CUDA to specjalna architektura oraz platforma programistyczna zaprojektowana przez firmę NVIDIA, pozwalająca procesorom graficznym (GPU) nie tylko na renderowanie grafiki, ale także na wykonywanie złożonych operacji arytmetycznych i obliczeń ogólnego przeznaczenia (GPGPU – General Purpose computing on Graphics Processing Units). Co ciekawe, właśnie dzięki CUDA programiści mogą pisać własne algorytmy w językach takich jak C/C++ czy Python i uruchamiać je na GPU, co znacznie przyspiesza przetwarzanie danych tam, gdzie CPU po prostu by się nie wyrobił. Typowe zastosowania to uczenie maszynowe, symulacje naukowe, renderowanie 3D, czy obróbka wideo w czasie rzeczywistym. Z mojego doświadczenia wynika, że bez CUDA trudno byłoby wdrożyć algorytmy AI na masową skalę. Praktycy często doceniają wysoką równoległość GPU i to, że architektura CUDA wykorzystuje setki, a nawet tysiące rdzeni do równoczesnych obliczeń, co jest nieosiągalne dla klasycznych procesorów CPU. Moim zdaniem znajomość CUDA to już właściwie standard w branży IT, jeśli ktoś chce działać z grafiką czy przetwarzaniem dużych zbiorów danych.
Wiele osób myli pojęcia architektur procesorów CPU z tym, jak działają nowoczesne procesory graficzne. Architektury CISC oraz RISC to tradycyjne koncepcje projektowania procesorów ogólnego przeznaczenia. CISC (Complex Instruction Set Computing) charakteryzuje się bogatym zestawem instrukcji, przez co pojedyncze polecenie może wykonywać złożone operacje. RISC (Reduced Instruction Set Computing) stawia na prostotę i szybkość realizacji podstawowych instrukcji, co sprawia, że jest preferowane w mikrokontrolerach i nowoczesnych CPU. Tymczasem GPU zaprojektowane są zupełnie inaczej – bardziej pod kątem przetwarzania równoległego niż skomplikowanych instrukcji. VLIW (Very Long Instruction Word) rzeczywiście pozwala na wykonywanie wielu operacji w jednym cyklu, ale spotykana jest głównie w niektórych starszych procesorach graficznych, np. ATI/AMD. Nadal jednak VLIW to nie technologia, która bezpośrednio umożliwia wykonywanie ogólnych operacji arytmetycznych na GPU na taką skalę jak CUDA. Największym błędem myślenia jest założenie, że sam rodzaj architektury CPU automatycznie przekłada się na możliwości GPU. CUDA wyróżnia się tym, że jest platformą programistyczną dedykowaną właśnie do uruchamiania równoległych obliczeń na GPU. Dzięki niej, a nie przez klasyczne architektury CPU, możliwe jest tworzenie zaawansowanych aplikacji naukowych czy inżynierskich. Brak rozróżnienia między tymi pojęciami prowadzi do nieporozumień w projektowaniu i doborze sprzętu do konkretnych zadań. Cała branża IT od lat stawia na CUDA, kiedy chodzi o moc obliczeniową GPU, i to właśnie ta platforma umożliwia bezpośredni dostęp do potężnej, równoległej mocy obliczeniowej nowoczesnych kart graficznych.