La tecnología de cómputo acelerado por GPU ha sido fundamental para la evolución de industrias como la inteligencia artificial, la simulación científica, el análisis de datos y el desarrollo de videojuegos. En este contexto, NVIDIA mantiene su liderazgo con la actualización constante de su plataforma CUDA Toolkit, que facilita a los desarrolladores crear aplicaciones altamente optimizadas y eficientes para GPUs NVIDIA. La más reciente versión disponible, CUDA 12.9, representa un paso adelanta en cuanto a soporte, rendimiento y funcionalidades, consolidándose como una herramienta indispensable para desarrollar y ejecutar procesos intensivos en cálculos paralelos y gráficos. CUDA 12.
9 llega con una organización renovada en sus notas de lanzamiento, separando claramente las novedades de la plataforma CUDA en general de las actualizaciones específicas en sus bibliotecas. Entre los aspectos esenciales de esta versión está la implementación de soporte para nuevas arquitecturas de GPU, la mejora en la compatibilidad de componentes y la incorporación de nuevas funciones para acelerar los ciclos de desarrollo y mejorar el rendimiento final de las aplicaciones. Uno de los pilares de CUDA 12.9 es el soporte extendido para las arquitecturas de última generación, incluyendo el soporte para el modelo de arquitectura SM10.3 y SM12.
1, así como la introducción del concepto de arquitecturas específicas por familia, que optimizan la compilación para variantes particulares de GPUs recientes. Estas innovaciones permiten a los desarrolladores crear código altamente optimizado que aprovecha las características exclusivas de las nuevas generaciones de hardware, mejorando el rendimiento en tareas de cómputo científico, aprendizaje automático y renderizado. En cuanto a la gestión de memoria y eficiencia, CUDA 12.9 expande la compatibilidad del sistema con la asignación NUMA en CPU a través de las funciones cuMemCreate y cuMemAllocAsync en sistemas Windows que utilicen modos WDDM y MCDM. Anteriormente limitado a Linux, este soporte facilita una mejor administración de la memoria y mejora el desempeño en sistemas heterogéneos, especialmente en escenarios de cómputo mixto entre CPU y GPU.
Un avance importante dentro de CUDA 12.9 es la mejora de la funcionalidad para CUDA Graphs, que ahora permite incluir nodos de memoria en grafos secundarios, aumentando la flexibilidad y eficiencia en la ejecución de conjuntos complejos de tareas en GPU. Esta mejora beneficia especialmente a desarrolladores que implementan workflows altamente paralelos y dependientes, ya que facilita la gestión y sincronización de recursos en múltiples niveles. En el ámbito del compilador, NVIDIA ha incorporado nuevas opciones para optimizar el proceso de compilación. Entre estas destacan el parámetro --Ofast-compile, disponible en nvcc, nvrtc, nvlink y ptxas, que da prioridad a la velocidad de compilación sacrificando en menor medida la optimización final.
Este cambio permite un desarrollo más ágil con iteraciones rápidas. Además, la opción --frandom-seed permite generar compilaciones deterministas con semillas aleatorias definidas por el usuario, mejorando la reproducibilidad y el control durante el proceso de generación de código. Las herramientas de desarrollo también reciben atención, con mejoras en la compatibilidad y estabilidad de Nsight Systems, Nsight Visual Studio Edition, CUPTI, Nsight Compute, Compute Sanitizer y CUDA-GDB. Estas herramientas son vitales para la depuración, perfilado y análisis de rendimiento, y las actualizaciones contribuyen a una experiencia de desarrollo más robusta y eficiente. Las bibliotecas CUDA han sido actualizadas significativamente en esta versión.
Por ejemplo, cuBLAS 12.9 introduce funcionalidades como el soporte para punteros de lotes independientes en operaciones de multiplicación de matrices mediante la API cuBLASLt, entre otras mejoras que potencian las operaciones de álgebra lineal. La biblioteca cuFFT mejora la precisión y añade nuevas capacidades en la compilación con optimizaciones JIT LTO, mientras que cuSOLVER optimiza algunas rutinas importantes y destaca ciertas limitaciones en tamaños de matrices a tener en cuenta. Por su parte, cuSPARSE incorpora soporte para nuevas arquitecturas y formatos, aunque mantiene ciertas limitaciones conocidas como errores con matrices de dimensiones cero o alineamientos específicos que requieren atención. La biblioteca CUDA Math amplía su soporte para formatos numéricos de baja precisión, que son cada vez más relevantes en aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje profundo por sus beneficios en rendimiento y consumo energético.
La actualización también implica deprecaciones y el fin de soporte para tecnologías más antiguas, invitando a los desarrolladores a migrar hacia plataformas y arquitecturas más actuales. Por ejemplo, CUDA 12.9 será la última versión que soporte oficialmente Ubuntu 20.04 y anuncia la eliminación progresiva del soporte para arquitecturas Maxwell, Pascal y Volta. Asimismo, herramientas y librerías antiguas como NVTX v2 han sido removidas oficialmente en favor de versiones más nuevas con mejores funcionalidades.
En términos de compatibilidad, NVIDIA recuerda la necesidad de contar con drivers adecuados para ejecutar las aplicaciones basadas en CUDA 12.9, estableciendo versiones mínimas de controladores para entornos Linux y Windows. Esto es crítico para garantizar la estabilidad, el correcto funcionamiento y aprovechar las optimizaciones y capacidades del toolkit. También se han solucionado diversos problemas que afectaban versiones anteriores, como errores internos en el compilador relacionados con expresiones lambda y plantillas, errores en operaciones de álgebra lineal con diferentes precisiones, problemas en herramientas de depuración y perfilado, además de ajustes en la gestión de memoria y consistencia entre CUDA y NVML. El ecosistema CUDA no solo avanza en funcionalidades, sino también en usabilidad, seguridad y eficiencia.
En ese sentido, CUDA 12.9 aporta métricas más precisas para monitorización y gestión energética de las GPUs mediante NVML, lo que ayuda a mejorar el rendimiento térmico y la longevidad del hardware, además de facilitar la integración con herramientas que administran recursos en ambientes de alto rendimiento. Para aquellos interesados en el procesamiento multimedia, nvJPEG se actualiza con soporte para codificación acelerada por hardware en arquitecturas específicas como NVIDIA Jetson Thor, y añade soporte para nuevos formatos de decodificación que amplían las posibilidades de procesamiento y optimización en tareas de manipulación de imágenes. En resumen, CUDA 12.9 asegura mantenerse como una plataforma sólida, moderna y preparada para los desafíos tecnológicos que plantea el futuro inmediato en computación acelerada por GPU.
La combinación de soporte para nuevas arquitecturas, mejoras en compilación, optimizaciones en bibliotecas clave y una base de herramientas para desarrolladores robusta y actualizada, hacen de esta versión un componente esencial para equipos que buscan explotar al máximo las capacidades de los GPUs NVIDIA. Desarrolladores, científicos y técnicos que trabajan en computación paralela, inteligencia artificial, procesamiento de imágenes, simulación y modelado, encontrarán en CUDA 12.9 un aliado poderoso para mejorar la eficiencia, desempeño y escalabilidad de sus soluciones, preparándose así para los retos de la próxima generación de hardware y aplicaciones de alto rendimiento.
