జెన్సెన్ హువాంగ్, CUDA మరియు NVIDIA ఎదుగుదల
పరిచయం
జెన్సెన్ హువాంగ్ 1993లో NVIDIAను సహ-స్థాపించినప్పుడు, దాని లక్ష్యం 3D గ్రాఫిక్స్‌ను కంప్యూటర్ గేమ్‌లు మరియు మల్టీమీడియాలోకి తీసుకురావడం. ఈరోజు, అదే సంస్థ యొక్క ప్రాసెసర్లు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మోడళ్లను శిక్షణ చేయడానికి మరియు నడపడానికి ఉపయోగించబడుతున్నాయి. ఆ మార్పును అర్థం చేసుకోవడానికి, హువాంగ్ ఇంజినీరింగ్ నేపథ్యం మరియు NVIDIA నిర్మించిన సాఫ్ట్‌వేర్ ప్లాట్‌ఫారమ్ CUDA నుండి ప్రారంభించడం మంచిది. [1] [1]
1. హువాంగ్ ఇంజినీరింగ్ కెరీర్
తైవాన్‌లో జన్మించిన హువాంగ్, 1984లో ఒరెగాన్ స్టేట్ యూనివర్సిటీ నుండి ఎలక్ట్రికల్ ఇంజినీరింగ్‌లో బ్యాచిలర్ డిగ్రీ పొందారు. ఆయన 1984 నుండి 1985 వరకు AMDలో మైక్రోప్రాసెసర్ డిజైనర్‌గా పనిచేశారు, ఆ తర్వాత 1985 నుండి 1993 వరకు LSI Logicలో అనేక పదవులు నిర్వహించారు. ఆయన Coreware డైరెక్టర్ అయ్యారు; ఈ విభాగం కంప్యూటర్ సిస్టమ్ యొక్క అనేక భాగాలను ఒకే చిప్‌పైకి సమాకలనం చేసే సంస్థ వ్యూహానికి బాధ్యత వహించింది. ఆ కాలంలో ఆయన 1992లో స్టాన్‌ఫర్డ్ యూనివర్సిటీ నుండి ఎలక్ట్రికల్ ఇంజినీరింగ్‌లో మాస్టర్స్ డిగ్రీ కూడా పొందారు. [2] [1]
1993 ఏప్రిల్ 5న హువాంగ్, క్రిస్ మాలకోస్కీ మరియు కర్టిస్ ప్రీమ్‌తో కలిసి NVIDIAను స్థాపించారు. సంస్థ ప్రారంభం నుండి ఆయన ప్రెసిడెంట్, చీఫ్ ఎగ్జిక్యూటివ్ ఆఫీసర్ మరియు బోర్డు సభ్యుడిగా పనిచేస్తున్నారు. 1999లో NVIDIA ప్రారంభ బహిరంగ అభిప్రాయం (IPO) నిర్వహించింది. అదే సంవత్సరం, అది GeForce 256ను పరిచయం చేసింది, ఇది సంస్థ యొక్క గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ల (GPU) చరిత్రలో ఒక మైలురాయి. [1] [1]
2. CUDA అంటే ఏమిటి?
NVIDIA 2006లో CUDAను దాని GPUలపై అనేక గణనలను సమాంతరంగా నిర్వహించడానికి ఒక సాఫ్ట్‌వేర్ ప్లాట్‌ఫారమ్ మరియు ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్‌గా పరిచయం చేసింది. GPU గణనలు చేసే హార్డ్‌వేర్. ఆ హార్డ్‌వేర్‌పై డెవలపర్లు తమ గణనలను నడపడానికి ఉపయోగించే ప్రోగ్రామింగ్ సాధనాలను CUDA అందిస్తుంది. దీనివల్ల గ్రాఫిక్స్ కోసం నిర్మించిన GPUలు శాస్త్రీయ పరిశోధన, హై-పర్ఫార్మెన్స్ కంప్యూటింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనువర్తనాలకు తెరవబడ్డాయి. [1] [1]
పది లక్షల పిక్సెళ్ల చిత్రాన్ని మీరు ప్రకాశవంతం చేస్తున్నారని ఊహించుకోండి. ఒక పిక్సెల్ కోసం గణన ఇతర పిక్సెళ్ల నుండి స్వతంత్రంగా ముందుకు సాగవచ్చు. ఒక CUDA ప్రోగ్రామ్ ఆ పనిని చిన్న గణనలుగా విభజించి GPUపై నడపవచ్చు. GPUపై నడిచే ఫంక్షన్‌ను కర్నెల్ అంటారు. అనేక థ్రెడ్‌లు దాన్ని సమాంతరంగా అమలు చేస్తాయి, ప్రతి ఒకటి తమకు కేటాయించిన డేటా భాగంపై పనిచేస్తాయి. పనిని సమాంతరంగా నడపగల భాగాలుగా విభజించే అదే సూత్రం పెద్ద మ్యాట్రిక్స్ గుణకారాల వంటి AI గణనలకు కూడా వర్తిస్తుంది. [3] [1]
3. CUDA AI పరిశ్రమకు ఎలా సహాయపడింది
న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను శిక్షణ చేసేటప్పుడు, మోడల్ మొదట ఒక అంచనా వేస్తుంది. శిక్షణ ప్రక్రియ లోపాన్ని కొలుస్తుంది మరియు మోడల్ యొక్క పారామితులను నవీకరిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియను అనేక సార్లు పునరావృతం చేస్తుంది. GPUలు మ్యాట్రిక్స్ గుణకారం వంటి కార్యకలాపాలను వేగవంతం చేస్తాయి, పరిశోధకులకు మరిన్ని ప్రయోగాలు నడపడానికి సమయం ఇస్తాయి మరియు పెద్ద మోడళ్లను శిక్షణ చేయడం ఆచరణాత్మకం చేస్తాయి. శిక్షణ తర్వాత కూడా GPUలు ఉపయోగించబడతాయి, ఇన్‌ఫరెన్స్ సమయంలో, భాషా మోడల్ వంటి మోడల్ వినియోగదారు కోసం ప్రతిస్పందనను రూపొందించినప్పుడు. [4] [1]
AlexNet 2012లో ఇది ఆచరణాత్మక నిదర్శనాన్ని అందించింది. NVIDIA GPUలపై శిక్షణ పొంది, అది ImageNet ఇమేజ్ క్లాసిఫికేషన్ పోటీని గెలిచింది. దాని పనితీరు, కంప్యూటర్ గేమ్‌ల కోసం ఉపయోగించే గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసర్లు చిత్రాలను గుర్తించే మోడళ్లను కూడా శిక్షణ చేయగలవని చూపించింది. [1] [1]
4. CUDA NVIDIAకు శాశ్వత ప్రయోజనాన్ని ఎలా ఇచ్చింది
డెవలపర్లకు తరచుగా అవసరమయ్యే గణనల కోసం NVIDIA ఆప్టిమైజ్ చేసిన లైబ్రరీలు మరియు సాధనాలను నిర్మించింది. cuBLAS మ్యాట్రిక్స్ కార్యకలాపాలను వేగవంతం చేస్తుంది, cuDNN సాధారణ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ కార్యకలాపాలకు మద్దతు ఇస్తుంది, NCCL GPUల మధ్య కమ్యూనికేషన్‌ను నిర్వహిస్తుంది, మరియు TensorRT శిక్షణ పొందిన మోడళ్లు వేగంగా నడవడానికి సహాయపడుతుంది. PyTorch వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు CUDAకు మద్దతు ఇస్తాయి, కాబట్టి డెవలపర్లు ప్రతి GPU ఆపరేషన్‌ను మొదటి నుండి రాయకుండా ఈ సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకోవచ్చు. [5] [1]
ముగింపు
ఆ సాఫ్ట్‌వేర్ ఎకోసిస్టమ్ NVIDIA యొక్క హార్డ్‌వేర్ వ్యాపారాన్ని బలోపేతం చేసింది. ఒక బృందం పరిచితమైన సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు సాధనాలను వాడుతూనే చిన్న ప్రయోగం నుండి అనేక GPUలపై నడిచే వ్యవస్థకు వెళ్లగలదు. హార్డ్‌వేర్ మార్చడం వల్ల బృందం తన CUDA డిపెండెన్సీలను సమీక్షించి, తన సాఫ్ట్‌వేర్‌లోని కొన్ని భాగాలను అనుకూలీకరించి, పనితీరును మళ్లీ పరీక్షించాల్సి రావచ్చు. సంవత్సరాలుగా హార్డ్‌వేర్‌తో పాటు సాఫ్ట్‌వేర్‌లో కూడా పెట్టుబడి పెట్టడంతో, AI కంప్యూటింగ్ డిమాండ్ పెరిగినప్పుడు, వాటిని ఇప్పటికే ఎలా వాడాలో తెలిసిన డెవలపర్ల కోసం NVIDIA వద్ద సాధనాలు సిద్ధంగా ఉన్నాయి. [1] [1]
సూచనలు
- 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
జెన్సెన్ హువాంగ్, CUDA మరియు NVIDIA ఎదుగుదల గురించిన ప్రశ్నలు
CUDA అంటే ఏమిటి మరియు NVIDIA దాన్ని ఎందుకు నిర్మించింది?
CUDA అనేది NVIDIA 2006లో దాని GPUలపై అనేక గణనలను సమాంతరంగా నడపడానికి పరిచయం చేసిన సాఫ్ట్‌వేర్ ప్లాట్‌ఫారమ్ మరియు ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్. GPU హార్డ్‌వేర్; CUDA ప్రోగ్రామింగ్ సాధనాలను అందిస్తుంది, ఇవి గ్రాఫిక్స్ హార్డ్‌వేర్‌ను శాస్త్రీయ పరిశోధన, హై-పర్ఫార్మెన్స్ కంప్యూటింగ్ మరియు AIకి తెరిచాయి.
CUDA AI పరిశ్రమకు ఎలా సహాయపడింది?
న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను శిక్షణ చేయడం అంటే అంచనా, లోపం కొలవడం మరియు పారామితి నవీకరణలను అనేక సార్లు పునరావృతం చేయడం. GPUలు మ్యాట్రిక్స్ గుణకారం వంటి కార్యకలాపాలను వేగవంతం చేసి, పరిశోధకులు మరిన్ని ప్రయోగాలు నడపడానికి మరియు పెద్ద మోడళ్లను శిక్షణ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. NVIDIA GPUలపై శిక్షణ పొందిన AlexNet, 2012 ImageNet పోటీని గెలవడం ద్వారా దీన్ని నిరూపించింది.
CUDA NVIDIAకు శాశ్వత ప్రయోజనాన్ని ఎందుకు ఇస్తుంది?
డెవలపర్లకు తరచుగా కావాల్సిన ఆప్టిమైజ్ చేసిన లైబ్రరీలను NVIDIA నిర్మించింది – మ్యాట్రిక్స్ కార్యకలాపాల కోసం cuBLAS, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ కార్యకలాపాల కోసం cuDNN, మల్టి-GPU కమ్యూనికేషన్ కోసం NCCL మరియు వేగవంతమైన ఇన్‌ఫరెన్స్ కోసం TensorRT – మరియు PyTorch వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు CUDAకు మద్దతు ఇస్తాయి, కాబట్టి బృందాలు తమ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను మళ్లీ రాయకుండానే చిన్న ప్రయోగం నుండి అనేక GPUలకు విస్తరించుకోవచ్చు.
Powered By K7