NVIDIA CUDA-X

Bibliotecas aceleradas por GPU da NVIDIA que impulsionam as plataformas de IA e computação acelerada mais avançadas do mundo.

Visão Geral
Bibliotecas
Histórias de sucesso

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Histórias de sucesso

Desde a IA Generativa e a análise de dados até a química quântica e a modelagem climática, as aplicações de ponta exigem imenso poder computacional. Embora a programação paralela possa ser incrivelmente complexa, as bibliotecas NVIDIA CUDA-X™ removem a barreira para a otimização em nível de hardware.

Criadas com base na plataforma CUDA® comprovada em produção e em suas duas décadas de liderança em computação, as bibliotecas altamente otimizadas da CUDA-X fornecem os algoritmos fundamentais e as rotinas computacionais essenciais que os desenvolvedores precisam para criar, implantar e escalar cargas de trabalho facilmente.

Ao transferir a complexidade da programação de GPU de baixo nível para bibliotecas drop-in, a CUDA-X oferece um mecanismo preparado para o futuro que desbloqueia ganhos de desempenho contínuos em todos os principais setores.

Bibliotecas

Acelere com o CUDA-X

Seja criando novos pipelines ou acelerando os existentes, as equipes podem aproveitar as centenas de bibliotecas da CUDA-X para otimizar, implantar e escalar facilmente cargas de trabalho em processamento de dados, IA, deep learning, computação quântica, computação de alto desempenho (HPC), ciências físicas e muito mais, garantindo instantaneamente a eficiência em nível de hardware e atualizações contínuas de desempenho.

Bibliotecas de Matemática da CUDA

A base da HPC e da IA: impulsiona tarefas de computação pesada, como imagens médicas e simulações de fluidos.
Aceleração Drop-In: fornece velocidades instantâneas de GPU sem a necessidade de reescrever o código central da aplicação.
Escala e Versatilidade: combina bibliotecas matemáticas fundamentais, incluindo álgebra linear e solucionadores acelerados, com APIs pythônicas de alto desempenho que escalam de uma Workstation para um supercomputador.

Bibliotecas de Computação Científica

Descoberta acelerada: impulsiona pesquisas inovadoras em estruturas moleculares, química quântica e materiais avançados.
Manufatura de última geração: otimiza o design de semicondutores e a litografia computacional acelerada por GPU.
IA específica do domínio: inclui ferramentas como bibliotecas Python e microsserviços NVIDIA NIM™ para redes neurais orientadas pela física.

Bibliotecas de Física

Simulações mais rápidas: oferece aceleração de GPU de alta velocidade em domínios computacionais, quânticos e multifísicos.
IA Consciente da Física: apresenta Frameworks como o NVIDIA PhysicsNeMo™ e o Warp para criar, treinar e escalar modelos de simulação de IA.
Modelagem Meteorológica Global: fornece acesso a modelos meteorológicos de nível profissional e IA climática por meio do NVIDIA Earth-2.

Bibliotecas de Computação Quântica

Simulações mais rápidas: oferece rotinas altamente otimizadas para acelerar as simulações de computação quântica e a integração de HPC.
Workflows Seguros: apresenta o cuPQC para acelerar e otimizar a criptografia de última geração e pós-quântica.
Otimização híbrida e de erros: fornece solucionadores avançados e acelerados por GPU e bibliotecas de mitigação de erros para algoritmos híbridos quântico-clássicos.

Bibliotecas Principais de Deep Learning

Redes Neurais Centrais: impulsionam aplicações de Deep Learning com bases otimizadas por meio do cuDNN™.
Otimização de inferência: oferece o máximo desempenho de implantação de produção usando o NVIDIA TensorRT™ e o TensorRT-LLM.
Criação de Kernel Personalizada: fornece modelos modulares, como CUTLASS e FlashInfer, para maximizar a eficiência do Tensor Core.

Bibliotecas de Algoritmos Paralelos

Código de GPU de Alto Nível: oferece algoritmos paralelos poderosos baseados em Biblioteca de Templates Padrão C++ (STL) por meio do Thrust para simplificar a aceleração de GPU.
Eficiência de Hardware de Baixo Nível: fornece primitivas coletivas por meio de CUB para controle preciso de warp, bloco e execução em todo o dispositivo.
Otimização de Python e Arquitetura: apresenta interfaces nativas de Python e primitivas distribuídas padronizadas para otimizar padrões de classificação, digitalização e redução.

Bibliotecas de Processamento de Dados

Aceleração sem código: acelera os workflows de dados tabulares e Machine Learning existentes em pandas, Polars, scikit-learn e Apache Spark sem alterações de código.
Análise de Escala e Gráficos: escala a análise de gráficos, a pesquisa vetorial e a otimização de decisões complexas usando mecanismos como cuGraph, cuVS e cuOpt™.
Eficiência de Pipeline e Armazenamento: maximiza a taxa de transferência de dados para cibersegurança, curadoria de IA Generativa e transferências de armazenamento por meio do NVIDIA Morpheus, NeMo™ Curator e GPUDirect® Storage.

Bibliotecas de Imagens e Vídeo

Codecs de Alta Taxa de Transferência: acelera a codificação de vídeo, a decodificação e o rastreamento de movimentos de pixels por meio de SDKs de hardware dedicados.
Processamento de Pipeline de IA: acelera o carregamento de dados e o pré- e pós-processamento para cargas de trabalho de IA de visão usando o NVIDIA® DALI® e o CV-CUDA™.
Manipulação avançada de imagens: otimiza o processamento de sinais 2D e grandes conjuntos de dados multidimensionais para aplicações biomédicas e geoespaciais.

Bibliotecas de Comunicação

Primitivas de Arquitetura em Escala: maximizam a largura de banda e mantêm a baixa latência para comunicação rápida entre várias GPUs e vários nós por meio da NVIDIA Collective Communications Library (NCCL).
Espaços Globais de Memória: fornece um espaço de endereço global particionado em memórias de GPU em cluster usando o modelo NVSHMEM.
Transferência de Inferência de Baixa Latência: move o cache e os tensores KV com eficiência entre GPUs, armazenamento e camadas de memória por meio da NVIDIA Inference Transfer Library (NIXL).

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Impacto no Mundo Real

Veja como as principais empresas estão usando as bibliotecas NVIDIA CUDA-X para resolver os desafios mais complexos de computação, engenharia e IA do mundo.

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Perguntas Frequentes sobre o NVIDIA CUDA-X

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