La interfaz de programación de aplicaciones de CUDA4J (soloLinux®, Windows)

Puede utilizar la interfaz de programación de aplicaciones (API) CUDA4J para desarrollar aplicaciones que pueden especificar el momento exacto en el que deben utilizar la unidad de proceso de gráficos (GPU) para el procesamiento de aplicaciones. Hay muchas clases disponibles para gestionar operaciones entre la CPU y la GPU.

CUDA (Compute Unified Device Architecture) de NVIDIA es la plataforma de NVIDIA que utiliza el procesamiento paralelo en una unidad de proceso de gráficos (GPU). Puede utilizar la API de CUDA4J para desarrollar aplicaciones Java™ que pueden invocar directamente kernels arbitrarios en la GPU, proporcionando un control de bajo nivel sobre el proceso.

La API CUDA4J le permite desarrollar aplicaciones que pueden mover datos entre el almacenamiento dinámico de Java y los almacenamientos intermedios de memoria en la GPU. En la GPU se pueden invocar kernels C para procesar dichos datos y se pueden mover los resultados al almacenamiento dinámico de Java bajo el control de la aplicación.

No todas las funciones de procesamiento de aplicaciones son adecuadas para descargar a la GPU, incluso las funciones que se presten para las prestaciones de procesamiento paralelo. Una de estas funciones sería la conversión de la página de códigos. Aunque dicha operación podría resultar adecuada para el procesamiento paralelo, existe un coste sustancial e inevitable a la hora de mover los datos entre la CPU y la GPU, independientemente del tamaño de los datos que deben convertirse.

Clases de API

La API CUDA4J proporciona muchas clases para efectuar una serie de operaciones en la GPU. Puede consultar el dispositivo CUDA en el sistema para obtener información sobre el número de dispositivos, el nivel de tiempo de ejecución y las opciones de configuración de dicho dispositivo. Las clases también están disponibles para configurar almacenamientos intermedios que permiten la transferencia de datos entre la memoria Java y la memoria de dispositivo. Para obtener más información sobre cómo desarrollar el código de las aplicaciones, consulte CUDA4J Referencia de programación de aplicaciones.
Nota: Inicio de los cambios para la renovación de servicio 5 fixpack 25En sistemas que no tienen o no dan soporte a dispositivos GPU, puede seguir utilizando la API CUDA4J para determinar que hay cero dispositivos GPU disponibles.Fin de los cambios para la renovación de servicio 5 fixpack 25