CUDA は、NVIDIA が開発した並列コンピューティングプラットフォームおよびプログラミングモデルです。C および C++ に追加のキーワードと API を拡張し、開発者が従来の CPU コードと並行して NVIDIA GPU で直接実行できるコードを記述できるようにします。
CUDA は、科学計算、画像処理、そして特に人工知能やディープラーニングなど、今日のパフォーマンスが最も重要な多くの分野を支えています。現代のソフトウェアシステムにおいて、CUDA はデータ並列処理の恩恵を受ける分野、特にディープニューラルネットワーク(DNN)、推論エンジン、大規模シミュレーションなどで重要な役割を果たしています。
ただし、CUDA を効果的に活用するには、GPU ハードウェアの理解だけでは不十分です。パフォーマンス、モジュール性、長期的な保守性をバランスよく実現する、よく設計されたソフトウェアアーキテクチャも必要です。
プロトタイプ段階を超えるプロジェクトでは、明確なソフトウェアアーキテクチャを維持することが不可欠です。アーキテクチャは、大きなアイデアや決定事項、つまりシステムのコンポーネント、それらの相互作用、依存関係などを捉えます。
このようなアーキテクチャモデルは、以下の点で役立ちます。
プロジェクトにCUDAコードを追加すると、GPUプログラミングの複雑さとCPU側の論理との相互作用のため、このような明確に定義されたアーキテクチャの重要性が増します。
CUDAソースコードでは、論理はホストコード（CPU上で実行される）とデバイスコード（GPU上で実行される）に分けられます。 CUDA の重要な概念の 1 つは、ホストから起動され、GPU で実行される関数である カーネル です。
カーネルを呼び出すには、グリッドとブロックの次元、スレッドの起動方法と GPU ハードウェアへの分散方法を定義するパラメータを指定する必要があります。この 呼び出しプロトコル は、ターゲットアーキテクチャとカーネルのロジックに基づいて慎重に構成する必要があります。
不適切な設定は、以下の問題を引き起こす可能性があります：
残念ながら、このような多くの問題はコンパイラで静的に検出できません。ここで、明確なアーキテクチャの分離（例：異なるデバイス構成用のコードバリエーションをモデル化）により、誤用を防止し、安全で一貫したカーネル起動を促進できます。
もう1つの重要な考慮事項は、CUDAのデバイスメモリ階層です。共有メモリ（ブロック内のすべてのスレッドからアクセス可能）はグローバルメモリよりも低遅延ですが、ホストからデバイスに転送されたデータは、最初にグローバルメモリに格納されます。
一般的なパターンは次のとおりです：
よく設計されたアーキテクチャでは、計算集約的なロジックを起動する前に、カーネルラッパー関数または前処理ステップ（copyToShared() など）を強制することで、これをサポートできます。
開発者は、生産性とパフォーマンスを向上させるために、確立された CUDA ライブラリを頻繁に利用します。これらには、次のようなものがあります。
他の外部依存関係と同様に、プロジェクトアーキテクチャ内でこれらのライブラリの使用を明示的にモデル化することが重要です。実証済みのアプローチとしては、次のような明確なソフトウェア層を定義することが挙げられます。
この分離により、モジュール性が向上し、プラットフォーム間の移植性がサポートされます。また、テストとメンテナンスの簡素化にも役立ちます。
ソフトウェアアーキテクチャは、コードベースの実際の構造を反映している場合にのみ有用です。手動によるドキュメントは、特に大規模または急速に進化するプロジェクトでは、すぐに古くなってしまいます。アーキテクチャのドリフトを回避するには、静的解析専用のツールが役立ちます。
C++ および CUDA ソースコードの両方を解析し、アーキテクチャの検証を自動化するツールには、次のような機能があります。
このようなアーキテクチャの適合性チェックにより、ソフトウェアの品質が向上し、統合の問題が減少し、開発チームがアーキテクチャの劣化を早期に発見できるようになります。
クリーンで階層化されたアーキテクチャを維持すること（特に CUDA ベースのシステムにおいて）は、スケーラビリティの向上、デバッグの高速化、実行時の予期せぬ問題の減少を実現します。Axivion for CUDA がこれらの目標達成をどのように支援するかをご紹介します。専門家によるデモをぜひご依頼ください。