重點摘要
- 提升 AI 與機器學習應用程式的效能與效率
- 增強 GPU 與 CPU 的運算能力
- CUDA 圖形（CUDA graphs）的改進，實現更智慧的管理與最佳化
- 新增函式庫，並更新 NVIDIA Corporation 既有的函式庫
- 支援最新的 Ampere 架構 GPU 以及 H 系列 GPU
- 與最新驅動程式版本完美相容
簡介
CUDA 12.1 為軟體開發與研究人員帶來了一些很酷的更新。它在先前版本的優異基礎上，讓 NVIDIA GPU 的運作表現更上一層樓。這次更新讓處理複雜計算變得更容易，並為 CUDA 圖形（CUDA graphs）新增了相當實用的功能，尤其適合 AI 或機器學習任務。此外，由於能與不同類型的硬體和作業系統相容，CUDA 持續在各種不同需求的工作中展現其無可取代的價值。
CUDA 12.1 更新概覽
最新版的 CUDA 12.1 是 CUDA 工具包的全新版本，並附帶最新的 NVIDIA 驅動程式。這次更新為開發人員提供了所有必要的工具、函式庫和 API，以便在不同平台上建立、最佳化和部署因 GPU 加速而執行更快的應用程式。
此工具包包含了 CUDA 編譯器（cc）、執行應用程式所需的關鍵執行階段函式庫、有助於除錯和最佳化的工具，以及專為讓 GPU 能輕鬆理解而設計的特殊 C++ 標準。除了 C++，如果你習慣使用 C++、Python 或 Fortran 進行程式設計，這個工具包也同樣支援。
重點功能與改進
CUDA 12.1 更新充滿了很酷的功能，可以讓程式跑得更快、更好，特別是那些使用 GPU 來完成工作的程式。以下是新功能的快速總覽：
- 更快的 AI 處理：如果你熱衷於 AI 或機器學習，這次更新會讓你很開心，因為它讓 PyTorch 和 TensorFlow 這類工具執行得更快。這意味著你的電腦可以更快地學習。
- 更善用電腦的「大腦」：透過這次更新，GPU（通常負責處理圖形的部分）和 CPU（電腦的主要大腦）在協同處理艱鉅任務時表現得更好。因此，一切運行都更流暢。
- 更聰明地組織 GPU 的工作方式：有一種稱為 CUDA 圖形（CUDA graphs）的東西，可以幫助組織 GPU 上的工作任務。最新的更新讓它們變得更聰明，讓你的 GPU 工作效率更高。
- 工具箱裡的新工具：他們新增了一些函式庫——可以把函式庫想像成裝滿即用工具的工具箱——這些函式庫有助於處理特定任務，例如數學運算或快速轉換資料。
- 打磨現有工具：我們不僅獲得了新工具，工具箱中既有工具也獲得了改進：修復了錯誤，提升了效能，或新增了優雅的功能，使其比以往更有用。
與先前版本的比較
CUDA 12.1 是最新更新，建立在較早 CUDA 工具包版本的基礎上。讓我們看看它與前代版本的比較：
- 每次新版本釋出，GPU 驅動的應用程式效能都會獲得提升。開發人員可以期待更好的速度和充分利用新硬體功能的方法。
- 除此之外，每個版本都帶來了新的功能，擴展了 GPU 驅動應用程式的可能性。這些新增功能幫助開發人員以更高的效率和效果處理更複雜的專案。
- 關於與最新 NVIDIA 顯示卡的相容性，像 CUDA 12.1 這樣的更新確保一切順暢運作。這意味著開發人員可以充分利用最新 GPU 的所有功能來加速他們的工作。
- 每次更新中也很重要的部分是修復和調整，這些修正解決了用戶發現的問題，並確保為開發 GPU 加速程式提供可靠穩定的環境。
與最新版 CUDA 12.5 的比較
CUDA 12.5 是 NVIDIA 於 2023 年 4 月發布的最新 CUDA 工具包版本，提供了更強大的 GPU 加速能力，特別適合開發人工智慧和機器學習領域的應用程式。
與 CUDA 12.1 相比，CUDA 12.5 在效能方面有以下主要改進：
- 最佳化了核心執行，提升了 GPU 運算效率。
- 增強了記憶體管理機制，降低了記憶體存取開銷。
- 強化了編譯器最佳化措施，使程式碼生成更有效率。
- 對新一代 GPU 架構的支援更為完整，能更好地利用硬體效能。
開發者工具與函式庫
此工具包為開發人員提供了建立、優化和部署 GPU 加速應用程式所需的一切。CUDA 12.1 更新新增了函式庫，並對既有函式庫進行了改進，以增強 CUDA 的功能。讓我們更仔細地看看這些開發者工具：
- 新增函式庫：CUDA 12.1 的最新更新引入了全新的函式庫，拓寬了 CUDA 工具包的能力範圍。其中包括 CUFFT 和 CUBLAS，分別用於快速傅立葉變換和線性代數任務。這些新增功能為常見問題提供了專門的解決方案，使開發人員能夠更有效地處理複雜的計算。
- 既有函式庫的增強：除了引入新資源外，此版本還打磨了 CUDA 函式庫中的既有函式庫，修復了錯誤，提升了效能，並新增了酷炫的功能，尤其在 cuBLAS 和 cuFFT 領域，從而改善了它們在 GPU 上的整體功能。
新增的函式庫
隨著 CUDA 12.1 更新，CUDA 工具包中新增了一批函式庫。這些函式庫旨在為開發人員提供更多工具和方式，使其 GPU 驅動的應用程式運作得更好、更快。讓我們深入了解 CUDA 12.1 中一些新增函式庫的重點：
- CUFFT：這個函式庫專注於讓快速傅立葉變換（FFT）演算法在 GPU 加速應用程式中表現出色。有了 CUFFT，從事頻率和訊號處理等工作的人員可以藉助 NVIDIA GPU 更快地完成任務。
- CUBLAS：這裡有一個函式庫，用於處理在其專案中使用 GPU 的人員所需的線性代數運算。它涵蓋了從矩陣乘法、反轉（逆矩陣）到向量任務及更多方面。使用 CUBLAS 意味著可以利用 NVIDIA 硬體來進行高效的重度數學運算。
這些更新旨在藉助 NVIDIA 的技術，增強開發人員在高效能運算領域使用演算法的方式。
CUDA 12.1、GPU 和 LLM 之間的關係
GPU 與 CUDA：
- CUDA 是 NVIDIA 的平行運算平台和程式設計模型。
- CUDA 使 NVIDIA GPU 能夠用於一般運算任務，而不僅僅是圖形渲染。
- 許多 GPU 加速應用程式，包括機器學習和深度學習，都依賴於 CUDA 技術。
CUDA 與 LLM（大型語言模型）：
- 許多 GPU 加速應用程式，包括機器學習和深度學習，都依賴於 CUDA 技術。
- CUDA 為 LLM 提供了高度最佳化的底層運算支援。
- 許多 LLM 框架，例如 PyTorch 和 TensorFlow，都利用 CUDA 來實現 GPU 加速。
- 使用最新版本的 CUDA 可以為 LLM 提供更好的效能和效率。
在 Novita AI GPU 實例 上執行 CUDA
您需要一個能與新功能良好搭配的 NVIDIA GPU，並且在系統上同時安裝最新的 NVIDIA 驅動程式和此工具包本身。
Novita AI GPU 實例 是一個基於雲端的解決方案，在這方面是卓越的服務代表。此雲端服務配備了高效能 GPU，例如 NVIDIA A100 SXM 和 RTX 4090。Novita AI GPU 實例提供對支援最新 CUDA 版本的尖端 GPU 技術的存取，使用戶能夠利用其先進功能。
如何在 Novita AI GPU 實例上開始您的旅程：
步驟 1： 如果您是新訂閱者，請先註冊我們的帳戶。然後點擊我們網頁上的 “GPU Instance”（GPU 實例） 按鈕。
步驟 2：範本與 GPU 伺服器
您可以根據特定需求選擇自己的範本，包括 PyTorch、Tensorflow、CUDA、Ollama。此外，您也可以點擊最下方的按鈕來建立自己的範本資料。
接著，我們的服務提供高效能 GPU 的存取，例如 NVIDIA RTX 4090 和 RTX 3090，每款都具備充足的 VRAM 和 RAM，確保即使是要求最高的 AI 模型也能高效訓練。您可以根據需求選擇。
步驟 3：自訂部署
在此部分，您可以根據自身需求自訂這些資料。容器磁碟有 30GB 免費空間，卷磁碟有 60GB 免費空間，如果超過免費限制，將會產生額外費用。
步驟 4：啟動實例
無論是用於 AI 應用程式的研究、開發或部署，配備 CUDA 12 的 Novita AI GPU 實例都能在雲端提供強大而高效的 GPU 運算體驗。
Novita AI GPU 實例的主要功能：
1. GPU 雲端存取： Novita AI 提供一個 GPU 雲端，用戶可以在使用 PyTorch Lightning Trainer 時加以利用。這項雲端服務提供經濟高效、靈活的 GPU 資源，可隨需存取。
2. 成本效益： 用戶可以期待顯著的成本節省，有機會將雲端成本降低多達 50%。這對於預算有限的新創公司和研究機構尤其有利。
3. 即時部署： 用戶可以快速部署一個 Pod（容器化環境），專為 AI 工作負載量身打造。此部署過程簡化，確保開發人員可以開始訓練模型，而無需花費大量設定時間。
4. 可自訂範本： Novita AI GPU Pod 附帶了針對熱門框架（如 PyTorch）的可自訂範本，允許用戶為其特定需求選擇正確的配置。
5. 高效能硬體： 該服務提供高效能 GPU 的存取，例如 NVIDIA A100 SXM、RTX 4090 和 A6000，每款都具備充足的 VRAM 和 RAM，確保即使是要求最高的 AI 模型也能高效訓練。
遷移至 CUDA 12.1
為了順利切換到 CUDA 12.1，請先查看發行說明了解任何更新。確保您的 NVIDIA 驅動程式是最新的，並與此最新版本匹配；您可能需要更新核心模組。如果驅動程式版本不符，請考慮重新安裝 CUDA 工具包。對於使用 Visual Studio 版本的用戶，請檢查它是否能與 CUDA 12.1 良好搭配。同時，請更新您的標準函式庫，以確保一切順利運行。
順利過渡的步驟
為了確保能順利切換到 CUDA 12.1，不會出現任何問題，開發人員應執行以下步驟：
步驟 1： 在跳入新版本之前，明智的做法是備份您目前的 CUDA 專案。這樣一來，您就不會遺失任何東西，也不會在程式碼中遇到麻煩。
步驟 2： 前往 NVIDIA 的網站，下載與您系統相符的最新 CUDA 12.1 工具包。網站上將有在您電腦上進行設定的所有步驟。
步驟 3： 在您的機器上準備好 CUDA 12.1 之後，繼續使用這個新工具包重新編譯您的程式碼。這將確保一切順利協同運作，並讓您使用所有很酷的更新功能。
步驟 4： 完成所有編譯後，通過徹底的測試來驗證一切。您希望及早發現任何問題，以便在它們造成真正麻煩之前得到修復。
通過嚴格遵循這些指導方針，開發人員可以順利過渡到 CUDA 12，同時為他們的 GPU 驅動應用程式利用改進的功能。
最大化效能與相容性的技巧
為了充分利用 CUDA 12.1 並確保一切順利運作，開發人員應牢記以下幾點：
- 讓您的記憶體使用更聰明：
在處理 GPU 加速應用程式時，妥善管理記憶體非常重要。試著減少資料在電腦和 GPU 之間來回傳輸的頻率，明智地使用共享記憶體，並考慮更好的記憶體管理方法，例如記憶體池化或重新組織資料。
- 同時執行更多任務：
CUDA 允許您在 GPU 上同時執行不同的任務，這有助於總體上加快一切速度。尋找那些彼此不依賴的任務，這樣它們就可以同時完成，從而提升 GPU 在單一時間內能完成的工作量。
- 保持一切更新：
透過確保您的 NVIDIA GPU 驅動程式和軟體都是最新的，您不僅能確保它們能與 CUDA 12.1 良好搭配，還能從上次更新以來的任何改進或修復中受益。
- 使用現成可用的資源：
CUDA 中有許多現成的函式庫，如 cuBLAS、cuFFT 和 cuDNN，專為加速特定類型的計算而設計，特別是在數學密集型運算或深度學習專案中使用的計算。這些工具經過精細調整，能顯著提升效能，而無需重新發明輪子。
此外，對於那些熱衷於探索最新 GPU 技術趨勢的人來說，CUDA 12.1 提供了一個充滿可能性的、令人興奮的遊樂場，可以在各種電腦任務中突破極限。
結論
CUDA 12.1 更新充滿了很酷的升級，讓 AI 和機器學習的工作表現更好。這就像是給您的電腦一個超級助力，特別是如果您從事重度運算或創造智慧科技產品。得益於與不同硬體和軟體相容性的改進，這個新版本讓一切運行得更流暢。此外，他們也修復了一些錯誤，並解決了先前困擾用戶的特定問題。
常見問題
CUDA 12.1 如何影響現有專案？
對於 AI、機器學習和 HPC 應用程式，這些最佳化意味著整體上更好的效能和更順暢的操作。
在安裝 PyTorch 之前需要先安裝 CUDA 嗎？
不需要，您無需下載完整的 CUDA 工具包，只需安裝相容的 NVIDIA 驅動程式即可，因為 PyTorch 的二進位檔案附帶了自己的 CUDA 依賴項。
CUDA 與 PyTorch 相容嗎？
是的，如果您從原始碼建置，當前的 PyTorch 程式碼庫支援所有 CUDA 12 工具包版本。
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