NVIDIA CUDA-X

Bibliotecas aceleradas por GPU de NVIDIA que impulsan las plataformas de IA y computación acelerada más avanzadas del mundo.

Desde la IA generativa y el análisis de datos hasta la química cuántica y el modelado climático, las aplicaciones innovadoras exigen una inmensa potencia de computación. Si bien la programación paralela puede ser increíblemente compleja, las bibliotecas NVIDIA CUDA-X™ eliminan la barrera para la optimización a nivel de hardware.

Las bibliotecas altamente optimizadas de CUDA-X, que se basan en la plataforma CUDA® probada en producción y sus dos décadas de liderazgo en computación, proporcionan los algoritmos fundamentales y las rutinas de computación esenciales que los desarrolladores necesitan para desarrollar, implementar y escalar fácilmente cargas de trabajo.

Al cambiar la complejidad de la programación de GPU de bajo nivel a las bibliotecas integrables, CUDA-X ofrece un motor preparado para el futuro que permite incrementos continuos de desempeño en cada industria importante.

Bibliotecas

Acelere con CUDA-X

Ya sea que desarrollen nuevos pipelines o aceleren los existentes, los equipos pueden aprovechar los cientos de bibliotecas de CUDA-X para optimizar, implementar y escalar fácilmente cargas de trabajo en todo el procesamiento de datos, la IA, el deep learning, la computación cuántica, la computación de alto desempeño (HPC), las ciencias físicas y más para garantizar al instante la eficiencia a nivel de hardware y las actualizaciones de desempeño continuas.

Bibliotecas de Matemáticas de CUDA

  • La Base de la HPC y la IA: Impulsa tareas de computación pesada como la generación de imágenes médicas y las simulaciones de fluidos.
  • Aceleración Directa: Proporciona velocidades de GPU instantáneas sin la necesidad de reescribir el código de la aplicación central.
  • Escala y Versatilidad: Combina bibliotecas de matemáticas centrales, incluido el álgebra lineal y los solucionadores acelerados, con API de Pythonic de alto desempeño que escalan de una workstation a una supercomputadora.

Bibliotecas de Computación Científica

  • Descubrimiento Acelerado: Impulsa la investigación innovadora en estructuras moleculares, química cuántica y materiales avanzados.
  • Manufactura de Última Generación: Optimiza el diseño de semiconductores y la litografía computacional acelerada por GPU.
  • IA Específica de Dominio: Incluye herramientas como las bibliotecas de Python y los microservicios NVIDIA NIM™ para redes neuronales sensibles a la física.

Bibliotecas de Física

  • Simulaciones más Rápidas: Ofrece aceleración de GPU de alta velocidad en todos los dominios de computación, cuántica y multifísica.
  • IA Sensible a la Física: Cuenta con frameworks como NVIDIA PhysicsNeMo™ y Warp para desarrollar, entrenar y escalar modelos de simulación de IA.
  • Modelado Meteorológico Global: Proporciona acceso a modelos meteorológicos e IA climática de nivel profesional a través de NVIDIA Earth-2.

Bibliotecas de Computación Cuántica

  • Simulaciones más Rápidas: Ofrece rutinas altamente optimizadas para acelerar las simulaciones de computación cuántica y la integración de HPC.
  • Workflows Seguros: Cuenta con cuPQC para acelerar y optimizar la criptografía poscuántica de última generación.
  • Optimización Híbrida y de Errores: Proporciona solucionadores avanzados y acelerados por GPU y bibliotecas de mitigación de errores para algoritmos híbridos cuántico-clásicos.

Bibliotecas Principales de Deep Learning

  • Redes Neuronales Centrales: Impulsan aplicaciones de deep learning con bloques de construcción optimizados a través de cuDNN™.
  • Optimización de la Inferencia: Ofrece el máximo desempeño de la implementación de producción mediante NVIDIA TensorRT™ y TensorRT-LLM.
  • Desarrollo de Kernel Personalizado: Proporciona plantillas modulares como CUTLASS y FlashInfer para maximizar la eficiencia de Tensor Core.

Bibliotecas de Algoritmos Paralelos

  • Código de GPU de Alto Nivel: Ofrece potentes algoritmos paralelos basados en la Biblioteca de Plantillas Estándar (STL) de C++ a través de Thrust para simplificar la aceleración de GPU.
  • Eficiencia de Hardware de Bajo Nivel: Proporciona primitivas colectivas a través de CUB para un control preciso de warp, bloques y ejecución en todo el dispositivo.
  • Optimización de Python y Arquitectura: Cuenta con interfaces nativas de Python y primitivas distribuidas estandarizadas para optimizar los patrones de clasificación, escaneo y reducción.

Bibliotecas de Procesamiento de Datos

  • Aceleración de Código Cero: Acelera los workflows de datos tabulares y machine learning existentes en pandas, Polars, scikit-learn y Apache Spark sin cambios de código.
  • Escala y Análisis de Gráficos: Escala el análisis de gráficos, la búsqueda vectorial y la optimización de decisiones complejas mediante motores como cuGraph, cuVS y cuOpt™.
  • Eficiencia de Pipeline y Almacenamiento: Maximiza el rendimiento de datos para la ciberseguridad, la selección de IA generativa y las transferencias de almacenamiento a través de NVIDIA Morpheus, NeMo™ Curator y GPUDirect® Storage.

Bibliotecas de Imágenes y Video

  • Códecs de Alto Rendimiento: Acelera la codificación de video, la decodificación y el seguimiento de movimiento de píxeles a través de los SDK de hardware dedicados.
  • Procesamiento de Pipeline de IA: Acelera la carga de datos y el preprocesamiento y posprocesamiento para cargas de trabajo de IA de visión mediante NVIDIA® DALI® y CV-CUDA™.
  • Manipulación Avanzada de Imágenes: Optimiza el procesamiento de señales 2D y los conjuntos de datos multidimensionales masivos para aplicaciones biomédicas y geoespaciales.

Bibliotecas de Comunicación

  • Primitivas de Arquitectura a Escala: Maximiza el ancho de banda y mantiene una baja latencia para una comunicación rápida de múltiples GPU y múltiples nodos a través de NVIDIA Collective Communications Library (NCCL).
  • Espacios de Memoria Globales: Proporciona un espacio de direcciones global particionado en todas las memorias de GPU en clúster mediante el modelo NVSHMEM.
  • Transferencia de Inferencia de Baja Latencia: Mueve la caché y los tensores de KV de manera eficiente entre las GPU, el almacenamiento y los niveles de memoria a través de NVIDIA Inference Transfer Library (NIXL).

Historias de Éxito

Impacto en el Mundo Real

Vea cómo las empresas líderes están usando las bibliotecas NVIDIA CUDA-X para resolver los desafíos de computación, ingeniería e IA más complejos del mundo.

Preguntas Frecuentes sobre NVIDIA CUDA-X

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