O que é a plataforma CUDA da Nvidia e qual sua importância?

Saiba como funciona o CUDA, plataforma gráfica da Nvidia para acelerar tarefas de computação paralela; descubra quais placas de vídeo têm a tecnologia

Emerson Alecrim Paulo Higa
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Placa de vídeo GeForce RTX (imagem: Emerson Alecrim/Tecnoblog)
Placa de vídeo GeForce RTX (imagem: Emerson Alecrim/Tecnoblog)

CUDA (Compute Unified Device Architecture) é uma plataforma para desenvolvimento de software em computação paralela. A tecnologia da Nvidia permite que desenvolvedores criem sistemas que aproveitem a capacidade de processamento paralelo das GPUs.

O que significa CUDA?

CUDA significa Compute Unified Device Architecture, ou Arquitetura de Dispositivo Unificado de Computação. A tecnologia surgiu em 2006 como uma solução que permite o uso dos recursos de uma GPU Nvidia para além do processamento de conteúdo gráfico.

Para que serve o CUDA em uma placa de vídeo da Nvidia?

Com a plataforma CUDA, desenvolvedores podem criar softwares em diversas linguagens de programação, como C, C++ e Python, que incorporam extensões para partes do código serem executadas por uma GPU compatível.

Placas de vídeo RTX A2000 (imagem: divulgação/Nvidia)
Placas de vídeo RTX A2000 (imagem: divulgação/Nvidia)

Chips gráficos foram desenvolvidos originalmente para renderização do conteúdo visual de jogos, vídeos e imagens tridimensionais. Porém, eles podem atender a qualquer tipo de aplicação que se beneficie da computação paralela, a exemplo de soluções de inteligência artificial e big data, que lidam com alto volume de dados.

Isso é possível porque GPUs têm centenas ou milhares de pequenos núcleos que executam tarefas simultaneamente. A plataforma CUDA possibilita o uso dos núcleos em soluções de computação paralela, fazendo a placa de vídeo funcionar como uma GPGPU, isto é, uma unidade de processamento de propósito geral.

Como os núcleos das GPUs da Nvidia podem executar softwares baseados em CUDA, eles também são chamados de núcleos CUDA.

Quais GPUs da Nvidia suportam a tecnologia CUDA?

A tecnologia CUDA foi introduzida nos chips gráficos GeForce 8, em 2006, e está presente em todas as linhas da Nvidia lançadas desde então. Entre elas estão as GPUs Nvidia GeForce RTX e Nvidia Quadro.

Você pode saber qual é a GPU do seu computador usando o comando “dxdiag” no Windows ou digitando “lspci | grep VGA” no Linux.

Checando a placa de vídeo no Windows (imagem: Emerson Alecrim/Tecnoblog)
Checando a placa de vídeo no Windows (imagem: Emerson Alecrim/Tecnoblog)

Quais são as vantagens de uma GPU com CUDA?

Aplicações que usam GPUs com CUDA contam com benefícios como:

  • Computação paralela eficiente: a plataforma CUDA permite que uma GPU execute várias operações simultaneamente, o que aumenta o desempenho de tarefas que podem ser quebradas em fases menores;
  • Amplo suporte da indústria: a plataforma CUDA é integrada a soluções de organizações como Adobe, Autodesk, A23D, Blackmagin, Dassault, Vuno e tantas outras;
  • Extensa documentação: a Nvidia mantém uma documentação completa sobre desenvolvimento com CUDA. Há desde orientações sobre instalação até integração com APIs de terceiros;
  • Bibliotecas de diversos tipos: há numerosas bibliotecas de desenvolvimento disponíveis para projetos com CUDA, como cuBLAS (álgebra linear), Thrust (programação paralela em C++) e nvJPEG (codificação de imagem);
  • Otimização para usos variados: GPUs com CUDA podem acelerar projetos de aprendizagem profunda, animações, gráficos 3D, computação de alto desempenho (HPC), serviços nas nuvens, entre outros.

Placa de vídeo com CUDA é melhor para jogos?

GPUs da Nvidia desenvolvidas para usuários domésticos têm núcleos CUDA, logo, elas podem ser excelentes para jogos. No entanto, o desempenho na execução de games depende de uma série de fatores, como número de núcleos CUDA, quantidade de memória VRAM e tecnologias compatíveis com a placa de vídeo.

Notebook com chip gráfico GeForce RTX 3000 (imagem: divulgação/Nvidia)
Notebook com chip gráfico GeForce RTX 3000 rodando Cyberpunk 2077 (imagem: divulgação/Nvidia)

Qual é a diferença entre CUDA e OpenCL?

CUDA é uma plataforma de computação paralela criada pela Nvidia para projetos baseados nas GPUs da marca. O OpenCL é um padrão para paralelismo que oferece compatibilidade com plataformas heterogêneas, permitindo o uso de CPUs e GPUs variadas no mesmo sistema. Por ser aberto, o OpenCL é isento de royalties.

Qual é a diferença entre CUDA e Vulkan?

A plataforma CUDA permite o uso de GPUs para processamento geral, enquanto o Vulkan é uma API (interface de programação) com instruções de baixo nível que otimizam a execução de aplicações gráficas, como jogos. O Vulkan foi apontado como sucessor do OpenGL, mas a verdade é que ambos os projetos coexistem.

Qual é a diferença entre CUDA e OptiX?

Enquanto a plataforma CUDA é direcionada à computação paralela, o OptiX é um padrão criado pela Nvidia para permitir uma implementação eficiente e precisa de ray tracing em conteúdo visual. O OptiX é compatível com softwares de produção gráfica como Blender, FurryBall e After Effects.

Qual é a diferença entre CUDA e OpenGL?

CUDA é uma arquitetura que faz os núcleos de uma GPU Nvidia executarem tarefas de computação geral. Já OpenGL é uma interface de programação aberta e popular direcionada especificamente a aplicações gráficas. Chips gráficos de vários fabricantes e diversos sistemas operacionais funcionam com OpenGL.

O que é Nvidia CUDA Toolkit?

O Nvidia CUDA Toolkit é um conjunto de aplicativos, bibliotecas, ferramentas de depuração e outros recursos para o desenvolvimento de aplicações aceleradas por GPU. O download do CUDA Toolkit é gratuito. Há versões para Linux e Windows.

O que são CUDA Cores?

CUDA Cores são núcleos existentes em GPUs da Nvidia que atuam em conjunto na renderização de imagens ou na execução de tarefas baseadas em algoritmos paralelizados.

Os chips gráficos da Nvidia podem ter milhares de núcleos CUDA. Quanto mais unidades, maior é o desempenho geral da GPU. Um exemplo é a GeForce RTX 4090, GPU da Nvidia lançada em 2022 que conta com 16.384 núcleos CUDA e é a topo de linha de sua geração.

GeForce RTX 4090 tem mais de 16 mil núcleos CUDA (imagem: divulgação/Nvidia)
GeForce RTX 4090 tem mais de 16 mil núcleos CUDA (imagem: divulgação/Nvidia)

Qual é a diferença entre CUDA Core e Stream Processor?

Um CUDA Core é uma unidade de execução para computação paralela desenvolvida e implementada pela Nvidia. Um Stream Processor também executa tarefas em paralelismo, mas o faz nas GPUs da AMD.

Isso significa que, enquanto GPUs Nvidia têm núcleos CUDA, os chips gráficos da AMD contam com Stream Processors. Mas há diferenças de arquitetura entre ambas as tecnologias, razão pela qual elas não são compatíveis entre si.

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Emerson Alecrim

Emerson Alecrim

Repórter

Emerson Alecrim cobre tecnologia desde 2001 e entrou para o Tecnoblog em 2013, se especializando na cobertura de temas como hardware, sistemas operacionais e negócios. Formado em ciência da computação, seguiu carreira em comunicação, sempre mantendo a tecnologia como base. Em 2022, foi reconhecido no Prêmio ESET de Segurança em Informação. Em 2023, foi reconhecido no Prêmio Especialistas, em eletroeletrônicos. Participa do Tecnocast, já passou pelo TechTudo e mantém o site Infowester.

Paulo Higa

Paulo Higa

Ex-editor executivo

Paulo Higa é jornalista com MBA em Gestão pela FGV e uma década de experiência na cobertura de tecnologia. No Tecnoblog, atuou como editor-executivo e head de operações entre 2012 e 2023. Viajou para mais de 10 países para acompanhar eventos da indústria e já publicou 400 reviews de celulares, TVs e computadores. Foi coapresentador do Tecnocast e usa a desculpa de ser maratonista para testar wearables que ainda nem chegaram ao Brasil.

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