NVIDIA CUDA-X

NVIDIA GPU-beschleunigte Bibliotheken unterstützen die weltweit fortschrittlichsten KI- und beschleunigten Computing-Plattformen.

Von generativer KI und Datenanalyse bis hin zu Quantenchemie und Klimamodellierung: bahnbrechende Anwendungen erfordern immense Rechenleistung. Während parallele Programmierung unglaublich komplex sein kann, beseitigen NVIDIA CUDA-X™-Bibliotheken die Barriere für Optimierungen auf Hardware-Ebene. 

Die hochoptimierten Bibliotheken von CUDA-X basieren auf der produktionserprobten CUDA®-Plattform und der zwei Jahrzehnte währenden Führungsrolle im Computing. Sie stellen die grundlegenden Algorithmen und unerlässlichen Rechenroutinen bereit, die Entwickler benötigen, um Workloads einfach entwickeln, bereitstellen und skalieren zu können.

Durch die Verlagerung der Komplexität der Low-Level-GPU-Programmierung in Drop-in-Bibliotheken bietet CUDA-X eine zukunftssichere Engine, die in allen wichtigen Branchen kontinuierliche Leistungssteigerungen ermöglicht.

BIBLIOTHEKEN

Beschleunigen mit CUDA-X

Egal, ob neue Pipelines entwickelt oder bestehende beschleunigt werden: Teams können Hunderte von Bibliotheken von CUDA-X nutzen, um Workloads in Bereichen wie Datenverarbeitung, KI, Deep Learning, Quantencomputing, High-Performance-Computing (HPC), Naturwissenschaften und mehr bequem zu optimieren, bereitzustellen und zu skalieren. So lassen sich sofort Effizienz auf Hardware-Ebene und kontinuierliche Leistungsupdates sicherstellen.

CUDA Math-Bibliotheken

  • Die Grundlage von HPC und KI: Unterstützt rechenintensive Aufgaben wie medizinische Bildgebung und Flüssigkeitssimulationen.
  • Drop-In-Beschleunigung: Bietet sofortige GPU-Geschwindigkeit, ohne dass der Core-Anwendungscode neu geschrieben werden muss.
  • Skalierbarkeit und Vielseitigkeit: Kombiniert wichtige mathematische Bibliotheken, einschließlich linearer Algebra und beschleunigter Solver, mit leistungsstarken Pythonic-APIs, die sich von einer Workstation bis zu einem Supercomputer skalieren lassen.

Bibliotheken für wissenschaftliche Berechnungen

  • Schnellere Entdeckungen: Unterstützt bahnbrechende Forschung in den Bereichen molekulare Strukturen, Quantenchemie und fortschrittliche Materialien.
  • Fertigung der nächsten Generation: Optimiert das Halbleiterdesign und GPU-beschleunigte computergestützte Lithographie.
  • Fachspezifische KI: Beinhaltet Tools wie Python-Bibliotheken und NVIDIA NIM™-Microservices für neuronale Netzwerke, die physikalischen Prinzipien folgen.

Physikbibliotheken

  • Schnellere Simulationen: Sorgt in rechnerischen, quanten- und multiphysikalischen Bereichen für Hochgeschwindigkeits-GPU-Beschleunigung.
  • Physikalischen Prinzipien folgende KI: Beinhaltet Frameworks wie NVIDIA PhysicsNeMo™ und Warp, womit sich KI-Simulationsmodelle entwickeln, trainieren und skalieren lassen.
  • Globale Wettermodellierung: Bietet Zugriff auf professionelle Wettermodelle und Klima-KI über NVIDIA Earth-2.

Quantencomputing-Bibliotheken

  • Schnellere Simulationen: Sorgt für hochoptimierte Routinen, um Quantencomputing-Simulationen und HPC-Integration zu beschleunigen.
  • Sichere Workflows: Beinhaltet cuPQC, um Post-Quanten-Kryptografie der nächsten Generation zu beschleunigen und zu optimieren.
  • Hybrid- und Fehleroptimierung: Bietet fortschrittliche GPU-beschleunigte Solver und Fehlerminderungsbibliotheken für hybride quanten-klassische Algorithmen.

Deep-Learning-Core-Bibliotheken

  • Zentrale neuronale Netze: Unterstützt Deep-Learning-Anwendungen mit optimierten Bausteinen über cuDNN™.
  • Inferenz-Optimierung: Maximale Leistung bei der Produktionsbereitstellung durch NVIDIA TensorRT™ und TensorRT-LLM.
  • Benutzerdefinierte Kernel-Entwicklung: Bietet modulare Vorlagen wie CUTLASS und FlashInfer, um die Effizienz von Tensor-Cores zu maximieren.

Parallele Algorithmus-Bibliotheken

  • GPU-Code auf hoher Ebene: Bietet leistungsstarke C++-Standard Template Library (STL)-basierte parallele Algorithmen über Thrust, um GPU-Beschleunigung zu vereinfachen.
  • Hardware-Effizienz auf niedriger Ebene: Bietet kollektive Primitive über CUB für eine präzise Warp-, Block- und geräteweite Ausführungssteuerung.
  • Python und Architekturoptimierung: Verfügt über native Python-Schnittstellen und standardisierte verteilte Primitive, um Sortier-, Scan- und Reduktionsmuster zu optimieren.

Datenverarbeitungsbibliotheken

  • Zero-Code-Beschleunigung: Beschleunigt bestehende Tabellendaten- und Machine-Learning-Workflows in pandas, Polars, scikit-learn und Apache Spark ohne Codeänderungen.
  • Skalierung und Graphenanalyse: Skalierung der Graphenanalyse, Vektorsuche und Optimierung komplexer Entscheidungen mit Engines wie cuGraph, cuVS und cuOpt™.
  • Pipeline- und Datenspeichereffizienz: Maximiert den Datendurchsatz für Cybersicherheit, generative KI-Kuratierung und Datenspeicherübertragungen über NVIDIA Morpheus, NeMo™ Curator und GPUDirect® Storage.

Bild- und Videobibliotheken

  • Codecs mit hohem Durchsatz: Beschleunigen die Videokodierung, Dekodierung und Pixel-Bewegungsverfolgung über dedizierte Hardware-SDKs.
  • KI-Pipeline-Verarbeitung: Beschleunigt das Laden von Daten sowie die Vor- und Nachverarbeitung für Vision-KI-Workloads mithilfe von NVIDIA® DALI® und CV-CUDA™.
  • Fortschrittliche Bildbearbeitung: Optimiert die 2D-Signalverarbeitung sowie umfangreiche mehrdimensionale Datensätze für biomedizinische und geospatiale Anwendungen.

Kommunikationsbibliotheken

  • Skalierte Architektur-Primitive: Maximiert die Bandbreite und sorgt für geringe Latenz, um über NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) schnelle Multi-GPU- und Multi-Knoten-Kommunikation zu ermöglichen.
  • Globale Speicherräume: Bietet mit dem NVSHMEM-Modell einen partitionierten globalen Adressraum über geclusterte GPU-Speicher hinweg.
  • Inferenz-Transfer mit geringer Latenz: Verschiebt KV-Cache und Tensoren über die NVIDIA Inference Transfer Library (NIXL) effizient zwischen GPUs, Datenspeicher- und Arbeitsspeicherebenen.

Erfolgsgeschichten

Praxisnahe Auswirkungen

Erfahren Sie, wie führende Unternehmen NVIDIA CUDA-X-Bibliotheken nutzen, um die weltweit komplexesten Herausforderungen in den Bereichen Computing, Engineering und KI zu lösen.

FAQs zu NVIDIA CUDA-X

Anschrift:

  • Hardware (minimal und empfohlen) 
  • Kosten/TCO/Tokenomics
  • Warum NVIDIA-Stack oder -Produkt oder -Lösung
  • Nutzung oder mehr erfahren
  • Begriffe und Akronyme definieren
  • vs. Abfragen