英伟达NVIDIA CUDA驱动 v11.6

这里分享的是最新版本的英伟达NVIDIA CUDA驱动。CUDA是NVIDIA研发的一个并行计算平台和编程模型，通过充分利用图形处理单元（GPU）的计算能力，可以显著提升计算性能。欢迎下载体验！

CUDA™是NVIDIA推出的通用并行计算架构，使得GPU能够处理复杂的计算任务。该架构包括CUDA指令集架构（ISA）和GPU内部的并行计算引擎。开发者可以使用C语言编写针对CUDA™架构的程序，C语言作为一种广泛应用的高级编程语言，编写的程序能够在支持CUDA™的处理器上运行，实现极高的性能。自CUDA 3.0版本起，C++和FORTRAN也得到了支持。

NVIDIA CUDA驱动简介

CUDA的设计目标主要集中在以下几个方面：

为标准编程语言（如C语言）提供一些扩展，直接实现并行算法。使用CUDA C / C++，开发者可以将精力集中于算法的并行化，而不需要关注底层实现细节。

支持异构计算，在应用程序同时使用CPU和GPU时，CPU处理串行部分，GPU负责并行部分。这使得CUDA可以逐步应用到现有应用程序中。CPU和GPU视为独立的设备，各自拥有内存空间，从而避免内存资源争用，且支持在CPU和GPU上并行计算。

支持CUDA的GPU配备了数百个内核，可以并行运行成千上万的计算线程。这些内核共享资源，如寄存器和共享内存，片上共享内存允许并行任务之间直接交换数据，避免了通过系统内存总线的传输。

如何使用NVIDIA CUDA驱动

评估
对于现有项目，首先需要评估应用程序，识别出耗时较长的代码部分。通过这个过程，开发者可以确定程序的性能瓶颈，并着手进行GPU加速优化。
开发者可以根据最终用户的需求和限制，运用阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律，预测性能提升的最大潜力。
并行化
在确定了性能瓶颈和设定了优化目标后，开发者可以着手并行化代码。这一过程可能简单，例如直接调用现有的GPU优化库（如立方玻璃、傅立叶变换等），或仅需为并行编译器添加预处理指令。
不过，对于某些应用，可能需要重构代码，以便揭示其并行潜力。CUDA并行编程语言（如CUDAC++、CUDAFortran等）提供了简洁的方式来表达并行性，这对于提高性能至关重要。此外，CUDA支持的GPU设计使得并行计算能够达到最佳吞吐量。
优化
每完成一次并行化，开发者可以开始对程序进行优化，以进一步提升性能。对应用程序需求的深入理解有助于优化过程的顺利进行，因为这将帮助识别潜在的优化点。程序优化是一个持续的过程，需要不断地评估、测试和验证性能提升效果。优化策略通常包括从数据传输重叠到微调浮点计算顺序等多个方面。
通过使用各种分析工具，开发者可以更有效地指导优化过程，选择最佳的优化路径，并针对优化环节提供有价值的参考。
部署
当应用程序的一个或多个组件完成GPU加速后，开发者可以将加速后的版本与原始版本进行对比，评估性能提升的效果。通过前期的评估，开发者可以了解加速潜力的上限，并有针对性地进行后续的优化工作。
在进一步优化其他瓶颈之前，开发者应该首先完成并行化的实现，并尽早投入使用。这不仅能帮助用户尽早从投资中获益，也能通过渐进式的改进，最大限度地降低开发和使用过程中的风险。

NVIDIA CUDA驱动软件组成

GPU加速库

CUDA-X库

IndeX框架（IndeX）

编程语言解决方案

OpenACC编译器指令

NVIDIA CUDA C / C ++编译器（NVCC）

参考资料

CUDA C / C ++代码示例

CUDA文档

开发工具

NVTAGS

DIGITS深度学习培训系统

Nsight集成开发环境

可视分析器

CUDA-GDB命令行调试器

CUDA-MEMCHECK内存分析仪
 

CUDA工具包官方介绍：

为GPU加速的应用程序提供开发、优化和部署环境
NVIDIA® CUDA® 工具包为开发者提供了一个高效的开发环境，用于创建GPU加速的高性能应用。借助该工具包，开发者能够在GPU加速的嵌入式系统、台式工作站、企业数据中心、云平台以及高性能计算（HPC）超级计算机中开发、优化和部署应用程序。该工具包包含多个GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及支持主流架构（如x86、Arm和POWER）的运行时库。

通过支持多GPU配置的分布式计算功能，科学家和研究人员能够开发应用，这些应用可以从单个GPU工作站扩展到成千上万个GPU的云端设施。