CUDA toolkit es el impacto de la computación paralela

 CUDA toolkit es el impacto de la computación paralela

En la era digital, el procesamiento de datos y cálculos complejos han crecido de manera acelerada, lo que ha conducido a que evolucionen las tecnologías de procesamiento en computación. La empresa líder es NVIDIA, ya que a partir del desarrollo de unidades de procesamiento gráfico (GPU) ha podido redefinir los límites de procesamiento en la computación moderna. Esta fue fundada en 1993 por Jensen Huang, Curtis Priem y Chris Malachowsky, teniendo el enfoque de procesamiento de gráficos y multimedia. Este enfoque cambió, extendiendo la aplicación de sus GPU a inteligencia artificial para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo que permiten el procesamiento de lenguaje natural, imágenes, y en general Deep Learning. También para el área de investigación, permitiendo simulaciones científicas, realidad aumentada e incluso la producción de vehículos autónomos.

Una de las principales contribuciones de NVIDIA ha sido el desarrollo de CUDA Toolkit (Computed Unified Device Architecture). Esta es la plataforma que ha permitido que se haya cambiado el enfoque de la aplicación de las GPU, dando paso que investigadores, desarrolladores, científicos y en general cualquier persona, tenga la capacidad de poder resolver problemas complejos. Precisamente, aquí se explorará cómo es que CUDA Toolkit se ha convertido en una herramienta indispensable para la computación, analizando su impacto en diferentes ámbitos.

Principales características

CUDA toolkit incluye nvcc, que es un compilador para transformar el código CUDA en ejecutables optimizados de GPU. Este código no es nativo de una arquitectura, lo que permite que el mismo código sea utilizado por múltiples arquitecturas de NVIDIA, permitiendo que sea escalable. A su vez, posee bibliotecas nativas para realizar operaciones como cuBLAS, que es para álgebra lineal, cuFFT para transformadas de Fourier, cuDNN para redes neuronales. Estas librerías son las que permiten poder acoplar código escrito en alto nivel sin necesidad de aprender a programar a tan bajo nivel, es por ello que soporta lenguajes como Python.

Sectores de influencia

Mediante esta herramienta se han transformado distintos sectores, aprovechando el procesamiento paralelo masivo de las GPUs, los principales son:

Inteligencia Artificial y Deep Learning

El impacto de CUDA Toolkit se ha visto inmediatamente con modelos como ChatGPT, Gemini o Meta AI, que son procesadores de lenguaje natural que se basan en herramientas como Pytorch, TensorFlow o Keras. Estos, a su vez, utilizan las GPUs disponibles para su entrenamiento y su posterior predicción de respuestas. Es por eso que incluso tú podrías desarrollar tu propio procesador de lenguaje natural para múltiples aplicaciones. También es utilizado para el procesamiento de imágenes para poder tanto generar como analizar imágenes.

Salud

CUDA permite a partir del procesamiento de imágenes, realizar diagnósticos preventivos de enfermedades, como la detección temprana del cáncer, anomalías del cerebro, tumores, etcétera. También es utilizado para el desarrollo de medicamentos y en general de químicos al promover la simulación de compuestos y combinaciones, lo que permite que la investigación clínica sea menor y por ende los tratamientos aplicados sean más eficaces y veloces.

Análisis en tiempo real

Los datos se producen todo el tiempo por lo que su análisis es fundamental para muchas empresas, CUDA promueve que se puedan analizar estos grandes volúmenes de datos, lo que permite que empresas, agentes de finanzas o de marketing sean más efectivos realizando su trabajo.

Futuro de CUDA Toolkit

Actualmente, CUDA se encuentra en una batalla para competir con estándares open source como OpenCL y SYCL. Esto se debe a que estos desarrollos ofrecen compatibilidad multiplataforma. Es por ello que Intel ha apostado por OpenVINO que ofrece optimización para sus procesadores y busca competir en tareas como la inferencia de modelos de IA. Además, la curva de aprendizaje de CUDA requiere que se conozca a fondo computación paralela de las arquitecturas de la GPU de NVIDIA, por lo que es imperativo que en los próximos años se logre establecer una manera más eficiente para aprender, además de permitir que pueda ser compatible con otro tipo de hardware. Así mismo, el futuro de CUDA y NVIDIA estará definido por la expansión de la inteligencia artificial y la ciencia de los datos ya que se está buscando integrar con tecnologías como NVLink para el procesamiento más eficiente de tareas. También se está viendo su adaptación en tecnologías cloud y de computación híbrida con clusters utilizando openmp, y openmpi para el manejo de estos clústers.

• NVIDIA Corporation. (n.d.). CUDA Toolkit. Recuperado de https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
  
  

• NVIDIA Corporation. (2022). Nsight Systems and Nsight Compute. Recuperado de https://developer.nvidia.com/nsight-tools
  
  

• NVIDIA Corporation. (n.d.). Innovaciones en GPU y computación acelerada. Recuperado de https://www.nvidia.com
  
  

• Intel Corporation. (2023). Comparación de OpenVINO y otras herramientas de IA. Recuperado de https://www.intel.com
  
  

• NVIDIA Corporation. (2023). Retos y tendencias en computación acelerada. Recuperado de https://developer.nvidia.com
  
  

• Pan, T., & Rodrigues, C. (2021). GPU-accelerated computing: Current trends and future directions. Journal of Parallel and Distributed Computing, 152, 123-138. doi:10.1016/j.jpdc.2021.02.003
  
  

• Amazon Web Services (AWS). (2023). CUDA en la nube: Procesamiento en AWS EC2. Recuperado de https://aws.amazon.com