CUDA 12.1: Potente motor que impulsa el rendimiento de la GPU

Aspectos destacados

• Mejor rendimiento y eficiencia para aplicaciones de IA y aprendizaje automático
• Capacidades de cómputo mejoradas tanto para GPU como para CPU
• Mejoras en los gráficos de CUDA para una gestión y optimización más inteligentes
• Adición de nuevas bibliotecas junto con actualizaciones de las existentes de NVIDIA Corporation
• Soporte para las GPUs más nuevas de la arquitectura Ampere, así como para las GPUs de la serie H
• Funciona bien con las versiones de controladores más recientes

Introducción

CUDA 12.1 trae algunas novedades interesantes para quienes desarrollan software e investigan. Hace que las GPUs de NVIDIA funcionen mejor que antes, añadiendo mejoras a lo que ya era excelente en versiones anteriores. En esta ocasión, han facilitado aún más el manejo de cálculos complejos y han añadido nuevas funciones para los gráficos de CUDA, lo cual es muy útil si trabajas con IA o tareas de aprendizaje automático. Y gracias a su capacidad para integrarse con diferentes tipos de hardware y sistemas operativos, CUDA sigue siendo muy útil para una gran variedad de trabajos que la gente necesita realizar.

Resumen de la actualización CUDA 12.1

La última actualización, CUDA 12.1, es una nueva versión del kit de herramientas CUDA que incluye el controlador NVIDIA más reciente. Esta actualización proporciona a los desarrolladores todo lo necesario (herramientas, bibliotecas y APIs) para crear, optimizar y lanzar aplicaciones que se ejecutan más rápido gracias a la aceleración por GPU en diferentes plataformas.

Con este kit de herramientas, obtienes el compilador CUDA (cc), bibliotecas de tiempo de ejecución esenciales para ejecutar tus aplicaciones sin problemas; herramientas de depuración y optimización para ayudar a resolver cualquier problema; además de un estándar especial de C++ diseñado para escribir código que las GPUs puedan entender fácilmente. Y no se trata solo de C++; también hay soporte si te interesa programar en C++, Python o Fortran.

Aspectos destacados y mejoras

La actualización CUDA 12.1 está repleta de características interesantes que hacen que los programas se ejecuten más rápido y mejor, especialmente si utilizan GPUs para realizar su trabajo. Aquí tienes un resumen rápido de lo nuevo:

• Mejora en tareas de IA: Si te dedicas a la IA o al aprendizaje automático, esta actualización es genial porque hace que herramientas como PyTorch y TensorFlow se ejecuten más rápido. Esto significa que tu computadora puede aprender más rápido.
• Mejor uso del cerebro de tu computadora: Con esta actualización, tanto la GPU (la parte que normalmente maneja los gráficos) como la CPU (el cerebro principal de tu computadora) trabajan mejor juntos en tareas complejas. Así que ahora todo funciona de manera más fluida.
• Formas más inteligentes de organizar el trabajo para las GPUs: Existen los llamados gráficos de CUDA que ayudan a organizar cómo se realizan los trabajos en la GPU. Las últimas actualizaciones los hacen aún más inteligentes para que tu GPU funcione de manera más eficiente.
• Nuevas herramientas en el kit: Se han añadido algunas bibliotecas nuevas (piensa en las bibliotecas como cajas de herramientas llenas de herramientas listas para usar) que ayudan con tareas específicas como operaciones matemáticas o transformación de datos de forma muy rápida.
• Pulido de las herramientas existentes: No solo obtuvimos nuevas herramientas, sino también mejoras en las existentes; corrección de errores, mejora del rendimiento o adición de funciones interesantes para que sean aún más útiles que antes.

Comparación con versiones anteriores

CUDA 12.1 es la última actualización, que se basa en lo que se introdujo en versiones anteriores del kit de herramientas CUDA. Veamos cómo se compara con sus predecesores:

• Con cada nueva versión, hay un aumento en el rendimiento de las aplicaciones potenciadas por GPUs. Los desarrolladores pueden esperar mejor velocidad y métodos que aprovechan al máximo las nuevas características del hardware.
• Además, cada versión trae nuevas funcionalidades que amplían lo que las aplicaciones potenciadas por GPU pueden hacer. Estas adiciones ayudan a los desarrolladores a enfrentar proyectos más complejos con mayor eficiencia y efectividad.
• En cuanto a la compatibilidad con las tarjetas gráficas NVIDIA más recientes, actualizaciones como CUDA 12.1 aseguran que todo funcione sin problemas. Esto significa que los desarrolladores pueden aprovechar todas las capacidades de las GPUs recientes para acelerar su trabajo.
• También son importantes las correcciones y ajustes realizados en cada actualización, que abordan problemas que los usuarios han encontrado y garantizan que todo funcione de manera confiable para desarrollar programas acelerados por GPU.

Comparación con la última versión CUDA 12.5

CUDA 12.5, la versión más reciente del kit de herramientas CUDA, fue lanzada por NVIDIA en abril de 2023, proporcionando capacidades de aceleración de GPU aún más potentes, especialmente adecuadas para desarrollar aplicaciones en los campos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

CUDA 12.5 tiene las siguientes mejoras principales en rendimiento en comparación con CUDA 12.1:

• Ejecución de kernels optimizada y eficiencia de cómputo de GPU mejorada.
• Mecanismo de gestión de memoria mejorado y reducción de la sobrecarga de acceso a memoria.
• Medidas de optimización del compilador mejoradas y generación de código más eficiente.
• Soporte más completo para la nueva generación de arquitectura de GPU, capaz de aprovechar mejor el rendimiento del hardware.

Herramientas y bibliotecas para desarrolladores

El kit de herramientas proporciona a los desarrolladores todo lo que necesitan para crear, mejorar y lanzar aplicaciones que se ejecutan más rápido con soporte de GPU. Con la actualización CUDA 12.1, se han añadido nuevas bibliotecas y se han mejorado las ya existentes para potenciar lo que puedes hacer con CUDA. Echemos un vistazo más de cerca a estas herramientas para desarrolladores:

• Nuevas adiciones: La última actualización de CUDA 12.1 trae nuevas bibliotecas que amplían el alcance de las capacidades del kit de herramientas CUDA. Entre ellas se encuentran CUFFT y CUBLAS, que ayudan con transformadas rápidas de Fourier y operaciones de álgebra lineal, respectivamente. Estas adiciones ofrecen soluciones especializadas para problemas comunes, permitiendo a los desarrolladores abordar cálculos complejos de manera más efectiva.
• Mejoras en las bibliotecas existentes: Además de introducir nuevos recursos, esta versión también pule las bibliotecas existentes dentro de la colección de bibliotecas CUDA, corrigiendo errores, mejorando el rendimiento y añadiendo características interesantes, especialmente en cuBLAS y cuFFT, mejorando así su funcionalidad general en la GPU.

Nuevas bibliotecas introducidas

Con la actualización CUDA 12.1, se han añadido varias bibliotecas nuevas al kit de herramientas CUDA. Estas están aquí para brindar a los desarrolladores más herramientas y formas de hacer que sus aplicaciones potenciadas por GPU funcionen mejor y más rápido. A continuación, algunos aspectos destacados de estas adiciones en CUDA 12.1:

• CUFFT: Esta biblioteca se centra en hacer que los algoritmos de transformada rápida de Fourier (FFT) funcionen bien con aplicaciones aceleradas por GPU. Con CUFFT, las personas que trabajan en tareas como procesamiento de frecuencia y señales pueden realizar las tareas más rápido gracias a las GPUs de NVIDIA.
• CUBLAS: Aquí tenemos una biblioteca que aborda operaciones de álgebra lineal para quienes usan GPUs en sus proyectos. Cubre desde multiplicación de matrices, inversión, hasta manejo de operaciones vectoriales y más. Usar CUBLAS significa aprovechar formas eficientes de realizar cálculos matemáticos pesados con el hardware de NVIDIA.

Estas actualizaciones tienen como objetivo mejorar cómo los desarrolladores utilizan los algoritmos en el ámbito de la computación de alto rendimiento aprovechando lo que NVIDIA tiene bajo el capó.

La relación entre CUDA 12.1, las GPUs y los LLMs

GPUs y CUDA:

• CUDA es la plataforma de computación paralela y el modelo de programación de NVIDIA.
• CUDA permite que las GPUs de NVIDIA se utilicen para tareas de cómputo general, no solo para renderizado de gráficos.
• Muchas aplicaciones aceleradas por GPU, incluyendo aprendizaje automático y aprendizaje profundo, dependen de la tecnología CUDA.

CUDA y los LLMs:

• Muchas aplicaciones aceleradas por GPU, incluyendo aprendizaje automático y aprendizaje profundo, dependen de la tecnología CUDA.
• CUDA proporciona soporte de bajo nivel altamente optimizado para los LLMs.
• Muchos frameworks de LLM, como PyTorch y TensorFlow, aprovechan CUDA para implementar aceleración por GPU.
• Usar la última versión de CUDA puede proporcionar mejor rendimiento y eficiencia para los LLMs.

Ejecutar CUDA en Instancia de GPU de Novita AI

Necesitarás una GPU NVIDIA que funcione bien con las novedades, así como tener instalados tanto el controlador NVIDIA más reciente como el propio kit de herramientas.

Instancia de GPU de Novita AI, una solución basada en la nube, se destaca como un servicio ejemplar en este ámbito. Esta nube está equipada con GPUs de alto rendimiento como NVIDIA A100 SXM y RTX 4090. La Instancia de GPU de Novita AI proporciona acceso a tecnología de GPU de vanguardia que soporta la última versión de CUDA, permitiendo a los usuarios aprovechar las funciones avanzadas.

Cómo comenzar tu viaje en Instancia de GPU de Novita AI:

PASO 1: Si eres un nuevo suscriptor, primero registra tu cuenta. Luego haz clic en el botón Instancia de GPU en nuestra página web.

PASO 2: Plantilla y servidor GPU

Puedes elegir tu propia plantilla, incluyendo PyTorch, TensorFlow, CUDA, Ollama, según tus necesidades específicas. Además, puedes crear tus propios datos de plantilla haciendo clic en el último botón.

Luego, nuestro servicio proporciona acceso a GPUs de alto rendimiento como la NVIDIA RTX 4090 y RTX 3090, cada una con VRAM y RAM sustanciales, asegurando que incluso los modelos de IA más exigentes puedan ser entrenados eficientemente. Puedes seleccionar según tus necesidades.

PASO 3: Personalizar el despliegue

En esta sección, puedes personalizar estos datos según tus propias necesidades. Hay 30 GB gratuitos en el Disco del Contenedor y 60 GB gratuitos en el Disco de Volumen, y si se excede el límite gratuito, se incurrirá en cargos adicionales.

PASO 4: Lanzar una instancia

Ya sea para investigación, desarrollo o implementación de aplicaciones de IA, la Instancia de GPU de Novita AI equipada con CUDA 12 ofrece una experiencia de cómputo GPU potente y eficiente en la nube.

La Instancia de GPU de Novita AI tiene características clave como:

1. Acceso a GPU en la nube: Novita AI proporciona una nube de GPU que los usuarios pueden aprovechar mientras usan PyTorch Lightning Trainer. Este servicio en la nube ofrece recursos de GPU flexibles y rentables a los que se puede acceder bajo demanda.

2. Rentabilidad: Los usuarios pueden esperar ahorros significativos, con la posibilidad de reducir los costos de nube hasta en un 50%. Esto es especialmente beneficioso para startups e instituciones de investigación con restricciones presupuestarias.

3. Despliegue instantáneo: Los usuarios pueden desplegar rápidamente un Pod, que es un entorno contenerizado adaptado para cargas de trabajo de IA. Este proceso de despliegue está optimizado, asegurando que los desarrolladores puedan comenzar a entrenar sus modelos sin un tiempo de configuración significativo.

4. Plantillas personalizables: Los Pods de GPU de Novita AI vienen con plantillas personalizables para frameworks populares como PyTorch, permitiendo a los usuarios elegir la configuración adecuada para sus necesidades específicas.

5. Hardware de alto rendimiento: El servicio proporciona acceso a GPUs de alto rendimiento como NVIDIA A100 SXM, RTX 4090 y A6000, cada una con VRAM y RAM sustanciales, asegurando que incluso los modelos de IA más exigentes puedan ser entrenados eficientemente.

Migración a CUDA 12.1

Para que la transición a CUDA 12.1 sea fluida, comienza revisando las notas de la versión para ver cualquier actualización. Asegúrate de que tu controlador NVIDIA esté actualizado y coincida con esta última versión; es posible que necesites actualizar los módulos del kernel también. Si hay una discrepancia en la versión del controlador, considera reinstalar el kit de herramientas CUDA. Para aquellos que usan la edición Visual Studio, verifica que funcione bien con CUDA 12.1. Además, actualiza tus bibliotecas estándar para que todo funcione sin problemas.

Pasos para una transición fluida

Para asegurarte de cambiar a CUDA 12.1 sin contratiempos, los desarrolladores deben hacer lo siguiente:

PASO 1: Antes de saltar a la nueva versión, es aconsejable guardar una copia de tus proyectos CUDA actuales. De esta manera, no perderás nada ni tendrás problemas con tu código.

PASO 2: Dirígete al sitio de NVIDIA y descarga el último kit de herramientas CUDA 12.1 que coincida con tu sistema. El sitio web tendrá todos los pasos necesarios para configurarlo en tu computadora.

PASO 3: Con CUDA 12.1 listo en tu máquina, procede a compilar tu código nuevamente usando este nuevo kit de herramientas. Asegurará que todo funcione correctamente junto y te permita usar todas las novedades.

PASO 4: Después de compilar todo, pruébalo a fondo. Querrás detectar cualquier problema temprano para que pueda solucionarse antes de que cause problemas reales.

Siguiendo estas pautas de cerca, los desarrolladores pueden migrar a CUDA 12 sin problemas mientras aprovechan las características mejoradas para sus aplicaciones potenciadas por GPU.

Consejos para maximizar el rendimiento y la compatibilidad

Para aprovechar al máximo CUDA 12.1 y asegurarse de que todo funcione sin problemas, los desarrolladores deben tener en cuenta algunas cosas:

• Haz que tu memoria trabaje de manera más inteligente:

Manejar bien la memoria es realmente importante cuando trabajas con aplicaciones aceleradas por GPU. Intenta reducir la frecuencia con la que mueves datos entre la computadora y la GPU, usa la memoria compartida de manera inteligente y considera formas de gestionar mejor la memoria, como agrupar o reorganizar tus datos.

• Haz más a la vez:

CUDA te permite ejecutar diferentes tareas al mismo tiempo en una GPU, lo que puede ayudar a que todo sea más rápido en general. Busca oportunidades donde las tareas no dependan unas de otras para que puedan hacerse juntas, aumentando la cantidad de trabajo que tu GPU puede hacer a la vez.

• Mantén las cosas actualizadas:

Al asegurarte de que tanto los controladores de tu GPU NVIDIA como el software estén actualizados, no solo garantizarás que funcionen bien con CUDA 12.1, sino que también te beneficiarás de cualquier mejora o corrección que se haya realizado desde la última actualización.

• Usa lo que ya está ahí para ti:

Hay un montón de bibliotecas listas para usar en CUDA como cuBLAS, cuFFT y cuDNN diseñadas específicamente para acelerar ciertos tipos de cálculos, especialmente aquellos utilizados en operaciones matemáticas pesadas o proyectos de aprendizaje profundo. Estas herramientas están ajustadas para mejorar el rendimiento significativamente sin necesidad de reinventar la rueda.

Además, para aquellos a los que les encanta sumergirse en las últimas tendencias de tecnología GPU, CUDA 12.1 presenta un terreno de juego emocionante lleno de posibilidades para ampliar los límites en todo tipo de tareas informáticas.

Conclusión

La actualización CUDA 12.1 está repleta de mejoras interesantes, mejorando el trabajo en IA y aprendizaje automático. Es como darle a tu computadora un super impulso, especialmente si te dedicas a la computación pesada o a crear tecnología inteligente. Con esta nueva versión, todo funciona de manera más fluida gracias a las mejoras en cómo se integra con diferentes hardware y software. Además, se han solucionado algunos errores y se han resuelto ciertos problemas que estaban molestando a los usuarios anteriormente.

Preguntas frecuentes

¿Cómo afecta CUDA 12.1 a los proyectos existentes?

Para aplicaciones de IA, aprendizaje automático y HPC, estas optimizaciones significan un mejor rendimiento y operaciones más fluidas en general.

¿Necesito instalar CUDA antes de PyTorch?

No, no necesitas descargar un kit de herramientas CUDA completo; solo necesitarías instalar un controlador NVIDIA compatible, ya que los binarios de PyTorch incluyen sus propias dependencias de CUDA.

¿CUDA es compatible con PyTorch?

Sí, la base de código actual de PyTorch admite todas las versiones del kit de herramientas CUDA 12 si compilas desde la fuente.

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Lectura recomendada:

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2. JAX vs PyTorch: Comparativa definitiva de frameworks de aprendizaje profundo
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