CUDA 12.1 : un puissant moteur pour les performances GPU

Points clés

• Meilleures performances et efficacité pour les applications d’IA et d’apprentissage automatique
• Capacités de calcul améliorées pour le GPU et le CPU
• Améliorations des CUDA graphs pour une gestion et une optimisation plus intelligentes
• Ajout de nouvelles bibliothèques et mises à jour de celles existantes de NVIDIA Corporation
• Prise en charge des derniers GPU de l’architecture Ampere ainsi que des GPU de la série H
• Fonctionne bien avec les versions les plus récentes des pilotes

Introduction

CUDA 12.1 apporte des mises à jour intéressantes pour les développeurs de logiciels et les chercheurs. Il fait fonctionner les GPU NVIDIA mieux qu’avant en s’appuyant sur ce qui était déjà excellent dans les versions précédentes. Cette fois-ci, ils ont encore simplifié la gestion des calculs complexes et ajouté de nouvelles fonctionnalités pour les CUDA graphs, très utiles si vous travaillez sur des tâches d’IA ou d’apprentissage automatique. Et grâce à sa capacité à s’entendre avec différents types de matériel et de systèmes d’exploitation, CUDA reste extrêmement utile pour toute une série de travaux différents.

Aperçu de la mise à jour CUDA 12.1

La dernière mise à jour, CUDA 12.1, est une nouvelle version du kit d’outils CUDA et est livrée avec le dernier pilote NVIDIA. Cette mise à jour fournit aux développeurs tout ce dont ils ont besoin – outils, bibliothèques et API – pour créer, optimiser et lancer des applications qui s’exécutent plus rapidement grâce à l’accélération GPU sur différentes plateformes.

Avec ce kit d’outils, vous obtenez le compilateur CUDA (cc), les bibliothèques d’exécution essentielles pour faire fonctionner vos applications en douceur, des outils de débogage et d’optimisation pour vous aider à résoudre les problèmes, ainsi qu’un standard C++ spécial conçu pour écrire facilement du code compréhensible par les GPU. Et ce n’est pas seulement pour le C++ ; il y a aussi un support si vous programmez en C++, Python ou Fortran.

Points clés et améliorations

La mise à jour CUDA 12.1 est remplie de fonctionnalités intéressantes qui rendent les programmes plus rapides et plus performants, surtout s’ils utilisent des GPU pour leur travail. Voici un aperçu rapide des nouveautés :

• Des trucs d’IA plus rapides : Si vous êtes dans l’IA ou l’apprentissage automatique, cette mise à jour est super car elle accélère des choses comme PyTorch et TensorFlow. Cela signifie que votre ordinateur peut apprendre plus vite.
• Meilleure utilisation du cerveau de votre ordinateur : Avec cette mise à jour, le GPU (la partie qui s’occupe habituellement des graphiques) et le CPU (le cerveau principal de votre ordinateur) travaillent mieux ensemble sur des tâches difficiles. Maintenant, tout fonctionne plus en douceur.
• Des façons plus intelligentes d’organiser le travail pour les GPU : Il y a ces choses appelées CUDA graphs qui aident à organiser la façon dont les tâches sont effectuées sur le GPU. Les dernières mises à jour les rendent encore plus intelligentes, donc votre GPU travaille plus efficacement.
• De nouveaux outils dans la boîte à outils : Ils ont ajouté de nouvelles bibliothèques – pensez aux bibliothèques comme des boîtes à outils remplies d’outils prêts à l’emploi – qui aident avec des tâches spécifiques comme les opérations mathématiques ou la transformation rapide des données.
• Polissage des outils existants : Non seulement nous avons reçu de nouveaux outils, mais aussi des améliorations à ceux existants dans notre boîte à outils ; correction de bogues, amélioration des performances ou ajout de fonctionnalités intéressantes pour les rendre encore plus utiles qu’avant.

Comparaison avec les versions précédentes

CUDA 12.1 est la dernière mise à jour, construite sur ce qui a été introduit dans les versions précédentes du kit d’outils CUDA. Voyons comment il se compare à ses prédécesseurs :

• À chaque nouvelle version, il y a un coup de pouce dans les performances pour les applications alimentées par les GPU. Les développeurs peuvent s’attendre à une meilleure vitesse et à des méthodes qui exploitent pleinement les nouvelles fonctionnalités matérielles.
• En plus de cela, chaque version apporte de nouvelles fonctionnalités qui élargissent ce que les applications propulsées par GPU peuvent faire. Ces ajouts aident les développeurs à gérer des projets plus complexes avec une plus grande efficacité et efficacité.
• En ce qui concerne le travail avec les dernières cartes graphiques NVIDIA, des mises à jour comme CUDA 12.1 assurent que tout fonctionne bien ensemble. Cela signifie que les développeurs peuvent exploiter toutes les capacités des GPU récents pour accélérer leur travail.
• Les correctifs et les ajustements effectués à chaque mise à jour sont également importants pour résoudre les problèmes rencontrés par les utilisateurs et garantir le bon fonctionnement et la fiabilité du développement de programmes accélérés par GPU.

Comparaison avec la dernière version CUDA 12.5

CUDA 12.5, la dernière version du kit d’outils CUDA, est publiée par NVIDIA, lancée en avril 2023, offrant des capacités d’accélération GPU plus puissantes, particulièrement adaptées au développement d’applications dans les domaines de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.

CUDA 12.5 présente les améliorations majeures suivantes en termes de performances par rapport à CUDA 12.1 :

• Exécution des noyaux optimisée et efficacité de calcul GPU améliorée.
• Mécanisme de gestion de la mémoire amélioré et réduction des frais d’accès mémoire.
• Mesures d’optimisation du compilateur renforcées et génération de code plus efficace.
• Prise en charge plus complète de l’architecture des GPU de nouvelle génération, permettant de mieux exploiter les performances matérielles.

Outils de développement et bibliothèques

Le kit d’outils fournit aux développeurs tout ce dont ils ont besoin pour créer, améliorer et lancer des applications qui fonctionnent plus rapidement avec le support GPU. Avec la mise à jour CUDA 12.1, de nouvelles bibliothèques ont été ajoutées et des améliorations apportées à celles déjà existantes pour booster ce que vous pouvez faire avec CUDA. Examinons de plus près ces outils pour développeurs :

• Nouveautés ajoutées : La dernière mise à jour de CUDA 12.1 apporte de nouvelles bibliothèques qui élargissent la portée des capacités du kit d’outils CUDA. Parmi elles, CUFFT et CUBLAS qui aident respectivement avec les transformées de Fourier rapides et les tâches d’algèbre linéaire. Ces ajouts offrent des solutions spécialisées pour des problèmes courants, permettant aux développeurs de traiter des calculs complexes plus efficacement.
• Améliorations des bibliothèques existantes : En plus d’introduire de nouvelles ressources, cette version améliore également celles existantes dans la collection de bibliothèques CUDA en corrigeant des bogues, en augmentant les niveaux de performance et en ajoutant des fonctionnalités intéressantes, en particulier dans les domaines cuBLAS et cuFFT, améliorant ainsi leur fonctionnalité globale du côté GPU.

Nouvelles bibliothèques introduites

Avec la mise à jour CUDA 12.1, un ensemble de nouvelles bibliothèques a été ajouté au kit d’outils CUDA. Elles sont là pour donner aux développeurs plus d’outils et de moyens pour faire fonctionner leurs applications propulsées par GPU mieux et plus rapidement. Penchons-nous sur quelques points forts de ces ajouts dans CUDA 12.1 :

• CUFFT : Cette bibliothèque est entièrement dédiée à faire fonctionner les algorithmes de transformée de Fourier rapide (FFT) efficacement avec les applications accélérées par GPU. Avec CUFFT, les personnes travaillant sur des trucs comme le traitement de fréquence et de signal peuvent faire les choses plus rapidement grâce aux GPU NVIDIA.
• CUBLAS : Nous avons ici une bibliothèque qui s’attaque aux opérations d’algèbre linéaire pour ceux qui utilisent des GPU dans leurs projets. Elle couvre tout, de la multiplication de matrices, leur inversion (inversion), à la gestion de tâches vectorielles et au-delà. Utiliser CUBLAS signifie exploiter des moyens efficaces d’effectuer des calculs mathématiques lourds avec le matériel NVIDIA.

Ces mises à jour visent à améliorer la façon dont les développeurs utilisent les algorithmes dans le domaine du calcul haute performance en tirant parti de ce que NVIDIA a sous le capot.

La relation entre CUDA 12.1, les GPU et les LLM

*GPU et CUDA : *

• CUDA est la plateforme de calcul parallèle et le modèle de programmation de NVIDIA.
• CUDA permet d’utiliser les GPU NVIDIA pour des tâches de calcul général, pas seulement pour le rendu graphique.
• De nombreuses applications accélérées par GPU, y compris l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, reposent sur la technologie CUDA.

*CUDA et LLM : *

• De nombreuses applications accélérées par GPU, y compris l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, reposent sur la technologie CUDA.
• CUDA fournit un support de calcul bas niveau hautement optimisé pour les LLM.
• De nombreux frameworks LLM, comme PyTorch et TensorFlow, exploitent CUDA pour implémenter l’accélération GPU.
• L’utilisation de la dernière version de CUDA peut offrir de meilleures performances et une meilleure efficacité pour les LLM.

Exécuter CUDA sur Novita AI GPU Instance

Vous aurez besoin d’un GPU NVIDIA compatible avec les nouveautés, ainsi que du dernier pilote NVIDIA et de ce kit d’outils lui-même.

Novita AI GPU Instance, une solution basée sur le cloud, se distingue comme un service exemplaire dans ce domaine. Ce cloud est équipé de GPU haute performance comme le NVIDIA A100 SXM et le RTX 4090. Novita AI GPU Instance donne accès à une technologie GPU de pointe qui prend en charge la dernière version CUDA, permettant aux utilisateurs de profiter des fonctionnalités avancées.

Comment démarrer votre parcours sur Novita AI GPU Instance :

*ÉTAPE 1 : * Si vous êtes un nouvel abonné, veuillez d’abord créer votre compte. Cliquez ensuite sur le bouton GPU Instance sur notre page Web.

*ÉTAPE 2 : * Modèle et serveur GPU

Vous pouvez choisir votre propre modèle, y compris Pytorch, Tensorflow, Cuda, Ollama, en fonction de vos besoins spécifiques. De plus, vous pouvez également créer vos propres données de modèle en cliquant sur le bouton en bas.

Ensuite, notre service donne accès à des GPU haute performance tels que le NVIDIA RTX 4090 et le RTX 3090, chacun avec une mémoire VRAM et une RAM substantielles, garantissant que même les modèles d’IA les plus exigeants puissent être entraînés efficacement. Vous pouvez choisir en fonction de vos besoins.

*ÉTAPE 3 : * Personnaliser le déploiement

Dans cette section, vous pouvez personnaliser ces données selon vos propres besoins. Il y a 30 Go gratuits dans le disque conteneur et 60 Go gratuits dans le disque volume, et si la limite gratuite est dépassée, des frais supplémentaires seront facturés.

*ÉTAPE 4 : * Lancer une instance

Que ce soit pour la recherche, le développement ou le déploiement d’applications d’IA, Novita AI GPU Instance équipée de CUDA 12 offre une expérience de calcul GPU puissante et efficace dans le cloud.

Novita AI GPU Instance possède des fonctionnalités clés comme :

*1. Accès au cloud GPU : * Novita AI fournit un cloud GPU que les utilisateurs peuvent exploiter tout en utilisant le PyTorch Lightning Trainer. Ce service cloud offre des ressources GPU flexibles, rentables et accessibles à la demande.

*2. Rentabilité : * Les utilisateurs peuvent s’attendre à des économies de coûts significatives, avec la possibilité de réduire les coûts cloud jusqu’à 50 %. Ceci est particulièrement bénéfique pour les startups et les institutions de recherche avec des contraintes budgétaires.

*3. Déploiement instantané : * Les utilisateurs peuvent rapidement déployer un Pod, un environnement conteneurisé adapté aux charges de travail d’IA. Ce processus de déploiement est rationalisé, garantissant que les développeurs peuvent commencer à former leurs modèles sans temps de configuration significatif.

*4. Modèles personnalisables : * Les GPU Pods Novita AI sont livrés avec des modèles personnalisables pour des frameworks populaires comme PyTorch, permettant aux utilisateurs de choisir la configuration adaptée à leurs besoins spécifiques.

*5. Matériel haute performance : * Le service donne accès à des GPU haute performance tels que le NVIDIA A100 SXM, le RTX 4090 et l’A6000, chacun avec une mémoire VRAM et une RAM substantielles, garantissant que même les modèles d’IA les plus exigeants puissent être entraînés efficacement.

Migration vers CUDA 12.1

Pour que le passage à CUDA 12.1 se fasse en douceur, commencez par consulter les notes de version pour toute mise à jour. Assurez-vous que votre pilote NVIDIA est à jour et correspond à cette dernière version ; vous pourriez avoir besoin de mettre à jour les modules du noyau aussi. En cas de décalage de version du pilote, envisagez de réinstaller le kit d’outils CUDA. Pour ceux qui utilisent l’édition Visual Studio, vérifiez qu’elle fonctionne bien avec CUDA 12.1. Mettez également vos bibliothèques standard à jour pour que tout fonctionne parfaitement ensemble.

Étapes pour une transition en douceur

Pour être sûr de passer à CUDA 12.1 sans accroc, les développeurs doivent faire ce qui suit :

*ÉTAPE 1 : * Avant de sauter dans la nouvelle version, il est sage de sauvegarder une copie de vos projets CUDA actuels. Ainsi, vous ne perdrez rien et n’aurez pas de problèmes avec votre code.

*ÉTAPE 2 : * Allez sur le site de NVIDIA et récupérez le dernier kit d’outils CUDA 12.1 qui correspond à votre système. Le site Web vous indiquera toutes les étapes nécessaires pour l’installer sur votre ordinateur.

*ÉTAPE 3 : * Une fois CUDA 12.1 prêt sur votre machine, compilez à nouveau votre code en utilisant ce nouveau kit d’outils. Cela garantira que tout fonctionne correctement ensemble et vous permettra d’utiliser toutes les mises à jour intéressantes.

*ÉTAPE 4 : * Après avoir tout compilé, testez-le en profondeur. Vous voulez détecter les problèmes tôt afin qu’ils puissent être corrigés avant de causer de réels problèmes.

En suivant ces directives de près, les développeurs peuvent passer à CUDA 12 en toute transparence tout en profitant des fonctionnalités améliorées pour leurs applications propulsées par GPU.

Conseils pour maximiser les performances et la compatibilité

Pour tirer le meilleur parti de CUDA 12.1 et s’assurer que tout fonctionne correctement, les développeurs doivent garder quelques points à l’esprit :

• *Faire travailler votre mémoire plus intelligemment : *

Il est vraiment important de bien gérer la mémoire lorsque vous travaillez avec des applications accélérées par GPU. Essayez de réduire la fréquence à laquelle vous déplacez les données entre l’ordinateur et le GPU, utilisez la mémoire partagée judicieusement, et envisagez des façons de mieux gérer la mémoire comme le pooling ou l’organisation différente de vos données.

• *Faire plus de choses à la fois : *

CUDA vous permet d’exécuter différentes tâches en même temps sur un GPU, ce qui peut aider à rendre le tout plus rapide. Cherchez des occasions où les tâches ne dépendent pas les unes des autres afin qu’elles puissent être faites ensemble, augmentant ainsi la quantité de travail que votre GPU peut effectuer en une seule fois.

• *Garder les choses à jour : *

En vous assurant que vos pilotes GPU NVIDIA et vos logiciels sont à jour, vous garantirez non seulement qu’ils s’entendent bien avec CUDA 12.1, mais vous bénéficierez également des améliorations ou des correctifs qui ont été apportés depuis la dernière mise à jour.

• *Utiliser ce qui est déjà là pour vous : *

Il y a tout un tas de bibliothèques prêtes à l’emploi dans CUDA comme cuBLAS, cuFFT et cuDNN conçues spécifiquement pour accélérer certains types de calculs, en particulier ceux utilisés dans les opérations mathématiques lourdes ou les projets d’apprentissage profond. Ces outils sont optimisés pour améliorer considérablement les performances sans avoir à réinventer la roue.

De plus, pour ceux qui aiment se plonger dans les dernières tendances en matière de technologie GPU, CUDA 12.1 offre un terrain de jeu passionnant rempli de possibilités pour repousser les limites dans toutes sortes de tâches informatiques.

Conclusion

La mise à jour CUDA 12.1 regorge de mises à niveau intéressantes, améliorant les choses pour le travail en IA et en apprentissage automatique. C’est comme donner à votre ordinateur un super coup de pouce, surtout si vous faites du calcul lourd ou créez des trucs de technologie intelligente. Avec cette nouvelle version, tout fonctionne plus facilement grâce aux améliorations dans la façon dont elle interagit avec différents matériels et logiciels. De plus, ils ont écrasé quelques bogues et contourné certains problèmes qui embêtaient les utilisateurs auparavant.

Questions fréquemment posées

Comment CUDA 12.1 affecte-t-il les projets existants ?

Pour les applications d’IA, d’apprentissage automatique et de HPC, ces optimisations signifient de meilleures performances et des opérations plus fluides dans l’ensemble.

Dois-je installer CUDA avant PyTorch ?

Non, vous n’avez pas besoin de télécharger un kit d’outils CUDA complet et vous auriez seulement besoin d’installer un pilote NVIDIA compatible, car les binaires PyTorch sont livrés avec leurs propres dépendances CUDA.

CUDA est-il compatible avec PyTorch ?

Oui, la base de code actuelle de PyTorch prend en charge toutes les versions du kit d’outils CUDA 12 si vous construisez à partir des sources.

Novita AI, la plateforme tout-en-un pour une créativité sans limites qui vous donne accès à plus de 100 API. De la génération d’images au traitement du langage en passant par l’amélioration audio et la manipulation vidéo, abordable et sans engagement, elle vous libère des tracas de la maintenance GPU tout en construisant vos propres produits. Essayez-la gratuitement.

*Lecture recommandée : *

1. CUDA 12 : Optimisation des performances pour le calcul GPU
2. JAX vs PyTorch : Comparaison ultime des frameworks d’apprentissage profond
3. Initialisation des poids PyTorch démystifiée