CUDA単語

• 概要
• 現状
• 利用方法
• 関連項目
• 脚注
• 掲示板

CUDA（Compute unified device architecture）とは、NVIDIAが提供するGPGPU開発環境である。

概要

CPUからNVIDIAのGPUに対して超並列処理の命令を送り、実行処理を可能にするためのソフトウェア開発環境。C言語での開発環境に、GPUとCPU間での通信機能や、単純な繰り返し命令を超並列処理に置き換える機能を加えている。^[1]

NVIDIAは2006年にCUDAアーキテクチャに基づいたGPU「GeForce8800GTX」を発表しており、これ以降のNVIDIAのGPUがCUDAに対応している。^[2]

GPU向けのプログラミング環境としてはCg(C for Graphics)を用いたものもあるが、汎用的なプログラムの記述は困難である。CUDAでは、C言語ライクな言語を採用しているため、汎用コンピューティングに適している。

現状

　主にエンコード処理を行うパッケージソフトウェアで多く採用されているが、GPUが得意とするデータ(ピクセル)独立性が高い計算は限らており、全てをGPUで処理すればCPUよりも高速になるわけではない。そのため、一般用途ではそれほど普及はしていない。
　ただし、コンピューターグラフィックスとの親和性はとても高いので、そちらの分野では今後も発展が見込まれている。

利用方法

2014年8月時点、CUDA 6.0を利用した開発を行うには次の環境が必要になる。

対応OS	Windows XP以降(32bit版及び64bit版) Fedora 19 Red Hat Enterprise Linux 5以降 SUSE Linux Enterprise Desktop 11-SP2&3 OpenSUSE 12.3 Ubuntu 12以降 Mac OS X 10.8以降
対応GPU	2014年8月現在NVIDIAから発売されているGPU製品のほぼ全てでCUDAを利用することができる。 詳細はこちらから確認すること。

上記の環境があれば、このページから自分のOSに対応するCUDAパッケージをインストールすることでCUDAを利用した開発を行うことが出来る。（環境変数などの設定は割愛）
また、C/C++言語の開発環境は別に必要なので、Visual StudioやEclipse、Vimなど好みに合わせて用意すること。

関連項目

• NVIDIA
• GeForce
• Qadro
• Tesla
• GPU
• GPGPU
• OpenCL
• OpenCV
• Cg(C for Graphics)
• C言語

脚注

1. *NVIDIAはなぜAI用途で独走中？牙城は崩せるか 2023.12.7
2. *「CUDA by Example 汎用GPUプログラミング入門」 Jason Sanders / Edward Kandrot インプレス 2011 p.6