NVIDIA CUDA-X

Librerie accelerate da GPU NVIDIA che alimentano le piattaforme di IA e calcolo accelerato più avanzate al mondo.

Dall'IA generativa e l'analisi dei dati alla chimica quantistica e alla modellazione climatica, le applicazioni rivoluzionarie richiedono un'immensa potenza di calcolo. Mentre la programmazione parallela può essere incredibilmente complessa, le librerie NVIDIA CUDA-X™ rimuovono la barriera all'ottimizzazione a livello di hardware.

Basate sulla piattaforma CUDA® collaudata in produzione e sui suoi vent'anni di leadership nel calcolo, le librerie altamente ottimizzate di CUDA-X forniscono gli algoritmi di base e le routine di calcolo essenziali di cui gli sviluppatori hanno bisogno per creare, distribuire e scalare facilmente i carichi di lavoro. 

Spostando la complessità della programmazione delle GPU di basso livello verso le librerie drop-in, CUDA-X offre un motore a prova di futuro che sblocca continui guadagni in termini di prestazioni in ogni importante settore.

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Librerie

Accelera con CUDA-X

Sia che stiano creando nuove pipeline o accelerando quelle esistenti, i team possono sfruttare le centinaia di librerie di CUDA-X per ottimizzare, distribuire e scalare facilmente i carichi di lavoro nell'elaborazione dei dati, nell'IA, nel deep learning, nel calcolo quantistico, nel calcolo ad alte prestazioni (HPC), nelle scienze fisiche e altro ancora per garantire istantaneamente l'efficienza a livello di hardware e continui aggiornamenti sulle prestazioni.

Librerie di matematica CUDA

  • La base di HPC e IA: alimenta attività di calcolo pesante come l'imaging medico e le simulazioni di fluidi.
  • Accelerazione Drop-In: fornisce velocità GPU istantanee senza la necessità di riscrivere il codice dell'applicazione principale.
  • Scalabilità e versatilità: combina librerie matematiche di base, tra cui l'algebra lineare e i risolutori accelerati, con API Pythonic altamente performanti scalabili da workstation a supercomputer.

Librerie di calcolo scientifico

  • Scoperta accelerata: alimenta la ricerca rivoluzionaria in strutture molecolari, chimica quantistica e materiali avanzati.
  • Produzione di nuova generazione: ottimizza la progettazione dei semiconduttori e la litografia computazionale accelerata da GPU.
  • IA specifica per dominio: include strumenti come librerie Python e microservizi NVIDIA NIM™ per le reti neurali basate sulla fisica.

Librerie di fisica

  • Simulazioni più veloci: offre un'accelerazione delle GPU ad alta velocità nei domini computazionali, quantistici e multifisici.
  • Physics-Aware AI: presenta framework come NVIDIA PhysicsNeMo™ e Warp per creare, addestrare e scalare modelli di simulazione IA.
  • Modellazione meteorologica globale: fornisce l'accesso a modelli meteorologici di livello professionale e all'IA climatica attraverso NVIDIA Earth-2.

Librerie di calcolo quantistico

  • Simulazioni più veloci: offre routine altamente ottimizzate per accelerare le simulazioni di calcolo quantistico e l'integrazione HPC.
  • Flussi di lavoro sicuri: presenta cuPQC per accelerare e ottimizzare la crittografia post-quantistica di nuova generazione.
  • Ottimizzazione ibrida e degli errori: fornisce risolutori avanzati e accelerati da GPU e librerie di mitigazione degli errori per gli algoritmi ibridi quantistico-classici.

Librerie core di deep learning

  • Reti neurali core: alimenta le applicazioni di deep learning con blocchi di costruzione ottimizzati tramite cuDNN™.
  • Ottimizzazione dell'inferenza: offre le massime prestazioni di distribuzione della produzione utilizzando NVIDIA TensorRT™ e TensorRT-LLM.
  • Creazione di kernel personalizzata: fornisce template modulari come CUTLASS e FlashInfer per massimizzare l'efficienza di Tensor Core.

Librerie di algoritmi paralleli

  • Codice GPU di alto livello: offre potenti algoritmi paralleli basati su Standard Template Library (STL) C++ attraverso Thrust per semplificare l'accelerazione delle GPU.
  • Efficienza hardware a basso livello: fornisce primitive collettive tramite CUB per un controllo preciso di warp, blocchi e esecuzione a livello di dispositivo.
  • Ottimizzazione di Python e dell'architettura: presenta interfacce Python native e primitive distribuite standardizzate per ottimizzare i pattern di ordinamento, scansione e riduzione.

Librerie di elaborazione dei dati

  • Accelerazione Zero-Code: accelera i dati tabulari esistenti e i flussi di lavoro di machine learning in pandas, Polars, scikit-learn e Apache Spark senza modifiche al codice.
  • Scalabilità e analisi dei grafici: scala l'analisi dei grafici, la ricerca vettoriale e l'ottimizzazione delle decisioni complesse utilizzando motori come cuGraph, cuVS e cuOpt™.
  • Efficienza di pipeline e storage: massimizza il throughput dei dati per la sicurezza informatica, la cura dell'IA generativa e i trasferimenti di storage tramite NVIDIA Morpheus, NeMo™ Curator e GPUDirect® Storage.

Librerie di immagini e video

  • Codec ad alto throughput: accelera la codifica video, la decodifica e il tracciamento del movimento dei pixel tramite SDK hardware dedicati.
  • Elaborazione della pipeline IA: accelera il caricamento dei dati e la pre- e post-elaborazione per i carichi di lavoro di IA visiva utilizzando NVIDIA® DALI® e CV-CUDA™.
  • Manipolazione avanzata delle immagini: ottimizza l'elaborazione dei segnali 2D e i massicci set di dati multidimensionali per le applicazioni biomedicali e geospaziali.

Librerie di comunicazione

  • Primitive di architettura scalabile: massimizzano la larghezza di banda e mantengono una bassa latenza per una comunicazione rapida multi-GPU e multi-nodo tramite NVIDIA Collective Communications Library (NCCL).
  • Spazi di memoria globali: forniscono uno spazio di indirizzi globale partizionato nelle memorie di GPU in cluster utilizzando il modello NVSHMEM.
  • Trasferimento di inferenza a bassa latenza: sposta in modo efficiente la cache KV e i tensori tra GPU, storage e livelli di memoria tramite NVIDIA Inference Transfer Library (NIXL).
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