Programación en paralelo con Nvidia CUDA: Sintaxis y conceptos C/C++

Programación en paralelo con Nvidia CUDA: Sintaxis y conceptos C/C++

Tabla de contenido:

• Introducción
• ¿Qué es una tarjeta gráfica y cómo funciona?
• La evolución de las tarjetas gráficas
• Tarjetas gráficas como dispositivos de cómputo general
• Programación para tarjetas gráficas utilizando CUDA
• Introducción a CUDA y su sintaxis
• ¿Qué es la paralelización y por qué es importante?
• Computación en paralelo en tarjetas gráficas NVIDIA
• Estructura de un programa CUDA
• Manejo de la memoria en CUDA
• Compilación y ejecución de programas CUDA
• Buenas prácticas en la programación de tarjetas gráficas
• Casos de uso de la programación CUDA
• Conclusiones

Programación para Tarjetas Gráficas NVIDIA utilizando CUDA

En la era actual, la tarjeta gráfica de tu PC es uno de los componentes más costosos. Ya sea que la uses para juegos o simplemente para tareas básicas como el procesamiento de palabras, esta realiza millones, si no billones, de cálculos gráficos por segundo. En la última década, las tarjetas gráficas han ampliado su alcance y ahora se pueden utilizar como dispositivos de cómputo de propósito general para acelerar cálculos paralelizables. En este artículo, exploraremos qué significa todo esto y cómo puedes programar para estos dispositivos de alto rendimiento.

¿Qué es una tarjeta gráfica y cómo funciona?

Antes de sumergirnos en la programación de tarjetas gráficas, es importante comprender qué son y cómo funcionan. Una tarjeta gráfica es un componente de hardware especializado diseñado para procesar y renderizar gráficos en una computadora. Utiliza una unidad de procesamiento gráfico (GPU) para realizar cálculos complejos necesarios para generar imágenes en tiempo real. Estas imágenes se muestran en el monitor de la computadora y son responsables de proporcionar una experiencia visual atractiva en juegos, aplicaciones multimedia y otras aplicaciones que requieren gráficos avanzados.

La evolución de las tarjetas gráficas

A lo largo de los años, las tarjetas gráficas han experimentado una evolución significativa. En sus inicios, eran componentes simples que solo Podían mostrar imágenes predefinidas o realizar cálculos gráficos básicos. Sin embargo, con el avance de la tecnología, las tarjetas gráficas se han vuelto más potentes y sofisticadas. Hoy en día, son capaces de renderizar gráficos 3D de Alta calidad, aplicar efectos visuales complejos, soportar múltiples monitores, y mucho más.

Tarjetas gráficas como dispositivos de cómputo general

Una de las innovaciones más interesantes en el campo de las tarjetas gráficas es su capacidad para ser utilizadas como dispositivos de cómputo de propósito general. Esto significa que además de procesar gráficos, las GPU pueden realizar cálculos científicos, matemáticos y paralelizables a gran escala. Esto se logra utilizando APIs como CUDA, que permiten a los programadores desarrollar aplicaciones que ejecutan tareas en paralelo y aprovechan al máximo la potencia de las tarjetas gráficas.

🚀 La capacidad de las tarjetas gráficas para realizar cálculos altamente paralelizables ha abierto un mundo de posibilidades en términos de rendimiento y eficiencia. Los desarrolladores ahora pueden aprovechar el poder de las GPU para acelerar sus aplicaciones y resolver problemas complejos mucho más rápido que antes.

Programación para tarjetas gráficas utilizando CUDA

Cuando se trata de programar para tarjetas gráficas NVIDIA, CUDA es una de las APIs más populares y fáciles de usar. CUDA es un modelo de programación paralela basado en C/C++ que permite a los desarrolladores aprovechar el poder de las tarjetas gráficas NVIDIA para tareas generales de cómputo. Proporciona una interfaz de programación de alto nivel y herramientas que simplifican el desarrollo de aplicaciones altamente paralelizadas.

⭐ Dato curioso: CUDA se considera como el "lenguaje Python" de las librerías paralelas, ya que es fácil de aprender y utilizar, especialmente para aquellos programadores que ya tienen conocimientos básicos de C/C++. Es una opción popular tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados.

Introducción a CUDA y su sintaxis

Antes de comenzar a programar en CUDA, es importante entender algunos conceptos clave y la sintaxis básica que se utiliza en el desarrollo de aplicaciones paralelas. Comencemos por comprender el significado del termino "paralelización". La definición oficial de este término es "adaptar específicamente un programa para ejecutarse en un sistema de procesamiento paralelo". Sin embargo, personalmente no estoy de acuerdo con esta definición, ya que utiliza la palabra "paralelo" para describir qué significa "paralelo".

En un sentido matemático, se utiliza el término "paralelo" para describir un objeto plano o una línea que corre junto a otra a una distancia constante y nunca se intersecan. De manera similar, en un sentido computacional, "paralelo" significa ocurrir al mismo tiempo, es decir, ejecutarse lado a lado en diferentes circuitos.

⚙️ Para ilustrar esto, imaginemos que tenemos dos tuberías: una puede realizar manipulación de memoria, mientras que la otra puede realizar cálculos aritméticos. Esto significaría que las tuberías se ejecutan en paralelo en lugar de ejecutarse por una sola tubería, lo cual se conoce como ejecución en serie o en términos de ingeniería informática como ejecución con instrucción única y datos simplificados a ejecución SISTE.

La CPU: un dispositivo de cómputo serial

Tu CPU es probablemente el ejemplo más sencillo de un dispositivo de cómputo serial. Técnicamente, puede realizar cálculos en paralelo si aprovechas la naturaleza multi-núcleo del chip y aún dentro de un núcleo. Sin embargo, para programas de uso diario, la ejecución será escalar a menos que se escriba el software de manera explícita para aprovechar el hardware adicional.

Las tarjetas gráficas: dispositivos de cómputo masivamente paralelos

Las tarjetas gráficas, por otro lado, son ejemplos prominentes de dispositivos altamente paralelizados. Pueden realizar operaciones de instrucción única, múltiples datos (SIMD) o de instrucción múltiple, múltiples datos (MIMD). En las tarjetas gráficas de Nvidia, estos núcleos se llaman "warps" y contienen 32 unidades de coma flotante y aritmética. En las arquitecturas Maxwell, Pascal y Turing, hay 64 unidades de coma flotante y 32 aritméticas por warp, mientras que en Ampere y Ada hay 32 unidades de coma flotante y 32 aritméticas por cada Cuda core. Cada Cuda core es una vía de datos de 4 bytes de ancho dentro del bloque SIMD en Ampere. Esto significa que dentro de un warp Ampere puedes procesar 64 floats o 32 doubles y 32 ints por instrucción aritmética. Comparada con una CPU moderna, que puede procesar entre 1 y 16 floats o ints por instrucción, dependiendo del conjunto de instrucciones que utilices, las GPUs de AMD funcionan de manera muy similar, pero su warp es un poco más ancho y opera a nivel de unidad de cómputo en lugar de un subsistema dentro del bloque de cálculo. Este control a nivel de hilo mejora la ejecución SIMD dentro de una GPU AMD. Mientras que un núcleo de CPU puede operar en un solo dato a la vez, un "núcleo" de GPU puede operar en 32 datos a la vez.

Programación en paralelo utilizando CUDA: conceptos básicos

Cuando programas en paralelo para GPUs, necesitas tener en cuenta algunos conceptos clave. En primer lugar, debes tener conocimientos básicos de C o C++, como declarar variables, definir funciones, manejar punteros y administrar memoria. El resto te lo explicaremos, ya que es una capa adicional de funcionalidad y sintaxis agregada a CUDA. Comencemos con la información conceptual que será útil cuando discutamos la sintaxis y la estructura del programa.

¿Qué significa el término "paralelización"?

La definición oficial del término "paralelización" es "adaptar específicamente un programa para ejecutarse en un sistema de procesamiento paralelo". Sin embargo, personalmente no me gusta esta definición, ya que utiliza el término "paralelo" para describir qué significa "paralelo". En un sentido matemático, utilizarías el término "paralelo" para describir un objeto plano o una línea que corre junto a otra a una distancia constante y nunca se intersecta. De manera similar, en un sentido computacional, "paralelo" significa ocurrir al mismo tiempo, es decir, ejecutarse lado a lado en diferentes circuitos.

❓ Por ejemplo, si tienes dos tuberías, una puede manipular memoria mientras que la otra puede realizar cálculos aritméticos. Esto significa que las tuberías se ejecutan en paralelo en lugar de ejecutarse en una sola tubería, lo cual se conoce como ejecución en serie o, en términos de ingeniería informática, ejecución con una instrucción única y datos simplificados (conocida como SISTE por sus siglas en inglés).