Introdução ao CUDA, cuDNN e Pytorch

prefácio

Antes de explicar cuda e cuDNN, vamos primeiro entender a NVIDIA (NVIDA).

NVIDIA é uma empresa líder global em tecnologia de computação com foco em unidades de processamento gráfico (GPUs) e computação de inteligência artificial (IA). A empresa foi fundada em 1993 e está sediada em Santa Clara, Califórnia, EUA. Os produtos e tecnologias da NVIDIA são amplamente utilizados em vários campos, incluindo jogos, realidade virtual, direção autônoma, data centers, edge computing, etc.

Como um dos fabricantes de GPU mais conhecidos do mundo, a tecnologia de processador gráfico da NVIDIA promoveu o desenvolvimento da computação gráfica e da indústria de jogos. Ao mesmo tempo, devido às suas vantagens em capacidades de computação paralela, as GPUs da NVIDIA também são amplamente utilizadas nas áreas de computação científica, aprendizagem profunda e inteligência artificial. Sua principal linha de GPUs inclui GeForce para jogadores, Quadro para estações de trabalho profissionais e cientistas de dados, Tesla para computação de alto desempenho e muito mais.

A NVIDIA também lançou uma série de ferramentas e bibliotecas de desenvolvimento de software, fornecendo aos desenvolvedores ferramentas avançadas e suporte para acelerar o processo de desenvolvimento e implantação de aplicativos de inteligência artificial. A mais famosa delas é a plataforma CUDA, que fornece aos desenvolvedores modelos de programação e ferramentas para computação de alto desempenho em GPUs.

Através da inovação contínua e da liderança tecnológica, a NVIDIA alcançou grande sucesso na indústria de computadores e fez contribuições importantes para o desenvolvimento da inteligência artificial e da computação de alto desempenho.

1. CUDA

Endereço do site oficial: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

CUDA (Compute Unified Device Architecture) é uma plataforma de computação paralela e modelo de programação desenvolvido pela NVIDIA para computação de uso geral (GPGPU) usando NVIDIA GPU (Graphics Processing Unit). É um ambiente de software que oferece alto desempenho e facilidade de uso para programação de GPU.

O principal objetivo do CUDA é usar a GPU como um dispositivo de aceleração computacional para realizar tarefas de computação paralela, especialmente nas áreas de computação científica e aprendizagem profunda. Ele fornece um conjunto de interfaces de programação (APIs) e conjuntos de ferramentas que permitem aos desenvolvedores aproveitar as vantagens dos recursos de computação paralela massiva das GPUs para acelerar tarefas computacionalmente intensivas.

Usando CUDA, os desenvolvedores podem usar linguagens de programação como C/C++, Python, etc. para escrever programas acelerados por GPU. CUDA fornece uma série de bibliotecas e ferramentas, como CUDA Runtime Library, CUDA Tools (como o compilador nvcc) e ambiente de desenvolvimento NVIDIA Nsight para compilar, depurar e otimizar programas CUDA.

A vantagem do CUDA é que ele combina estreitamente os recursos arquitetônicos da GPU NVIDIA, que pode executar processamento paralelo refinado em tarefas e utilizar centenas a milhares de núcleos na GPU para executar tarefas de computação simultaneamente. Isso faz do CUDA uma plataforma de programação GPU amplamente utilizada em computação científica, simulação numérica, aprendizado profundo e outros campos.

É importante notar que para um programa desenvolvido usando CUDA, o requisito de hardware para sua execução precisa ser uma GPU NVIDIA com suporte a CUDA, e o driver CUDA correspondente e a biblioteca de tempo de execução precisam ser instalados.

2. cuDNN

Endereço do site oficial: https://developer.nvidia.com/cudnn

cuDNN (CUDA Deep Neural Network) é uma biblioteca de aceleração de rede neural profunda (DNN) desenvolvida pela NVIDIA, usada especialmente para acelerar tarefas de aprendizado profundo na plataforma CUDA.

cuDNN fornece operações básicas de DNN (rede neural profunda) altamente otimizadas e implementações de algoritmos, como convolução, pooling, normalização, funções de ativação, etc., bem como derivação automática e operações de tensor. Ele aproveita os recursos de computação paralela e a arquitetura altamente programável das GPUs NVIDIA para fornecer computação DNN de alto desempenho e aceleração de treinamento.

Ao usar cuDNN, estruturas de aprendizado profundo (como TensorFlow, PyTorch, etc.) podem aproveitar a aceleração de GPU fornecida por ele para acelerar o treinamento e a inferência. A biblioteca cuDNN implementa cálculos de convolução eficientes e outras operações, otimizando o processo de cálculo e o uso de memória para maximizar a utilização e o desempenho da GPU.

cuDNN também fornece algumas funções avançadas, como ajuste automático do desempenho do algoritmo e uso de memória, cálculo de precisão mista, etc., para melhorar ainda mais a eficiência e o desempenho das tarefas de aprendizado profundo.

Em uma palavra, cuDNN é uma ferramenta importante fornecida pela NVIDIA para desenvolvedores de aprendizado profundo. Ele implementa operações e algoritmos DNN altamente otimizados, permitindo que estruturas de aprendizado profundo utilizem de forma mais eficaz o desempenho das GPUs CUDA e NVIDIA e acelerem tarefas de aprendizado profundo.

Suas principais características são as seguintes:

• Implementação da aceleração do Tensor Core para várias convoluções comuns, incluindo convolução 2D, convolução 3D, convolução agrupada, convolução separável em profundidade e convolução dilatada com entradas e saídas NHWC e NCHW
• Kernels otimizados para muitos modelos de visão computacional e fala, incluindo ResNet, ResNext, EfficientNet, EfficientDet, SSD, MaskRCNN, Unet, VNet, BERT, GPT-2, Tacotron2 e WaveGlow
• Suporta formatos de ponto flutuante FP32, FP16, BF16 e TF32 e formatos inteiros INT8 e UINT8
• Ordenação dimensional arbitrária, avanços e sub-regiões de tensores 4D significam fácil integração em implementações de redes neurais arbitrárias
• Pode acelerar as operações de fusão em várias arquiteturas CNN

Observação: cuDNN é compatível com sistemas Windows e Linux com arquiteturas de GPU Ampere, Turing, Volta, Pascal, Maxwell e Kepler em datacenters e GPUs móveis.

3. Pitorch

Endereço do site oficial: https://pytorch.org/

PyTorch é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto baseada em Python, com foco em tarefas de aprendizado profundo. Ele é desenvolvido e mantido pela equipe de pesquisa de inteligência artificial do Facebook e fornece uma variedade de ferramentas e interfaces, tornando mais fácil e flexível o desenvolvimento e a experimentação de tarefas de aprendizado profundo no ambiente Python.

PyTorch é conhecido por seu recurso de gráfico computacional dinâmico, o que significa que os desenvolvedores podem definir e ajustar gráficos computacionais de maneira semelhante à programação Python padrão, sem ter que escrever gráficos estáticos previamente. Isso torna o PyTorch flexível e intuitivo para fácil depuração e design de modelo iterativo.

PyTorch fornece um rico conjunto de recursos e componentes, incluindo:

1. Operações poderosas de tensor: PyTorch fornece uma interface de operação de tensor semelhante ao NumPy e possui funções de aceleração na GPU.

2. Derivação automática: a função de derivação automática do PyTorch permite que os desenvolvedores calculem facilmente o gradiente das operações do tensor e o usem para retropropagação e otimização do modelo.

3. Módulos de rede neural eficientes: PyTorch fornece módulos para construção de modelos de rede neural, como várias camadas, funções de perda, etc.

4. Vários otimizadores: PyTorch suporta a implementação de vários algoritmos de otimização, como descida gradiente estocástica (SGD), Adam, etc.

5. Treinamento e salvamento de modelo: PyTorch fornece uma interface conveniente de treinamento e verificação e oferece suporte para salvar e carregar o modelo treinado.

O ecossistema do PyTorch é muito ativo, com um grande número de contribuições da comunidade, fornecendo uma variedade de modelos pré-treinados e bibliotecas estendidas para facilitar aos desenvolvedores a execução de várias tarefas de aprendizado profundo. Ao mesmo tempo, devido à sua facilidade de uso e flexibilidade, o PyTorch tem sido amplamente utilizado e adotado tanto na academia quanto na indústria.

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