CUDA
En una frase
CUDA: la plataforma de programación de NVIDIA que permite usar sus GPUs para cálculo general, incluida la IA.
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Explícamelo fácil
Una GPU no sirve de nada si no puedes programarla. CUDA es el conjunto de herramientas que permite escribir programas que corren en GPUs de NVIDIA. Frameworks como PyTorch lo usan por debajo, así que la mayoría de las personas lo aprovechan sin escribir CUDA directamente.
Nivel técnico
Profundizando
Lanzado en 2007, CUDA ofrece un modelo de programación (kernels, hilos, bloques, memoria compartida), un compilador y librerías optimizadas (cuBLAS, cuDNN, NCCL para comunicación entre GPUs). Su madurez y ecosistema son una ventaja competitiva importante de NVIDIA. Alternativas: ROCm (AMD), Triton (lenguaje de kernels de alto nivel) y compiladores como XLA.
¿Por qué importa?
Explica por qué el software, no solo el chip, es clave en la carrera del hardware de IA.
¿Dónde se utiliza?
- Kernels personalizados
- Frameworks de deep learning
- Computación científica
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.