأسهل بكثير على المطورين ومهندسي البرمجيات تطبيق البرمجة المتوازية، إذ تتوافق مع العديد من لغات البرمجة المألوفة مثل C وC++ وFortran. ولا يحتاج المطور سوى إلى إضافة امتدادات إلى هذه اللغات على شكل عدد قليل من الكلمات المفتاحية الأساسية، ما يتيح له الوصول المباشر إلى مجموعة التعليمات الافتراضية لوحدة معالجة الرسومات (GPU) وعناصر الحساب المتوازي فيها لتنفيذ نوى الحوسبة.

صُممت أنظمة خوادم GIGABYTE من سلسلتي R-Series وG-Series للعمل بكفاءة مع وحدات معالجة الرسومات للأغراض العامة (GPGPUs) من NVIDIA والمُمكّنة بتقنية CUDA، مثل Tesla V100 وTesla T4 أو سلسلة RTX Quadro، وهي حلول عتادية جاهزة للاستخدام مع واجهة برمجة CUDA، التي توفر للمطورين أداة قوية لمعالجة أعباء العمل المتوازية على نطاق واسع، مثل عمليات المحاكاة العلمية أو تدريب الشبكات العصبية العميقة (DNN).