ጀንሰን ሁዋንግ፣ CUDA እና የNVIDIA መጎብኘት
መግቢያ
ጀንሰን ሁዋንግ በ1993 NVIDIAን በጋራ ሲመሠርት፣ ግቡ 3D ግራፊክስን ወደ ኮምፒውተር ጨዋታዎች እና ማልቲሚዲያ ማምጣት ነበር። ዛሬ የተመሳሳይ ኩባንያው ፕሮሰሰሮች የአርቲፊሻል ኢንተሊጀንስ ሞዴሎችን ለማሰልጠን እና ለማሄድ ጥቅም ላይ ይውላሉ። ያንን ለውጥ ለመረዳት ከሁዋንግ የምህንድስና ዳራ እና NVIDIA ከገነባው የሶፍትዌር መድረክ CUDA መጀመር ይጠቅማል። [1] [1]
1. የሁዋንግ የምህንድስና ሙያ
በታይዋን የተወለደው ሁዋንግ በ1984 ከኦሪጎን ስቴት ዩኒቨርሲቲ የኤሌክትሪካል ኢንጂነሪንግ የባችለር ዲግሪ አግኝቷል። ከ1984 እስከ 1985 በAMD የማይክሮፕሮሰሰር ንድፍ አውጪ ሆኖ ሰርቷል፣ ከዚያም ከ1985 እስከ 1993 በLSI Logic ብዙ ቦታዎችን ይዟል። የCoreware ዳይሬክተር ሆኗል፣ ይህም የኮምፒውተር ስርዓት ብዙ አካላትን በአንድ ቺፕ ላይ የማዋሃድ የኩባንያ ስትራቴጂ ኃላፊነት የነበረው ክፍል ነው። በዚያ ጊዜ ውስጥ እንዲሁም በ1992 ከስታንፎርድ ዩኒቨርሲቲ የኤሌክትሪካል ኢንጂነሪንግ የማስተርስ ዲግሪ አግኝቷል። [2] [1]
በኤፕሪል 5 ቀን 1993 ሁዋንግ ከክሪስ ማላኮውስኪ እና ከከርቲስ ፕሪም ጋር NVIDIAን መሠረተ። ኩባንያው ከተጀመረበት ጊዜ ጀምሮ ፕሬዚዳንት፣ ዋና ሥራ አስኪያጅ እና የቦርድ አባል ሆኖ አገልግሏል። በ1999 NVIDIA የመጀመሪያ የሕዝብ አክሲዮን ሽያጭ (IPO) አድርጓል። በተመሳሳይ ዓመት GeForce 256ን አቅርቧል፣ ይህም በኩባንያው የግራፊክስ ፕሮሰሲንግ ዩኒቶች (GPU) ታሪክ ውስጥ ምዕራፍ ነው። [1] [1]
2. CUDA ምንድን ነው?
NVIDIA በ2006 CUDAን እንደ ሶፍትዌር መድረክ እና የፕሮግራሚንግ ሞዴል አቅርቧል፣ ይህም በGPUዎቹ ላይ ብዙ ስሌቶችን በትይዩ ለማከናወን ነው። GPU ስሌቶቹን የሚያከናውነው ሃርድዌር ነው። CUDA ገንቢዎች በዚያ ሃርድዌር ላይ ስሌቶቻቸውን እንዲያካሂዱ የሚጠቀሙባቸውን የፕሮግራሚንግ መሣሪያዎች ይሰጣል። ይህ ለግራፊክስ የተሠሩትን GPUዎች ለሳይንሳዊ ምርምር፣ ለከፍተኛ አፈጻጸም ኮምፒውቲንግ እና ለአርቲፊሻል ኢንተሊጀንስ መተግበሪያዎች ከፍቷል። [1] [1]
አንድ ሚሊዮን ፒክሰሎች ያሉትን ምስል እያበራህ እንደሆነ አስብ። የአንድ ፒክሰል ስሌት ከሌሎቹ በራሱ መራመድ ይችላል። የCUDA ፕሮግራም ያንን ሥራ ወደ ትናንሽ ስሌቶች መክፈል እና በGPU ላይ ማሄድ ይችላል። በGPU ላይ የሚሠራ ተግባር ከርነል (kernel) ይባላል። ብዙ ስሌዶች (threads) በትይዩ ያከናውኑታል፣ እያንዳንዳቸው በሚመደብላቸው የውሂብ ክፍል ላይ ይሠራሉ። ሥራን በትይዩ መሥራት ወደሚችሉ ክፍሎች የመክፈል ተመሳሳይ መርህ እንደ ትላልቅ ማትሪክስ ማባዣዎች ያሉ የAI ስሌቶች ላይም ተገቢ ነው። [3] [1]
3. CUDA ለAI ኢንዱስትሪ እንዴት ረዳ
ኒውራል ኔትወርክ ሲሰለጥን ሞዴሉ በመጀመሪያ ትንበያ ያደርጋል። የስልጠና ሂደቱ ስህተቱን ይለካል እና የሞዴሉን መለኪያዎች ያዘምናል። ይህን ሂደት ብዙ ጊዜ ይደግማል። GPUዎች እንደ ማትሪክስ ማባዣ ያሉ ሥራዎችን ያፋጥናሉ፣ ለምሁራን ተጨማሪ ሙከራዎች እንዲያካሂዱ ጊዜ ይሰጣሉ እና ትላልቅ ሞዴሎችን ማሰልጠን ተግባራዊ ያደርጋሉ። GPUዎች ከስልጠና በኋላም ጥቅም ላይ ይውላሉ፣ በኢንፈረንስ ወቅት፣ እንደ ቋንቋ ሞዴል ያለ ሞዴል ለተጠቃሚ ምላሽ ሲያመነጭ። [4] [1]
AlexNet በ2012 ተግባራዊ ማሳያ ሰጥቷል። በNVIDIA GPUዎች ላይ ተሰልጥኖ የImageNet የምስል ምደባ ውድድርን አሸንፏል። አፈጻጸሙ ለኮምፒውተር ጨዋታዎች የሚያገለግሉ የግራፊክስ ፕሮሰሰሮች ምስሎችን የሚለዩ ሞዴሎችን መሰልጠን እንደሚችሉ አሳይቷል። [1] [1]
4. CUDA ለNVIDIA ዘላቂ ጥቅም እንዴት ሰጠችው
NVIDIA ገንቢዎች ሁልጊዜ ለሚፈልጓቸው ስሌቶች የተመቹ ላይብረሪዎችን እና መሣሪያዎችን ገንብቷል። cuBLAS የማትሪክስ ሥራዎችን ያፋጥናል፣ cuDNN የተለመዱ የኒውራል ኔትወርክ ሥራዎችን ይደግፋል፣ NCCL በGPUዎች መካከል ያለውን ግንኙነት ያስተዳድራል፣ እና TensorRT የሰለጠኑ ሞዴሎች በፍጥነት እንዲሠሩ ይረዳል። እንደ PyTorch ያሉ ፍሬምወርኮች CUDAን ስለሚደግፉ ገንቢዎች እያንዳንዱን የGPU ሥራ ከዜሮ ሳይጽፉ እነዚህን ችሎታዎች መጠቀም ይችላሉ። [5] [1]
ማጠቃለያ
ያ የሶፍትዌር ሥነምህዳር የNVIDIAን የሃርድዌር ንግድ አጠናክሮታል። አንድ ቡድን ታዋቂ ሶፍትዌሮችን እና መሣሪያዎችን መጠቀሙን ሲቀጥል ከትንሽ ሙከራ ወደ ብዙ GPUዎች ላይ የሚሠራ ስርዓት መሄድ ይችላል። ሃርድዌር መቀየር ቡድኑ የCUDA ጥገኝነቶቹን እንዲገመግም፣ የሶፍትዌሩን ክፍሎች እንዲስማማ እና አፈጻጸሙን እንዲመረምር ሊያስፈልገው ይችላል። NVIDIA ለዓመታት ከሃርድዌር ጎን ሶፍትዌር ላይ በመቆጣጠር፣ የAI ኮምፒውቲንግ ፍላጎት ሲጨምር እንዴት መጠቀም እንደሚችሉ ለሚያውቁ ገንቢዎች መሣሪያዎችን ዝግጁ አድርጓቸዋል። [1] [1]
ማጣቀሻዎች
- https://www.nvidia.com/en-us/about-nvidia/corporate-timeline/
- https://s201.q4cdn.com/141608511/files/doc_financials/annual/2013/NVDA_2013AR_Proxy_10K-FINAL.pdf
- https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-programming-guide/02-basics/writing-cuda-kernels.html
- https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-programming-guide/index.html
- https://developer.nvidia.com/machine-learning
ስለ ጀንሰን ሁዋንግ፣ CUDA እና የNVIDIA መጎብኘት ጥያቄዎች
CUDA ምንድን ነው እና NVIDIA ለምን ገነባችው?
CUDA NVIDIA በ2006 የራሱን GPUዎች ላይ ብዙ ስሌቶችን በትይዩ ለማሄድ ያቀረበ ሶፍትዌር መድረክ እና የፕሮግራሚንግ ሞዴል ነው። GPU ሃርድዌሩ ነው፤ CUDA የፕሮግራሚንግ መሣሪያዎችን ይሰጣል፣ እነዚህም የግራፊክስ ሃርድዌሩን ለሳይንሳዊ ምርምር፣ ለከፍተኛ አፈጻጸም ኮምፒውቲንግ እና ለAI ከፍተውታል።
CUDA ለAI ኢንዱስትሪ እንዴት ረዳች?
ኒውራል ኔትወርክ ማሰልጠን ማለት ትንበያ፣ የስህተት መለካት እና የመለኪያ ዝማኔዎችን ብዙ ጊዜ መድገም ማለት ነው። GPUዎች እንደ ማትሪክስ ማባዣ ያሉ ሥራዎችን ያፋጥናሉ፣ ምሁራን ተጨማሪ ሙከራዎች እንዲያካሂዱ እና ትላልቅ ሞዴሎች እንዲሰልጥኑ ያስችላል። በNVIDIA GPUዎች ላይ የሰለጠነው AlexNet የ2012ን የImageNet ውድድር በማሸነፍ ይህን አረጋግጧል።
ለምን CUDA ለNVIDIA ዘላቂ ጥቅም ይሰጣል?
NVIDIA ገንቢዎች ሁልጊዜ የሚፈልጓቸውን የተመቹ ላይብረሪዎች ገንብታለች – ለማትሪክስ ሥራዎች cuBLAS፣ ለኒውራል ኔትወርክ ሥራዎች cuDNN፣ ለብዙ GPU ግንኙነት NCCL እና ለፈጣን ኢንፈረንስ TensorRT – እና እንደ PyTorch ያሉ ፍሬምወርኮች CUDAን ስለሚደግፉ ቡድኖች ሶፍትዌራቸውን እንደገና ሳይጽፉ ከትንሽ ሙከራ ወደ ብዙ GPUዎች መስፋፋት ይችላሉ።
Powered By K7