CUDA Academy · पाठ

CUDA वास्तव में क्या है

GPU पर C++ चलाने के लिए NVIDIA का प्लेटफ़ॉर्म।

पाठ 3, कुल 4 में से13 चरण

CUDA वास्तव में क्या है, CoddyKit पर CUDA Academy का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 3वाँ पाठ है। आप नीचे पूरा पाठ निःशुल्क पढ़ सकते हैं—फिर अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर के साथ ब्राउज़र में इसका व्यावहारिक अभ्यास कर सकते हैं। यह CUDA Academy सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। CUDA Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

इस जादू को एक नाम देना

आपने देखा कि GPU तेज़ क्यों होते हैं। CUDA वह साधन है, जो आपको C++ में इनके लिए वास्तविक कोड लिखने देता है। अब इससे ठीक से परिचित होने का समय है। 🚀

CUDA एक प्लेटफ़ॉर्म है

CUDA, सामान्य-उद्देश्यीय GPU गणना के लिए NVIDIA का प्लेटफ़ॉर्म है। यह आपको केवल ग्राफ़िक्स ही नहीं, बल्कि अपने प्रोग्राम भी GPU पर चलाने देता है।

C++ का विस्तार

CUDA C++ कुछ अतिरिक्त कीवर्ड और फ़ंक्शन वाला C++ ही है। यदि आप C++ जानते हैं, तो CUDA का अधिकांश भाग पहले दिन से ही परिचित लगेगा।

कर्नेल: GPU पर चलने वाला कोड

जिस फ़ंक्शन को GPU पर चलाने के लिए चिह्नित किया जाता है, उसे कर्नेल कहा जाता है। हजारों थ्रेड उस एक फ़ंक्शन को समानांतर रूप से चलाएँगे।

__global__ void add(int *out, int *a, int *b) {
  // runs on the GPU
}

global कीवर्ड

वह __global__ टैग किसी फ़ंक्शन को कर्नेल के रूप में चिह्नित करता है: उसे CPU से बुलाया जा सकता है, लेकिन वह GPU पर चलता है। यह डिवाइस तक पहुँचने का आपका द्वार है।

होस्ट और डिवाइस

CUDA की भाषा में CPU वाला भाग होस्ट और GPU वाला भाग डिवाइस कहलाता है। आप ये दोनों शब्द बार-बार सुनेंगे, इसलिए इन्हें अभी अच्छी तरह याद कर लीजिए।

रनटाइम API

CUDA आपको एक सरल रनटाइम API देता है: cudaMalloc और cudaMemcpy जैसे फ़ंक्शन, जो GPU मेमोरी का प्रबंधन करते हैं और आपके लिए डेटा इधर-उधर ले जाते हैं।

nvcc: CUDA कंपाइलर

आप nvcc से CUDA कोड बनाते हैं। यह आपकी फ़ाइल को विभाजित करके होस्ट कोड सामान्य कंपाइलर को और डिवाइस कोड GPU कंपाइलर को भेजता है।

यह केवल NVIDIA के लिए है

CUDA केवल NVIDIA GPU पर चलता है। यही गहरा जुड़ाव इसे इतना अच्छी तरह अनुकूलित बनाता है, लेकिन इसका अर्थ यह भी है कि यह एक विशेष विक्रेता तक सीमित है।

समृद्ध लाइब्रेरी तंत्र

CUDA मैट्रिक्स के लिए cuBLAS और डीप लर्निंग के लिए cuDNN जैसी अनुकूलित लाइब्रेरी के साथ आता है, इसलिए आपको कठिन समस्या हमेशा शून्य से शुरू नहीं करनी पड़ती।

CUDA का प्रभुत्व क्यों हुआ

परिपक्व उपकरणों, तेज़ लाइब्रेरियों और व्यापक तंत्र के समर्थन ने CUDA को आज विज्ञान और AI में GPU गणना का डिफ़ॉल्ट तरीका बना दिया है।

त्वरित जाँच

आइए, पुष्टि करें कि CUDA वास्तव में क्या है।

इंटरैक्टिव पाठ में इसका उत्तर दें

पुनरावलोकन: CUDA क्या है

CUDA, NVIDIA का ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो C++ में कर्नेल, रनटाइम API और nvcc कंपाइलर जोड़ता है, ताकि आपका कोड GPU पर चल सके। 👍

शुरुआत निःशुल्क

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अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिखें और चलाएँ, चौबीसों घंटे एआई शिक्षक से तुरंत सहायता पाएँ, और वेब या ऐप पर वहीं से शुरू करें जहाँ आपने छोड़ा था।

पाठ्यक्रम: 30
पाठ: 120

निःशुल्क सीखना शुरू करें पूरा पाठ्यक्रम देखें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या “CUDA वास्तव में क्या है” पाठ निःशुल्क है?

हाँ—“CUDA वास्तव में क्या है” का पूरा पाठ यहाँ वेब पर निःशुल्क पढ़ा जा सकता है। इंटरैक्टिव अभ्यास (अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर) करने और CUDA Academy पाठ्यक्रम का बाकी हिस्सा अनलॉक करने के लिए CoddyKit PRO लें। CUDA Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

“CUDA वास्तव में क्या है” में मैं क्या सीखूँगा?

GPU पर C++ चलाने के लिए NVIDIA का प्लेटफ़ॉर्म। आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ CUDA Academy का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।

क्या CUDA Academy शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?

पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर CUDA Academy शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 3वाँ पाठ है।

“CUDA वास्तव में क्या है” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?

CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।

क्या मैं इस CUDA Academy पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?

हाँ। हर CUDA Academy पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।

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