CUDA、cuDNN、Pytorch の概要

序文

cuda と cuDNN について説明する前に、まず NVIDIA (NVIDA) について理解しましょう。

NVIDIA は、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) と人工知能 (AI) コンピューティングに重点を置いた世界有数のコンピューター テクノロジー企業です。同社は 1993 年に設立され、米国カリフォルニア州サンタクララに本社を置いています。NVIDIA の製品とテクノロジーは、ゲーム、仮想現実、自動運転、データセンター、エッジ コンピューティングなど、さまざまな分野で広く使用されています。

世界で最も有名な GPU メーカーの 1 つである NVIDIA のグラフィックス プロセッサ テクノロジーは、コンピュータ グラフィックスとゲーム業界の発展を促進してきました。同時に、NVIDIA の GPU は、並列コンピューティング機能の利点により、科学技術コンピューティング、ディープラーニング、人工知能の分野でも広く使用されています。その主力 GPU ラインナップには、ゲーマー向けの GeForce、プロのワークステーションやデータ サイエンティスト向けの Quadro、ハイパフォーマンス コンピューティング向けの Tesla などが含まれます。

NVIDIA はまた、一連のソフトウェア開発ツールとライブラリを立ち上げ、人工知能アプリケーションの開発と展開プロセスを加速するための豊富なツールとサポートを開発者に提供しました。これらの中で最も有名なのは CUDA プラットフォームで、開発者に GPU でのハイパフォーマンス コンピューティングのためのプログラミング モデルとツールを提供します。

NVIDIA は、継続的なイノベーションとテクノロジーのリーダーシップを通じて、コンピューター業界で大きな成功を収め、人工知能とハイパフォーマンス コンピューティングの発展に重要な貢献をしてきました。

1.CUDA

公式Webサイトアドレス： https: //developer.nvidia.com/cuda-toolkit

CUDA (Compute Unified Device Architecture) は、NVIDIA GPU (Graphics Processing Unit) を使用した汎用コンピューティング (GPGPU) 用に NVIDIA によって開発された並列コンピューティング プラットフォームおよびプログラミング モデルです。GPUプログラミングに高いパフォーマンスと使いやすさを提供するソフトウェア環境です。

CUDA の主な目標は、特に科学計算や深層学習の分野で、並列計算タスクを実行するための計算加速デバイスとして GPU を使用することです。これは、開発者が GPU の超並列コンピューティング機能を活用して、計算負荷の高いタスクを高速化できる一連のプログラミング インターフェイス (API) とツール セットを提供します。

CUDA を使用すると、開発者は C/C++、Python などのプログラミング言語を使用して、GPU 高速化プログラムを作成できます。CUDA は、CUDA プログラムをコンパイル、デバッグ、最適化するための CUDA ランタイム ライブラリ、CUDA ツール (nvcc コンパイラなど)、NVIDIA Nsight 開発環境など、一連のライブラリとツールを提供します。

CUDA の利点は、NVIDIA GPU のアーキテクチャ機能を密接に組み合わせて、タスクに対してきめ細かい並列処理を実行し、GPU 上の数百から数千のコアを利用してコンピューティング タスクを同時に実行できることです。これにより、CUDA は科学技術計算、数値シミュレーション、深層学習などの分野で広く使用される GPU プログラミング プラットフォームになります。

CUDA を使用して開発されたプログラムの場合、その実行に必要なハードウェア要件は CUDA をサポートする NVIDIA GPU である必要があり、対応する CUDA ドライバーとランタイム ライブラリがインストールされている必要があることに注意してください。

2.cuDNN

公式Webサイトアドレス： https: //developer.nvidia.com/cudnn

cuDNN (CUDA Deep Neural Network) は、NVIDIA によって開発されたディープ ニューラル ネットワーク (DNN) 高速化ライブラリであり、CUDA プラットフォーム上でディープ ラーニング タスクを高速化するために特別に使用されます。

cuDNN は、高度に最適化された DNN (ディープ ニューラル ネットワーク) の基本操作と、畳み込み、プーリング、正規化、活性化関数などのアルゴリズム実装、および自動導出とテンソル操作を提供します。NVIDIA GPU の並列コンピューティング機能と高度にプログラム可能なアーキテクチャを活用して、高性能の DNN コンピューティングとトレーニングの高速化を実現します。

cuDNN を使用すると、深層学習フレームワーク (TensorFlow、PyTorch など) が提供する GPU アクセラレーションを利用して、トレーニングと推論を高速化できます。cuDNN ライブラリは、効率的な畳み込み計算やその他の操作を実装し、計算プロセスとメモリ使用量を最適化して GPU の使用率とパフォーマンスを最大化します。

cuDNN は、深層学習タスクの効率とパフォーマンスをさらに向上させるために、アルゴリズムのパフォーマンスとメモリ使用量の自動調整、混合精度計算などの高度な機能も提供します。

一言で言えば、cuDNN は、NVIDIA がディープ ラーニング開発者向けに提供する重要なツールであり、高度に最適化された DNN 操作とアルゴリズムを実装し、ディープ ラーニング フレームワークが CUDA と NVIDIA GPU のパフォーマンスをより効果的に活用し、ディープ ラーニング タスクを高速化できるようにします。

その主な特徴は次のとおりです。

• 2D 畳み込み、3D 畳み込み、グループ化畳み込み、深さ方向の分離可能な畳み込み、NHWC および NCHW の入力と出力による拡張畳み込みを含む、さまざまな一般的な畳み込みに対して Tensor コア アクセラレーションを実装しました。
• ResNet、ResNext、EfficientNet、EfficientDet、SSD、MaskRCNN、Unet、VNet、BERT、GPT-2、Tacotron2、WaveGlow など、多くのコンピューター ビジョンおよび音声モデル向けに最適化されたカーネル
• FP32、FP16、BF16、TF32 浮動小数点形式と INT8 および UINT8 整数形式をサポート
• 4D テンソルの任意の次元の順序付け、ストライディング、およびサブ領域により、任意のニューラル ネットワーク実装に簡単に統合できます。
• さまざまな CNN アーキテクチャでの融合操作を高速化できます

注: cuDNN は、データセンターおよびモバイル GPU の Ampere、Turing、Volta、Pascal、Maxwell、および Kepler GPU アーキテクチャを備えた Windows および Linux システムでサポートされています。

3. ピトーチ

公式 Web サイトのアドレス: https://pytorch.org/

PyTorch は、深層学習タスクに焦点を当てた、Python ベースのオープンソース機械学習フレームワークです。Facebook の人工知能研究チームによって開発および保守されており、豊富なツールとインターフェイスを提供することで、Python 環境でのディープ ラーニング タスクの開発と実験をより簡単かつ柔軟に行うことができます。

PyTorch は、動的計算グラフ機能で知られています。つまり、開発者は、事前に静的グラフを作成することなく、標準の Python プログラミングと同様の方法で計算グラフを定義および調整できます。これにより、PyTorch は柔軟かつ直感的になり、デバッグや反復モデル設計が容易になります。

PyTorch は、次のような豊富な機能とコンポーネントのセットを提供します。

1. 強力なテンソル演算: PyTorch は NumPy と同様のテンソル演算インターフェイスを提供し、GPU 上でアクセラレーション機能を備えています。

2. 自動導出: PyTorch の自動導出機能を使用すると、開発者はテンソル演算の勾配を簡単に計算し、それをバックプロパゲーションやモデルの最適化に使用できます。

3. 効率的なニューラル ネットワーク モジュール: PyTorch は、さまざまな層、損失関数など、ニューラル ネットワーク モデルを構築するためのモジュールを提供します。

4. 複数のオプティマイザー: PyTorch は、確率的勾配降下法 (SGD)、Adam などのさまざまな最適化アルゴリズムの実装をサポートしています。

5. トレーニングとモデルの保存: PyTorch は便利なトレーニングと検証インターフェイスを提供し、トレーニングされたモデルの保存と読み込みをサポートします。

PyTorch のエコシステムは非常に活発で、コミュニティからの貢献が多数あり、開発者がさまざまな深層学習タスクを実行しやすくするための豊富な事前トレーニング済みモデルと拡張ライブラリを提供しています。同時に、PyTorch はその使いやすさと柔軟性により、学術界と産業界の両方で広く使用され、採用されています。

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