Mik az nvidia cuda magok és mi ezek fontossága?

A CUDA magok mennyisége az egyik olyan adat, amelyet leggyakrabban figyelembe veszünk, amikor GPU-t választunk az új számítógépünkhöz. De mi a CUDA mag, és mi a fontossága? Ebben a cikkben nagyon egyszerű és érthető módon magyarázza el neked.

CUDA magok, a GeForce GPU egyik legfontosabb adata

A CUDA Core nagyon egyszerű módon egyenértékű az Nvidia GPU-val és a CPU-magokkal. Ezeket a magokat sokféle számítás egyidejű futtatására optimalizálták, ami elengedhetetlen a modern grafika számára. A CUDA már régóta az egyik legfontosabb esemény a GeForce grafikus kártya specifikációs lapján.

Javasoljuk, hogy olvassa el az Nvidia RTX 2080 Ti Review spanyol nyelvű bejegyzésünket

A CUDA az Nvidia szabadalmaztatott technológiáinak rövidítése: Compute Unified Device Architecture. A célja? Hatékony párhuzamos számítás. A Compute Unified Device Architecture felgyorsítja a GPU számítási folyamatait. A technológiát az Nvidia fejlesztette ki a grafikus feldolgozó egységekhez. A CUDA segítségével a kutatók és a szoftverfejlesztők C, C ++ és Fortran kódokat küldhetnek közvetlenül a GPU-ba, szerelési kód használata nélkül. Ez az egyszerűsítés kihasználja a párhuzamos számítástechnikát, ahol több ezer feladat vagy szál fut egyszerre.

Egyetlen CUDA-mag analóg a CPU-maggal, azzal a különbséggel, hogy kevésbé kifinomult, de sokkal nagyobb számban valósul meg. A közös CPU-nak 2 és 16 magja van, de a CUDA-magok százai vagy ezrei vannak, még a legalacsonyabb modern Nvidia GPU-n is. A GeForce GT 1030 jelenleg az Nvidia legegyszerűbb GPU-je, 384 CUDA maggal rendelkezik, másrészt az új GeForce RTX 2080 Ti a legfejlettebb kártya, amely meghaladja a 4000 CUDA magot, hogy teljesítményt nyújtson. nagyon magas.

A CUDA magok fontossága a számítógépen

A GPU sok szempontból különbözik a CPU-tól, de egyszerűen fogalmazva: a CPU inkább adminisztrátor, a teljes PC irányításáért felelős, miközben a GPU a legmegfelelőbb megoldás a nehéz emelő feladatok elvégzésére. A grafikus feldolgozáshoz számos összetett számítás szükséges egyszerre történő elvégzéséhez, ezért ilyen nagy mennyiségű CUDA-mag kerül végrehajtásra a GPU-kban. Tekintettel arra, hogy a GPU-kat kifejezetten erre a célra fejlesztették ki és optimalizálták, maguk sokkal kisebbek lehetnek, mint a CPU magjai, amelyek sokkal sokoldalúbbak.

Alapvetően minden olyan grafikus beállítás, amelynél a számításokat egyszerre kell elvégezni, nagyban előnyei lesznek a megnövekedett CUDA magszámnak. A legnyilvánvalóbb a világítás és az árnyék, de a fizika is ide tartozik, valamint bizonyos típusú simítás és környezeti elzáródás. Ahol az Nvidia CUDA magokkal rendelkezik, fő versenytársa, az AMD, Stream processzorokkal rendelkezik.

Most ez a két technológia, valamint az egyes vállalatok GPU architektúrái nyilvánvalóan különböznek egymástól. Alapvetően és funkcionálisan azonban a CUDA magok és a Stream processzorok ugyanaz. A CUDA magokat jobban optimalizálják, mivel az Nvidia hardvere általában összehasonlítja az AMD-t, de a grafikai teljesítmény és a minőség szempontjából nincs észrevehető különbség.

A papír specifikációkhoz hasonlóan, a magok száma a GPU-ban önmagában nem jó mutatója annak, hogy milyen teljesítményt várhat el egy hardvertől. Sok más specifikáció, mint például a VRAM kapacitása, sokkal fontosabb, mint a CUDA magszáma, és a szoftver optimalizálás, valamint a mikroarchitektúra hatékonysága kérdése is.

Emiatt a GPU teljesítményének meghatározásának legjobb módja néhány referenciaérték áttekintése. Ily módon pontosan tudja, milyen teljesítményt várhat el egy adott játékban.

• Javasoljuk, hogy olvassa el a legjobb grafikus kártyákat

Mindez elengedhetetlen az Nvidia CUDA magjaihoz. Reméljük, hogy ez segített tisztázni, mi a CUDA mag, mit csinálnak, és mennyire fontosak. Mindenekelőtt reméljük, hogy segítettünk eloszlatni a tévedéssel kapcsolatos esetleges tévedéseinket.