CUDA Academy · Pelajaran

Apa Sebenarnya CUDA

Platform NVIDIA untuk menjalankan C++ pada GPU.

Pelajaran 3 dari 413 langkah

Apa Sebenarnya CUDA adalah pelajaran CUDA Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 3 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar CUDA Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus CUDA Academy mencakup 4 pelajaran total.

Memberi Nama pada Keajaiban Ini

Anda telah melihat alasan GPU dapat bekerja cepat. CUDA adalah alat yang memungkinkan Anda benar-benar menulis kode untuk GPU dalam C++. Saatnya mengenalnya dengan baik. 🚀

CUDA Adalah Platform

CUDA adalah platform NVIDIA untuk komputasi GPU serbaguna. CUDA memungkinkan Anda menjalankan program sendiri di GPU, bukan hanya grafis.

Perluasan dari C++

CUDA C++ hanyalah C++ dengan beberapa kata kunci dan fungsi tambahan. Jika Anda mengenal C++, sebagian besar CUDA akan terasa familier sejak awal.

Kernel: Kode yang Berjalan di GPU

Fungsi yang Anda tandai untuk dijalankan di GPU disebut kernel. Ribuan thread masing-masing akan menjalankan satu fungsi tersebut secara paralel.

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

Kata Kunci __global__

Tag __global__ menandai sebuah fungsi sebagai kernel: dapat dipanggil dari CPU, tetapi dijalankan di GPU. Inilah gerbang Anda menuju perangkat tersebut.

Host dan Perangkat

Dalam istilah CUDA, sisi CPU disebut host dan sisi GPU disebut perangkat. Anda akan sering mendengar kedua istilah ini, jadi pahami sejak sekarang.

API Waktu Jalan

CUDA menyediakan API waktu jalan yang mudah digunakan: fungsi seperti cudaMalloc dan cudaMemcpy yang mengelola memori GPU dan memindahkan data untuk Anda.

nvcc: Kompilator CUDA

Anda membangun kode CUDA dengan nvcc. Kompilator ini memisahkan file Anda, mengirim kode host ke kompilator biasa dan kode perangkat ke kompilator GPU.

Hanya untuk NVIDIA

CUDA hanya berjalan pada GPU NVIDIA. Keterikatan erat ini membuatnya sangat teroptimasi, tetapi juga berarti CUDA khusus untuk vendor tersebut.

Ekosistem Pustaka yang Kaya

CUDA menyertakan pustaka yang telah dioptimalkan, seperti cuBLAS untuk matriks dan cuDNN untuk pembelajaran mendalam, sehingga Anda jarang perlu memulai masalah sulit dari awal.

Mengapa CUDA Menguasai Bidang Ini

Peralatan yang matang, pustaka yang cepat, dan dukungan ekosistem yang kuat menjadikan CUDA cara bawaan untuk melakukan komputasi GPU dalam sains dan AI saat ini.

Pemeriksaan Singkat

Mari pastikan apa sebenarnya CUDA itu.

Ringkasan: Apa Itu CUDA

CUDA adalah platform NVIDIA yang memperluas C++ dengan kernel, API waktu jalan, dan kompilator nvcc agar kode Anda dapat berjalan di GPU. 👍

Gratis untuk memulai

Belajar C++ dengan tutor AI — gratis

Tulis dan jalankan kode asli di browser kamu, dapatkan bantuan instan dari tutor AI 24/7, dan lanjutkan di mana kamu tinggalkan di web atau aplikasi.

Kursus
30
Pelajaran
120

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Apa Sebenarnya CUDA” gratis?

Ya — teks lengkap “Apa Sebenarnya CUDA” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus CUDA Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus CUDA Academy mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Apa Sebenarnya CUDA”?

Platform NVIDIA untuk menjalankan C++ pada GPU. Kamu berlatih CUDA Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai CUDA Academy?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. CUDA Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 3 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Apa Sebenarnya CUDA” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran CUDA Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran CUDA Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. CPU versus GPU: Latensi versus Laju Pemrosesan
  2. SIMT: Satu Instruksi, Banyak Thread
  3. Apa Sebenarnya CUDA
  4. Masalah yang Cocok untuk GPU
← Kembali ke CUDA Academy