CUDA - הכלי שהפך את ה-GPU לנגיש לכולם

GPU היו קיימים הרבה לפני שאנחנו התחלנו להשתמש בהם ל-AI. אבל עד שנת 2006, אם רצית לכתוב קוד שרץ על GPU - היית צריך לדעת OpenGL או DirectX, לחשוב כמו מעבד גרפי, ולהתעסק עם שפות ייעודיות ומורכבות.

NVIDIA שינתה את זה כשהשיקה את CUDA - ומעצם השקתו, העולם של AI השתנה.

מה זה CUDA?

CUDA (Compute Unified Device Architecture) היא פלטפורמה שמאפשרת לך לכתוב קוד ב-C/C++/Python, ולהריץ אותו על אלפי ליבות של GPU - במקביל.

במקום להתעסק עם גרפיקה, אתה יכול פשוט לכתוב פונקציה רגילה שמחשבת כפל מטריצות, ו-CUDA מטפלת בכל השאר: בחלוקת העבודה בין אלפי ליבות, בסנכרון, ובניהול זיכרון.

איך זה שינה את עולם ה-AI?

לפני CUDA, אימון רשתות נוירונים היה איטי ומסורבל. אחרי CUDA - הופיע PyTorch, TensorFlow, והמפלצות האלה החלו להשתמש ב-GPU ישירות.

זה היה המפתח: לא צריך יותר לדעת את CUDA עצמו - אפשר לכתוב קוד Python רגיל, והוא אוטומטית ירוץ מהר פי 100 על ה-GPU.

מה CUDA נותן לך?

• חישוב מקבילי מסיבי - אלפי ליבות עובדים יחד על אותה משימה.
• ספריות מובנות - cuBLAS (אלגברה לינארית), cuDNN (רשתות עמוקות), TensorRT (אופטימיזציה).
• תמיכה מובנית - PyTorch, TensorFlow, JAX, MXNet - כולם בנויים על CUDA.
• פרופיילינג וניפוי שגיאות - כלים כמו NSight שמאפשרים לראות מה קורה בפנים.

איך זה עובד בפועל?

נניח שכתבת ב-PyTorch:

x = torch.randn(1000, 1000).cuda()
y = torch.randn(1000, 1000).cuda()
z = x @ y  # matrix multiplication

מאחורי הקלעים:

1. PyTorch קורא לספריית cuBLAS של CUDA.
2. הנתונים מועברים לזיכרון ה-GPU.
3. המכפלה מתחשבת בצורה מקבילית על אלפי ליבות.
4. התוצאה חוזרת אליך.

הכול בשבריר שנייה, ובלי שאתה צריך להבין את כל הפרטים הפנימיים.

יש חלופות ל-CUDA?

• ROCm - של AMD, תומך בכרטיסים שלהם.
• OneAPI - של Intel, מנסה לייצר סטנדרט פתוח.
• OpenCL - פתוח, אבל פחות יעיל ופחות נתמך.

אבל אין ספק: CUDA עדיין הסטנדרט בפועל. כמעט כל ספריית AI נבנתה קודם כול עבור CUDA, והתמיכה הרשמית חזקה במיוחד.

סיכום

CUDA היא הגשר בין ה-GPU לבין המפתח. בלעדיה, רוב מה שאנחנו יודעים היום על AI פשוט לא היה קורה. ובזכותה, אפילו מפתח שלא יודע כלום על חומרה - יכול לאמן מודל בזמן שיא.

---

בפוסט הבא נדבר על המונח המרכזי בכל תשתית AI - מה זה בעצם “מאיץ” (Accelerator), ולמה בלעדיו מודלים פשוט לא זזים.