احتمالا این روزها که دائم از هوش مصنوعی استفاده می‌کنید نام CUDA را شنیده باشید. زمانی که با ChatGPT صحبت می‌کنید، وقتی از ابزارهای تولید عکس با AI مانند Midjourney استفاده می‌کنید، یا حتی زمانی که گوشی شما چهره‌تان را باز می‌کند، در پشت صحنه، یک انقلاب محاسباتی عظیم در حال وقوع است. اما این انقلاب جادویی نیست؛ سوخت آن یک فناوری خاص و کمتر شناخته‌شده به نام CUDA (کو-دا) است.

اگر هوش مصنوعی مولد یک ارکستر سمفونی بسیار بزرگ با هزاران نوازنده باشد، CUDA همان چوب رهبر ارکستر است که به همه نوازندگان اجازه می‌دهد به صورت هماهنگ، همزمان و با تمام قدرت بنوازند. بدون CUDA، ما هنوز در عصر موسیقی تک‌نفره بودیم. این فناوری، زیربنای نرم‌افزاری است که به سخت‌افزارها قدرت بخشید و انویدیا (NVIDIA) را به یکی از کلیدی‌ترین شرکت‌های جهان در عصر AI تبدیل کرد.

آشپزخانه CPU در برابر کارخانه GPU

برای اینکه بفهمیم CUDA چیست، ابتدا باید دو نوع پردازنده اصلی در کامپیوتر را با یک استعاره ساده بشناسیم: CPU و GPU.

CPU (پردازنده مرکزی): آشپز ماهر

CPU یا واحد پردازش مرکزی، مغز متفکر کامپیوتر شماست. آن را به عنوان یک آشپز فوق‌العاده ماهر و همه‌کاره در یک آشپزخانه تصور کنید. این آشپز (CPU) می‌تواند چند کار بسیار پیچیده را به سرعت و پشت سر هم انجام دهد. مثلاً همزمان یک استیک پیچیده را مدیریت کند، یک سس خاص را آماده نماید و سبزیجات را به شکلی دقیق خرد کند. او در انجام کارهای متنوع و ترتیبی (Sequential) استاد است. CPU برای کارهایی مانند اجرای سیستم‌عامل، باز کردن مرورگر وب یا اجرای نرم‌افزار حسابداری عالی است. او تعداد کمی هسته (Core) بسیار قدرتمند دارد (مثلاً ۴ تا ۱۶ هسته) و برای به حداقل رساندن تأخیر (Latency) در انجام وظایف پیچیده ساخته شده است.

GPU (پردازنده گرافیکی): کارخانه عظیم

GPU یا واحد پردازش گرافیکی، در ابتدا فقط برای یک کار ساخته شده بود: رندر کردن گرافیک در بازی‌های ویدیویی. آن را به عنوان یک کارخانه عظیم با هزاران کارگر تصور کنید. وظیفه این کارگران، انجام یک کار بسیار ساده اما تکراری است. مثلاً تصور کنید می‌خواهید رنگ میلیون‌ها پیکسل را روی صفحه نمایش به طور همزمان تغییر دهید تا یک تصویر سه‌بعدی واقعی به نظر برسد. آشپز ماهر (CPU) هر چقدر هم سریع باشد، باید پیکسل‌ها را یکی‌یکی یا چندتاچندتا رنگ کند. اما کارخانه (GPU) به هزاران کارگر خود می‌گوید: «هر کدام از شما یک پیکسل را بردارید و همزمان آن را قرمز کنید!»

GPU هزاران هسته ضعیف‌تر دارد که برای پردازش موازی (Parallel Processing) ساخته شده‌اند. آن‌ها نمی‌توانند کارهای پیچیده انجام دهند، اما می‌توانند میلیون‌ها کار ساده را به طور همزمان به پایان برسانند. این دستگاه برای حجم کار بالا (Throughput) بهینه شده است.

CUDA چیست؟ کلید طلایی دروازه کارخانه

برای دهه‌ها، این «کارخانه GPU» فقط برای بازی و گرافیک استفاده می‌شد. دانشمندان و محققان می‌دانستند که این قدرت پردازش موازی عظیم در GPUها وجود دارد، اما هیچ راه آسانی برای استفاده از آن برای کارهای علمی یا محاسباتی (غیر از گرافیک) نداشتند. زبان برنامه‌نویسی GPUها بسیار پیچیده و محدود بود. آن‌ها مجبور بودند مسائل ریاضی خود را به شکلی «جعل» کنند که انگار یک مشکل گرافیکی سه‌بعدی است تا GPU فریب بخورد و آن را حل کند.سپس در سال ۲۰۰۷، شرکت انویدیا (NVIDIA) با یک ایده انقلابی وارد شد: CUDA.

CUDA (مخفف Compute Unified Device Architecture) یک پلتفرم نرم‌افزاری و یک مدل برنامه‌نویسی است. این یک سخت‌افزار یا یک زبان برنامه‌نویسی مجزا نیست. اگر GPU یک کارخانه عظیم و قفل‌شده است، CUDA کلید آن کارخانه و دفترچه راهنمای آن است.

CUDA به توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان اجازه داد تا برای اولین بار، به زبان‌های برنامه‌نویسی آشنا مانند C++ و پایتون، مستقیماً به هزاران هسته داخل GPU دسترسی پیدا کنند و به آن‌ها بگویند: «هی، به جای رنگ کردن پیکسل‌ها، بیایید این محاسبات ریاضی پیچیده را به صورت موازی برای من حل کنید!

این لحظه، همه‌چیز را تغییر داد. ناگهان، یک کارت گرافیک ۵۰۰ دلاری که برای بازی طراحی شده بود، می‌توانست قدرت محاسباتی موازی ابرکامپیوترهای چند میلیون دلاری چند سال قبل را ارائه دهد. CUDA، محاسبات با کارایی بالا (HPC) را دموکراتیزه کرد و آن را از مراکز تحقیقاتی بزرگ به میز کار هر پژوهشگری آورد.

چرا هوش مصنوعی عاشق CUDA شد؟

حالا به هوش مصنوعی می‌رسیم. فرآیند آموزش یک مدل هوش مصنوعی مدرن، مانند آموزش GPT-4o، اساساً یک عملیات ریاضی غول‌پیکر است. این فرآیند که «یادگیری عمیق» (Deep Learning) نام دارد، شامل میلیاردها میلیارد محاسبه ساده (عمدتاً ضرب ماتریس‌ها) است که باید به طور مکرر انجام شوند.

این عملیات دقیقاً همان کاری است که CPU (آشپز ماهر) در آن وحشتناک است، اما GPU (کارخانه) برای آن ساخته شده است. انجام میلیاردها ضرب به صورت ترتیبی، شاید صدها یا هزاران سال طول بکشد. اما با استفاده از CUDA، می‌توان این میلیاردها محاسبه ساده را بین هزاران هسته GPU تقسیم کرد و آن‌ها را همزمان انجام داد. کاری که برای CPU سال‌ها طول می‌کشد، GPU در چند روز یا چند هفته انجام می‌دهد.

CUDA سوخت اصلی یادگیری ماشینی است. تمام چارچوب‌های محبوب یادگیری عمیق مانند TensorFlow (گوگل) و PyTorch (متا) در هسته خود به شدت بر روی CUDA ساخته شده‌اند تا بتوانند محاسبات خود را به GPUهای انویدیا بسپارند.

بدون توانایی پردازش موازی که CUDA فراهم کرد، آموزش مدل‌هایی با تریلیون‌ها پارامتر (مانند مدل‌هایی که پشت Sora 2 هستند) از نظر زمانی و اقتصادی غیرممکن بود. به همین دلیل است که انویدیا امروز به یکی از باارزش‌ترین شرکت‌های جهان تبدیل شده است. آن‌ها نه تنها «بیل» (سخت‌افزار GPU) را در دوران تب طلا (AI) می‌فروشند، بلکه آن‌ها «راهنمای استفاده از بیل» (نرم‌افزار CUDA) را نیز اختراع کرده‌اند و اکوسیستم آن را در انحصار خود دارند.

کاربردهای CUDA فراتر از هوش مصنوعی

اگرچه هوش مصنوعی مولد امروز مشهورترین کاربرد CUDA است، اما این فناوری تقریباً در هر زمینه‌ای که نیاز به محاسبات موازی سنگین دارد، انقلاب ایجاد کرده است. در محاسبات علمی و پزشکی، CUDA برای شبیه‌سازی تا شدن پروتئین‌ها (مانند AlphaFold)، کشف دارو و تحلیل ژنوم استفاده می‌شود. در بخش مالی، برای مدل‌سازی ریسک بازار و قیمت‌گذاری لحظه‌ای سهام به کار می‌رود.

صنعت فیلم‌سازی و گرافیک کامپیوتری از CUDA برای رندر کردن جلوه‌های ویژه واقع‌گرایانه استفاده می‌کنند. همچنین در داده‌کاوی، تحلیل کلان‌داده‌ها و حتی پیش‌بینی دقیق‌تر وضعیت آب و هوا از طریق شبیه‌سازی‌های پیچیده جوی، نقشی حیاتی دارد.

چرا CUDA استاندارد طلایی باقی مانده است؟

یک سوال مهم این است که چرا فقط انویدیا؟ چرا شرکت‌های رقیب مانند AMD یا اینتل نتوانسته‌اند این بازار را به دست آورند؟ پاسخ دوباره «CUDA» است.

موفقیت انویدیا فقط به خاطر سخت‌افزار قدرتمندش نیست، بلکه به دلیل «خندق» نرم‌افزاری عمیقی است که با CUDA ایجاد کرده است. CUDA بیش از یک دهه زودتر از رقبای خود متولد شد. در طول این سال‌ها، یک اکوسیستم عظیم شامل کتابخانه‌های علمی بهینه‌سازی‌شده، چارچوب‌های AI (TensorFlow, PyTorch)، دوره‌های درسی در دانشگاه‌ها و میلیون‌ها توسعه‌دهنده که همگی بر اساس CUDA آموزش دیده‌اند، شکل گرفته است.

رقبایی مانند AMD پلتفرم مشابه خود (مانند ROCm) را دارند، اما مهاجرت از CUDA به یک پلتفرم دیگر برای مراکز تحقیقاتی و شرکت‌های AI، فوق‌العاده پرهزینه و پیچیده است. این فقط تعویض یک کارت گرافیک نیست، بلکه به معنای بازنویسی بخش‌های عظیمی از نرم‌افزارهای بنیادین است. این اکوسیستم قوی، CUDA را به استاندارد طلایی و بلامنازع صنعت تبدیل کرده و آینده آن را با آینده هوش مصنوعی گره زده است.

کلیدی که قفل کارخانه را باز کرد

CUDA یک زبان برنامه‌نویسی یا یک سخت‌افزار نیست؛ این یک پلتفرم نرم‌افزاری حیاتی است که به عنوان پل ارتباطی بین CPU (آشپز ماهر) و GPU (کارخانه عظیم) عمل می‌کند.

بدون این پل، کارت‌های گرافیک ما هنوز فقط ابزارهایی برای زیباتر کردن بازی‌ها بودند و قدرت محاسباتی عظیم آن‌ها برای علم و هوش مصنوعی قفل باقی می‌ماند. CUDA کلیدی بود که این قفل را باز کرد و به هزاران کارگر موازی GPU اجازه داد تا به جای پیکسل‌ها، پیچیده‌ترین مسائل علمی و چالش‌های هوش مصنوعی را حل کنند. به همین دلیل است که امروز، درک CUDA برای درک چگونگی انقلاب هوش مصنوعی و آینده‌پژوهی فناوری ضروری است.