Cuda, Nvidia’nın ortaya koymuş olduğu, bilgisayarın işlem platformuna yüksek oranda katkı sağlayan bir platform olarak biliniyor. Birçok programlama dili ile yazılmış olan algoritmaların grafik işlem birimleri üzerinde çalışmasına yardımcı oluyor.

CPU’lar seri işlemciler olarak bilinirler ve bunları birden çok kullanabilmemiz için bizlere karmaşık yazılımlar gerekiyor.  Cuda’ da ise böyle bir problem söz konusu değil. Bunun sebebi ise Cuda nın içerisinde paralellik yaratması zorlukları ortadan kaldırabilmesi için yardımcı görevi görüyor.

Cuda destekli programlarda, programların alt yapısının seçilen fonksiyonları CUDA alt yapısına kopyalanıyor.  Ayrıca GPU’nun işlem gücü ihtiyacını kullanabilmesine de yardımcı oluyor. Render için işlemcilerde  yapılacak işleri, GPU da çalışabilecek  bir biçimde kodlamalıyız ki daha fazla yani daha yüksek miktarda render kapasitesine sahip olabilelim. Ayrıca videonuz için herhangi bir sıkıştırma işlemi yapacaksanız size gerekli olan bir şey.  Bunun sebebi ise GPU nun belirli işleri ve video sıkılaştırma işlemini daha hızlı yapmasını sağlamak.  Ayrıca Cuda, GPU’ nun yapılarından olan paralel çalıştırma yapısını kullanarak daha hızlı foksiyonlar oluşturabilmememize yardımcı olan bir geliştirme alt yapısıdır.

Genel olarak programların çalışma şekilleri farklıdır ve bununla birlikte işlem güçleri de birbirinden farklıdır. Bu nedenle seçilen her program Cuda gibi GPU’yu kullanan arabirimleri yeterince hızlandıramayabiliyor. Bu durum bazılarının daha fazla fayda görmesine yardımcı olurken, bazılarına da çok az fayda sağlıyor. Hatta bazı programların  GPU’ da çalışabilecek şekilde kodlanmasının bile hiçbir getiri olmuyor

Cuda’nın Kullanım Alanları Nerelerdir?

Cuda nın birçok kullanım alanları bulunuyor. Bu kullanım alanları şunlardır;

-GPU ile görüntülü ve video işlem sağlıyor.

– Hesaplamaya dayalı olan biyoloji ve kimya alanlarında kullanılıyor.

– Işın izleme alanında ve sismik analiz alanında kullanılıyor.

– Bilgisayarlı tomografilerde de kullanılıyor.

Bu kullanım alanlarının yanı sıra birçok kullanım alanı da bulunuyor.

GPU ve CPU Arasındaki Temel Farklar

İşlem kelimesini duyduğumuzda hepimizin aklına genellikle ‘CPU’ geliyor. Ama olay paralel programlama konusuna getirildiğinde ise GPU’ lar CUDA ile  daha fazla öne çıkabiliyor.

Bu iki yapının arasındaki en temel farklar şunlardır;

CPU’ nun tasarlanma amacı tek yönerge akışını bir seferde olabildiği kadar yürütmektir. GPU’ ların tasarlanma amacı ise paralel yönerge akışını olabildiğince çabuk yürütmeye yardımcı olmaktır.

CUDA ile Kullanılan Diller

Genel olarak geliştiricilerde kullanılan cudayı kullanırken C, C++ gibi dilleri desteklemeye yardımcı olan API’ dır. Diğer programlamalara göre birçok avantajı olan cudanın bu avantajları şunlardır; hızlı veri okumayı sağlıyor, paylaşımlı bellek kullanımını sağlıyor ve bit düzeyinde işlemler yapabilmemize yardımcı oluyor.

CUDA Toolkit: GPU hızlandırmalı özellikleri sağlamada büyük katkısı var. Ayrıca CUDA araç takımındaki kütüphaneler, geliştirme araçları ve derleyiciler CUDA’nın çalışma zamanları içerisinde yer alıyor.

Sizler de CUDA nın bu özelliklerinden  faydalanmak istiyorsanız hemen öğrenmeye başlayın.