CUDA

この記事はCUDAについて解説した記事です。会話形式のやさしい文章で「CUDA」の用語のイメージを紹介した後に、採用に役立つCUDAの知識を解説しています。

1分で分かる!CUDAとは?

~ ことりん君、テレビゲームに夢中になっている模様 ~

このゲーム、グラフィックがすっごいなぁ…。リアルすぎて、まるで本物の世界みたいだなぁ…。

ことりん君、テレビに映っているのはゲーム??とてもきれいなグラフィックだね。

あ、ジャバード先生こんにちは!そうそう!このゲームすごいでしょ?現実世界みたいだよね。

たしかにね。きっと内部的にはCUDA(クーダ)を活用しているんだろうね。

そうだよねぇ。ん…??くーだ??

そう。CUDAって聞いたことない??

グータ(具多)とかクッタ(QTTA)なら良く食べるけど?

ことりん君、食生活も見直したほうがいいかもね。それはまた別の機会にしっかり話そう。さて、話の本題を戻すと、CUDAはNVIDIA社のGPUで並列実行させるためのプラットフォームだよ。

えーと、ちょっとまってね。CUDA、NVIDIA、GPU…。なんか新しい言葉がたくさんあるから、ボクの頭がパンクしそうだ…。

順番に説明するね。まずはGPUからいこう。GPUはGraphics Processing Unitの略で、3Dグラフィックスなどに必要となる画像処理の計算を行うための半導体チップのことなんだ。

パソコンにCPUっていう部品があるでしょ?あれと似たようなもの?

そうだね。CPUもGPUも計算を行うためのものという視点で見れば、同じようなものといえるね。ただ、CPUはコンピュータの処理全般に関する計算を担当するんだけど、GPUは画像処理などに特化しているんだよ。あとはそれぞれ内部に「コア」というものを持っているんだけど、CPUは数個しか持っていないのにGPUは数千個持っているんだ。

コアっていうやつが多いとどうなるの?

コアが多いということは、並列的な処理がとっても得意なんだ。

なるほど。GPUっていうのはなんとなくわかったよ。じゃあ、NVIDIAって何??

NVIDIAっていうのは企業名だよ。NVIDIAは半導体メーカーなんだけど、半導体の中でもさっき説明したGPUの設計などを得意としているんだ。

なるほど。NVIDIAはGPUの会社ってことだね。

そうだね。その理解でいいと思うよ。

じゃあさ、CUDAは??

CUDAは、Compute Unified Device Architectureの略で、さっきも言ったように「NVIDIA社のGPUに並列実行させるためのプラットフォーム」のことなんだ。

あぁ、なんかちょっと分かった気がする!NVIDIAっていう企業がつくっているGPUのためのものなんだね。でも、その「並列実行させるためのプラットフォーム」ってどういう意味なの?

さっきGPUって「コア」がたくさんあって並列処理が得意って言ったよね?

うん!聞いた!

でも、一言で並列処理っていっても、自分で制御するのは結構難しいんだ。それが、CUDAというプラットフォームを使えば、NVIDIA社のGPUが持つパフォーマンスをフル活用できる!という訳なんだ。

なるほど!それは使わない手はないよね!

そういうこと!CUDAを使ってGPUをフル活用できるようになったことで、今やGPUは3Dグラフィックスだけではなく、様々なシーンに活躍領域を拡大しているんだ。

これからCUDAの活用用途はさらに広がりそうだね。ジャバード先生ありがとう!

はーい!とりあえずゲーム楽しんでね!

CUDAとは?採用に役立つの基礎知識

CUDAとは、NVIDIA社のGPUで並行実行させるためのプラットフォームです。CUDAを使うことで、同社のGPUについて、その性能を最大限に引き出すことができます。CUDAは、C言語C++、Fortranなどといったプログラミング言語に対応しています。

CUDAによって、NVIDIA社のGPUは活躍領域を拡大しています。具体的には、3Dグラフィックス以外に、以下のようなシーンにも活用されるようになりました。

  • 機械学習
  • スーパーコンピューティング
  • 暗号資産のマイニング

CUDAを使うエンジニア

CUDAを使うエンジニアとしては、3Dゲーム関連のエンジニアやAIエンジニア(機械学習エンジニア)、あるいは組み込みエンジニアなどが挙げられます。また、エンジニアではありませんがリサーチャーとしての求人も一定数あります。

CUDAを使うエンジニアの特徴と在籍業界

CUDAを使うエンジニアに共通しているのは、処理が重くなりがちな処理に対して、できるだけ高速化を求められるようなシステムなどを開発しているという点です。なお、業界としては3DゲームやAI(機械学習)をはじめ、医療、物理分野などに多く在籍している可能性が高いです。

採用する時に知っておくとよいこと

CUDAは難しい?

GPUの性能を極限まで引き上げるためのプログラミングを、GPGPUプログラミングといいます。今回のテーマであるCUDAは、GPGPUプログラミングのデファクトスタンダードです。このCUDAですが、前述したとおりC言語やC++でプログラミングすることができます。そのため、プログラミング自体はあまり難しいものではありません。

ただし、CUDAを使えば必ず性能アップするかというと必ずしもそうとは言い切れません。GPUは単純な計算が得意であり、分岐などが多い処理の場合はかなりパフォーマンスが劣化してしまいます。

CUDAができるエンジニアを探している場合は、応募者に対してこのあたりの見極め方などを確認すると良いかもしれません。

求人のポイント

求人を作成する時は、下記の内容を求人に入れるとよいです。

1システム(サービス)の詳細
※特にそのシステム(サービス)をなぜ作っているのかを熱量をもって記載する。
2開発環境
3現在のエンジニア組織の体制
4現行システムの課題と募集の背景
5求められる業務と期待値
6エンジニアとしてのスキルアップ支援制度の有無と詳細
7エンジニアチーム内での相互成長のための仕組み(勉強会やLT会など)の有無と詳細
8選考フロー
9待遇
10キャリアパス

CUDAの豆知識

CUDAを採用したサービス

CUDA関連の資格

CUDA関連の資格としては、NVIDIA社が主催しているFundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++があります。

CUDA関連のイベント 

CUDA関連のイベントとしては、NVIDIA社が毎年開催しているGPU Technology Conference  (GPC)が有名です。このイベントでは、CUDAに関するセッションもいくつか予定されています。

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