CUDA 12.1: Motor Poderoso que Impulsiona o Desempenho da GPU

Principais Destaques

• Melhor desempenho e eficiência para aplicações de IA e aprendizado de máquina
• Capacidades de computação aprimoradas tanto para GPU quanto para CPU
• Melhorias nos gráficos CUDA para gerenciamento e otimização mais inteligentes
• Adição de novas bibliotecas, juntamente com atualizações das existentes da NVIDIA Corporation
• Suporte para as GPUs mais recentes da arquitetura Ampere, bem como para as GPUs da série H
• Funciona bem com as versões de driver mais recentes

Introdução

O CUDA 12.1 traz algumas atualizações interessantes para quem desenvolve software e faz pesquisa. Ele faz as GPUs da NVIDIA funcionarem melhor do que antes, adicionando ao que já era excelente nas versões anteriores. Desta vez, eles tornaram ainda mais fácil lidar com cálculos complexos e adicionaram novos recursos para os gráficos CUDA que são muito úteis se você está envolvido em tarefas de IA ou aprendizado de máquina. E com sua capacidade de se integrar bem com diferentes tipos de hardware e sistemas operacionais, o CUDA continua sendo super útil para uma variedade de trabalhos que as pessoas precisam realizar.

Visão Geral da Atualização CUDA 12.1

A atualização mais recente, CUDA 12.1, é uma nova versão do kit de ferramentas CUDA e vem com o driver NVIDIA mais recente. Esta atualização fornece aos desenvolvedores tudo o que precisam – ferramentas, bibliotecas e APIs – para criar, ajustar e executar aplicações que rodam mais rápido graças à aceleração por GPU em diferentes plataformas.

Com este kit de ferramentas, você obtém o compilador CUDA (cc), bibliotecas de runtime essenciais para executar suas aplicações sem problemas; ferramentas de depuração e otimização para ajudar a resolver quaisquer problemas; além de um padrão C++ especial feito para escrever código que as GPUs possam entender facilmente. E não é só sobre C++; há também suporte se você gosta de programar em C++, Python ou Fortran.

Principais Destaques e Melhorias

A atualização CUDA 12.1 está repleta de recursos interessantes que fazem os programas rodarem mais rápido e melhor, especialmente se eles estiverem usando GPUs para realizar seu trabalho. Aqui está um resumo rápido do que há de novo:

• Coisas de IA mais rápidas: Se você está em IA ou aprendizado de máquina, esta atualização é ótima porque faz coisas como PyTorch e TensorFlow rodarem mais rápido. Isso significa que seu computador pode aprender coisas mais rapidamente.
• Melhor uso do “cérebro” do seu computador: Com esta atualização, tanto a GPU (a parte que geralmente lida com gráficos) quanto a CPU (o cérebro principal do seu computador) ficam melhores em trabalhar juntas em tarefas difíceis. Então, agora, tudo roda de forma mais suave.
• Maneiras mais inteligentes de organizar o trabalho para GPUs: Existem essas coisas chamadas gráficos CUDA que ajudam a organizar como os trabalhos são feitos na GPU. As atualizações mais recentes os tornam ainda mais inteligentes, para que sua GPU funcione de forma mais eficiente.
• Novas ferramentas na caixa de ferramentas: Eles adicionaram algumas novas bibliotecas – pense em bibliotecas como caixas de ferramentas cheias de ferramentas prontas para uso – que ajudam com tarefas específicas como operações matemáticas ou transformação de dados muito rapidamente.
• Polimento das ferramentas existentes: Não só recebemos novas ferramentas, mas também melhorias nas existentes em nossa caixa de ferramentas; corrigindo bugs, melhorando o desempenho ou adicionando recursos interessantes para que sejam ainda mais úteis do que antes.

Comparação com Versões Anteriores

O CUDA 12.1 é a atualização mais recente, construindo sobre o que foi introduzido em versões anteriores do kit de ferramentas CUDA. Vamos ver como ele se compara aos seus antecessores:

• A cada novo lançamento, há um aumento no desempenho para aplicações alimentadas por GPUs. Os desenvolvedores podem esperar melhor velocidade e métodos que aproveitam ao máximo os novos recursos de hardware.
• Além disso, cada versão traz novas funcionalidades que expandem o que as aplicações alimentadas por GPU podem fazer. Essas adições ajudam os desenvolvedores a lidar com projetos mais complexos com maior eficiência e eficácia.
• Em relação ao trabalho com as placas gráficas NVIDIA mais recentes, atualizações como o CUDA 12.1 garantem que tudo funcione perfeitamente junto. Isso significa que os desenvolvedores conseguem aproveitar todas as capacidades das GPUs recentes para acelerar seu trabalho.
• Também são importantes as correções e ajustes feitos com cada atualização, que lidam com problemas que os usuários encontraram e garantem que tudo funcione de forma confiável para o desenvolvimento de programas acelerados por GPU.

Comparação com o CUDA 12.5 mais recente

O CUDA 12.5, a versão mais recente do CUDA Toolkit, lançada pela NVIDIA em abril de 2023, fornece capacidades de aceleração de GPU ainda mais poderosas, particularmente adequadas para o desenvolvimento de aplicações nos campos da inteligência artificial e aprendizado de máquina.

O CUDA 12.5 tem as seguintes melhorias principais em desempenho em comparação com o CUDA 12.1:

• Execução de kernel otimizada e eficiência de computação GPU melhorada.
• O mecanismo de gerenciamento de memória foi aprimorado e a sobrecarga de acesso à memória foi reduzida.
• As medidas de otimização do compilador foram reforçadas e a geração de código é mais eficiente.
• O suporte para a nova geração de arquitetura GPU é mais completo e pode melhor utilizar o desempenho do hardware.

Ferramentas de Desenvolvimento e Bibliotecas

O kit de ferramentas oferece aos desenvolvedores tudo o que precisam para criar, melhorar e lançar aplicações que rodam mais rápido com suporte a GPU. Com a atualização CUDA 12.1, novas bibliotecas foram adicionadas e melhorias foram feitas nas já existentes para impulsionar o que você pode fazer com CUDA. Vamos dar uma olhada mais de perto nessas ferramentas para desenvolvedores:

• Recém-adicionadas: A atualização mais recente do CUDA 12.1 traz novas bibliotecas que ampliam o escopo das capacidades do kit de ferramentas CUDA. Entre elas estão CUFFT e CUBLAS, que auxiliam com transformadas rápidas de Fourier e tarefas de álgebra linear, respectivamente. Essas adições oferecem soluções especializadas para problemas rotineiros, permitindo que os desenvolvedores lidem com cálculos complexos de forma mais eficaz.
• Aprimoramentos nas bibliotecas existentes: Além de introduzir novos recursos, esta versão também aperfeiçoa os existentes na coleção de bibliotecas CUDA, corrigindo bugs, aumentando os níveis de desempenho e adicionando recursos interessantes, especialmente em cuBLAS e cuFFT, melhorando assim sua funcionalidade geral em GPU.

Novas Bibliotecas Introduzidas

Com a atualização CUDA 12.1, há um monte de novas bibliotecas adicionadas ao kit de ferramentas CUDA. Elas estão aqui para dar aos desenvolvedores mais ferramentas e maneiras de fazer suas aplicações alimentadas por GPU funcionarem melhor e mais rápido. Vamos mergulhar em alguns destaques dessas adições no CUDA 12.1:

• CUFFT: Esta biblioteca é toda sobre fazer algoritmos de transformada rápida de Fourier (FFT) funcionarem bem com aplicações aceleradas por GPU. Com CUFFT, pessoas trabalhando em coisas como processamento de frequência e sinal podem fazer as coisas mais rapidamente graças às GPUs da NVIDIA.
• CUBLAS: Aqui temos uma biblioteca que lida com operações de álgebra linear para aqueles que usam GPUs em seus projetos. Ela cobre tudo, desde multiplicação de matrizes, inversão, até tarefas de vetores e além. Usar CUBLAS significa aproveitar maneiras eficientes de realizar cálculos matemáticos pesados com o hardware da NVIDIA.

Estas atualizações visam melhorar a forma como os desenvolvedores usam algoritmos no âmbito da computação de alto desempenho, aproveitando o que a NVIDIA tem sob o capô.

A relação entre CUDA 12.1, GPUs e LLMs

GPUs e CUDA:

• CUDA é a plataforma de computação paralela e modelo de programação da NVIDIA.
• CUDA permite que as GPUs da NVIDIA sejam usadas para tarefas de computação geral, não apenas renderização gráfica.
• Muitas aplicações aceleradas por GPU, incluindo aprendizado de máquina e aprendizado profundo, dependem da tecnologia CUDA.

CUDA e LLMs:

• Muitas aplicações aceleradas por GPU, incluindo aprendizado de máquina e aprendizado profundo, dependem da tecnologia CUDA.
• CUDA fornece suporte computacional de baixo nível altamente otimizado para LLMs.
• Muitos frameworks de LLM, como PyTorch e TensorFlow, aproveitam o CUDA para implementar aceleração por GPU.
• Usar a versão mais recente do CUDA pode fornecer melhor desempenho e eficiência para LLMs.

Executando CUDA na Instância GPU Novita AI

Você precisará de uma GPU NVIDIA que seja compatível com as novidades, bem como ter tanto o driver NVIDIA mais recente instalado quanto o próprio kit de ferramentas.

Instância GPU Novita AI, uma solução baseada em nuvem, destaca-se como um serviço exemplar neste domínio. Esta nuvem está equipada com GPUs de alto desempenho como NVIDIA A100 SXM e RTX 4090. A Instância GPU Novita AI fornece acesso à tecnologia GPU de ponta que suporta a versão mais recente do CUDA, permitindo que os usuários aproveitem os recursos avançados.

Como iniciar sua jornada na Instância GPU Novita AI:

PASSO 1: Se você é um novo assinante, registre primeiro nossa conta. E então clique no botão GPU Instance em nossa página web.

PASSO 2: Template e Servidor GPU

Você pode escolher seu próprio template, incluindo PyTorch, Tensorflow, CUDA, Ollama, de acordo com suas necessidades específicas. Além disso, você também pode criar seus próprios dados de template clicando no último botão.

Em seguida, nosso serviço fornece acesso a GPUs de alto desempenho como a NVIDIA RTX 4090 e RTX 3090, cada uma com VRAM e RAM substanciais, garantindo que mesmo os modelos de IA mais exigentes possam ser treinados de forma eficiente. Você pode escolher com base em suas necessidades.

PASSO 3: Personalizar Implantação

Nesta seção, você pode personalizar esses dados de acordo com suas próprias necessidades. Há 30 GB gratuitos no Disco do Contêiner e 60 GB gratuitos no Disco de Volume, e se o limite gratuito for excedido, custos adicionais serão incorridos.

PASSO 4: Iniciar uma instância

Seja para pesquisa, desenvolvimento ou implantação de aplicações de IA, a Instância GPU Novita AI equipada com CUDA 12 oferece uma experiência de computação GPU potente e eficiente na nuvem.

A Instância GPU Novita AI possui recursos importantes como:

1. Acesso à Nuvem GPU: A Novita AI fornece uma nuvem GPU que os usuários podem aproveitar enquanto usam o PyTorch Lightning Trainer. Este serviço de nuvem oferece recursos de GPU flexíveis e econômicos que podem ser acessados sob demanda.

2. Custo-benefício: Os usuários podem esperar economias de custo significativas, com potencial para reduzir os custos de nuvem em até 50%. Isso é particularmente benéfico para startups e instituições de pesquisa com restrições orçamentárias.

3. Implantação Instantânea: Os usuários podem implantar rapidamente um Pod, que é um ambiente containerizado adaptado para cargas de trabalho de IA. Este processo de implantação é simplificado, garantindo que os desenvolvedores possam começar a treinar seus modelos sem tempo de configuração significativo.

4. Templates Personalizáveis: Os Pods GPU Novita AI vêm com templates personalizáveis para frameworks populares como PyTorch, permitindo que os usuários escolham a configuração certa para suas necessidades específicas.

5. Hardware de Alto Desempenho: O serviço fornece acesso a GPUs de alto desempenho como a NVIDIA A100 SXM, RTX 4090 e A6000, cada uma com VRAM e RAM substanciais, garantindo que mesmo os modelos de IA mais exigentes possam ser treinados de forma eficiente.

Migrando para CUDA 12.1

Para tornar a migração para CUDA 12.1 suave, comece consultando as notas de versão para quaisquer atualizações. Certifique-se de que seu driver NVIDIA esteja atualizado e corresponda a esta versão mais recente; você pode precisar atualizar os módulos do kernel também. Se houver uma incompatibilidade na versão do driver, considere reinstalar o kit de ferramentas CUDA. Para aqueles que usam a edição Visual Studio, verifique se ela funciona bem com CUDA 12.1. Além disso, atualize suas bibliotecas padrão para que tudo funcione perfeitamente em conjunto.

Passos para uma Transição Suave

Para garantir que você mude para CUDA 12.1 sem contratempos, os desenvolvedores devem fazer o seguinte:

PASSO 1: Antes de pular para a nova versão, é aconselhável salvar uma cópia de seus projetos CUDA atuais. Dessa forma, você não perderá nada ou terá problemas com seu código.

PASSO 2: Acesse o site da NVIDIA e baixe o kit de ferramentas CUDA 12.1 mais recente que corresponda ao seu sistema. O site terá todas as etapas necessárias para configurá-lo em seu computador.

PASSO 3: Com o CUDA 12.1 pronto em sua máquina, compile seu código novamente usando este novo kit de ferramentas. Isso garantirá que tudo funcione perfeitamente junto e permitirá que você use todas as atualizações interessantes.

PASSO 4: Após compilar tudo, teste-o minuciosamente. Você quer detectar quaisquer problemas cedo para que possam ser corrigidos antes que causem problemas reais.

Ao seguir estas diretrizes de perto, os desenvolvedores podem migrar para CUDA 12.1 sem problemas, enquanto aproveitam os recursos aprimorados para suas aplicações alimentadas por GPU.

Dicas para Maximizar Desempenho e Compatibilidade

Para obter o máximo do CUDA 12.1 e garantir que tudo funcione perfeitamente, os desenvolvedores devem ter em mente algumas coisas:

• Faça sua memória trabalhar de forma mais inteligente:

É muito importante gerenciar bem a memória quando você está trabalhando com aplicações aceleradas por GPU. Tente reduzir a frequência com que você move dados entre o computador e a GPU, use memória compartilhada com sabedoria e considere maneiras de gerenciar a memória melhor, como pooling ou organizando seus dados de forma diferente.

• Faça mais de uma vez:

O CUDA permite que você execute diferentes tarefas ao mesmo tempo em uma GPU, o que pode ajudar a tornar tudo mais rápido no geral. Procure por oportunidades onde as tarefas não dependam umas das outras para que possam ser feitas juntas, aumentando a quantidade de trabalho que sua GPU pode fazer de uma só vez.

• Mantenha as coisas atualizadas:

Ao garantir que tanto seus drivers NVIDIA quanto o software estejam atualizados, você não só garantirá que eles funcionem bem com CUDA 12.1, mas também se beneficiará de quaisquer melhorias ou correções que foram feitas desde a última atualização.

• Use o que já está lá para você:

Há um monte de bibliotecas prontas para uso no CUDA, como cuBLAS, cuFFT e cuDNN, projetadas especificamente para acelerar certos tipos de cálculos, especialmente aqueles usados em operações matemáticas pesadas ou projetos de aprendizado profundo. Essas ferramentas são ajustadas para melhorar significativamente o desempenho sem precisar reinventar a roda.

Além disso, para aqueles que adoram mergulhar nas tendências mais recentes da tecnologia GPU, o CUDA 12.1 apresenta um playground empolgante cheio de possibilidades para ultrapassar limites em todos os tipos de tarefas computacionais.

Conclusão

A atualização CUDA 12.1 está repleta de melhorias interessantes, melhorando as coisas para trabalhos de IA e aprendizado de máquina. É como dar um super impulso ao seu computador, especialmente se você está em computação pesada ou criando coisas tecnológicas inteligentes. Com esta nova versão, tudo funciona de forma mais suave graças às melhorias em como ele funciona com diferentes hardwares e softwares. Além disso, eles corrigiram alguns bugs e contornaram certos problemas que estavam incomodando os usuários antes.

Perguntas Frequentes

Como o CUDA 12.1 afeta projetos existentes?

Para aplicações de IA, aprendizado de máquina e HPC, essas otimizações significam melhor desempenho e operações mais suaves em geral.

Preciso instalar o CUDA antes do PyTorch?

Não, você não precisa baixar um kit de ferramentas CUDA completo, precisaria apenas instalar um driver NVIDIA compatível, pois os binários do PyTorch já vêm com suas próprias dependências CUDA.

O CUDA é compatível com PyTorch?

Sim, a base de código atual do PyTorch suporta todas as versões do kit de ferramentas CUDA 12 se você compilar a partir do código fonte.

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