Definición de CUDA (Arquitectura Unificada de Dispositivos de Cómputo)
CUDA, del inglés Compute Unified Device Architecture y, en español, Arquitectura Unificada de Dispositivos de Cómputo.
CUDA es una plataforma de computación paralela desarrollada por NVIDIA y lanzada en 2006. Permite a los programas realizar cálculos usando tanto la CPU como la GPU.
La CPU es la unidad central de procesamiento de una computadora y la GPU es la unidad de procesamiento gráfico. Al compartir la carga de procesamiento con el GPU (en lugar de sólo usar la CPU), CUDA permite a los programas mejorar su rendimiento.
CUDA es una de las plataformas de GPGPU (unidades de procesamiento gráfico de propósito general) más usadas. Sólo funciona en hardware gráfico desarrollado por NVIDIA, a diferencia de otras plataformas como OpenCL.
De todas maneras la mayoría de las tarjetas gráficas que permiten CUDA también soportan OpenCL; por lo tanto los programadores pueden escoger escribir código para cualquiera de las dos plataformas cuando desarrollan aplicaciones para el hardware NVIDIA.
Para facilitar el desarrollo de software en CUDA, NVIDIA proporciona API (interfaces de programación de aplicaciones) específicas para CUDA. Estas API permiten a los programadores desarrollar software para esta plataforma utilizando diferentes lenguajes de programación como C, C++++, Fortran y Python.
Resumen: CUDA
CUDA es una plataforma desarrollada por NVIDIA que permite a los programas realizar cálculos usando tanto la CPU como la GPU, lo que mejora su rendimiento. Es una de las plataformas más usadas para aprovechar el potencial de las tarjetas gráficas de NVIDIA. Los programadores pueden desarrollar software para CUDA en lenguajes como C, C++, Fortran y Python.
¿Qué es CUDA?
CUDA es una plataforma de computación paralela desarrollada por NVIDIA en 2006, que permite a los programas realizar cálculos usando tanto la CPU como la GPU.
¿Cuál es el beneficio de utilizar CUDA en programas de computación?
El beneficio de utilizar CUDA es que permite compartir la carga de procesamiento con la GPU en lugar de solo utilizar la CPU, lo que mejora el rendimiento de los programas.
¿Cuál es la diferencia entre la CPU y la GPU?
La CPU es la unidad central de procesamiento de una computadora, mientras que la GPU es la unidad de procesamiento gráfico. La CPU es responsable de realizar tareas generales de procesamiento, mientras que la GPU se especializa en tareas relacionadas con el procesamiento gráfico.
¿Cuál es la relación entre CUDA y las tarjetas gráficas NVIDIA?
CUDA solo funciona en hardware gráfico desarrollado por NVIDIA. La mayoría de las tarjetas gráficas que permiten CUDA también soportan OpenCL, lo que brinda a los programadores la opción de escribir código para cualquiera de las dos plataformas al desarrollar aplicaciones para el hardware NVIDIA.
¿Qué lenguajes de programación se pueden utilizar en CUDA?
NVIDIA provee APIs de CUDA que permite a los programadores desarrollar software para esta plataforma en C, C++, Fortran y Python. Estos lenguajes ofrecen flexibilidad y opciones para los desarrolladores al escribir código para aprovechar las capacidades de la GPU.
¿Cuáles son las aplicaciones más comunes de CUDA?
CUDA se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, como la simulación de fluidos, el aprendizaje automático, la visualización científica, la criptografía y el procesamiento de imágenes. Gracias a su capacidad de aprovechar el poder de la GPU, CUDA puede acelerar significativamente el rendimiento de estas aplicaciones.
Autor: Leandro Alegsa
Actualizado: 16-06-2023
¿Cómo citar este artículo?
Alegsa, Leandro. (2023). Definición de CUDA. Recuperado de https://www.alegsa.com.ar/Dic/cuda.php
