Причины успеха CUDA от Linux Magazine

Редактор издания «Linux Magazine» Douglas Eadline высказался о причинах успеха технологии NVIDIA CUDA.

Ведущий раздела высокопроизводительных вычислений в своей авторской колонке привёл некоторую статистику NVIDIA по использованию CUDA и её популярности в целом:

более 2700 упоминаний CUDA в Google Scholar;
более 800 видеоупоминаний CUDA на YouTube;
более 670 программ на CUDA Zone;
более 350 участников CUDA Superhero Challenge;
более 300 университетских курсов по изучению модели параллельного программирования CUDA;

Всё это явно выделяет CUDA среди прочих HPC технологий программирования, включая MPI, OpenMP, OpenCL и будущий Ct от Intel. Douglas Eadline попытался разобраться в причинах такого успеха CUDA. Средства разработки CUDA бесплатны.

Хотя CUDA и не является open-source, CUDA Toolkit может загрузить и свободно использовать любой желающий с сайта NVIDIA. Даже не требуется регистрация, фактор, который нельзя недооценивать, поскольку традиционно компании-разработчики бесплатных инструментов заставляют проходить сложные регистрации с неизбежной дальнейшей обработкой их пользователей отделами продаж. CUDA не вносит капитальных изменений в язык C.

Создатели CUDA не стали изобретать новый язык программирования. Любой владеющий C может сходу приступить к изучению и использованию CUDA. Возможность постепенного перехода на CUDA.

Программист может постепенно добавлять функции CUDA в программу, написанную на C. Не требуется коренной переделки программ для извлечения выгоды из GPU-ускорения. Низкий порог вхождения.

Обычно нелегко привлечь внимание к новой технологии, когда её использование требует значительных инвестиций в оборудование. В случае CUDA достаточно одной видеокарты на базе NVIDIA для начала работы. Можно проверить эффект на плате начального уровня и лишь потом решать, инвестировать ли в более мощное оборудование. Поддержка и продвижение CUDA со стороны NVIDIA.

Многие кластерные технологии вроде MPI имеют многие схожие факторы и демонстрируют неплохой рост, но за ними не стоит компании, которая столько вкладывала бы в их продвижение. Для того же MPI просто нет аналогов центра компетенции уровня CUDA Center of Excellence Program.

Успех CUDA должен служить образцом действий для прочих разработчиков HPC технологий. Низкий порог вхождения — ключ к продвижению, а если вы предоставляете свободу разработки, ждать внедрений долго не придётся. К выходу Fermi её уже будут ждать приложения и заказы — многие ли могут похвастаться тем же?