Hvad er nvidia cuda-kernerne, og hvad er deres betydning

Mængden af ​​CUDA-kerner er en af ​​de data, som vi oftest ser på, når vi vælger en GPU til vores nye pc. Men hvad er CUDA-kerner, og hvad er deres betydning? I denne artikel forklarer vi det for dig på en meget enkel og forståelig måde.

CUDA Kerner, en af ​​de vigtigste data for din GeForce GPU

På en meget enkel måde er CUDA Core svarende til Nvidias GPU'er til CPU-kerner. Disse kerner er optimeret til at køre et stort antal beregninger samtidig, noget der er vigtigt for moderne grafik. CUDA har længe været et af højdepunkterne på specifikationen for ethvert GeForce-grafikkort.

Vi anbefaler at læse vores indlæg om Nvidia RTX 2080 Ti Review på spansk

CUDA er et forkortelse for en af ​​Nvidias proprietære teknologier: Compute Unified Device Architecture. Dets formål? Effektiv parallel computing. Compute Unified Device Architecture fremskynder GPU-beregningsprocesser. Teknologien blev udviklet til grafikbehandlingsenheder af Nvidia. Med CUDA kan forskere og softwareudviklere sende C-, C ++- og Fortran-koder direkte til GPU uden brug af en samlingskode. Denne forenkling drager fordel af parallel computing, hvor tusinder af opgaver eller tråde kører samtidig.

En enkelt CUDA-kerne er analog med en CPU-kerne, med den største forskel er, at den er mindre sofistikeret, men implementeres i meget større antal. En fælles CPU har mellem 2 og 16 kerner, men CUDA-kernerne er hundreder eller tusinder, selv på de laveste moderne Nvidia GPU'er. GeForce GT 1030 er den enkleste GPU for Nvidia på nuværende tidspunkt, den har 384 CUDA-kerner, på den anden side er den nye GeForce RTX 2080 Ti det mest avancerede kort i virksomheden, der overstiger 4000 CUDA-kerner til at tilbyde ydeevne meget høj.

Betydningen af ​​CUDA-kerner på din pc

En GPU adskiller sig fra en CPU på mange måder, men ganske enkelt sagt er en CPU mere en administrator, der er ansvarlig for at kontrollere hele pc'en, mens en GPU er den mest passende løsning til at udføre den tunge løft. Grafikbehandling kræver, at adskillige komplekse beregninger udføres samtidigt, hvorfor der implementeres så store mængder CUDA-kerner i GPU'er. I betragtning af at GPU'er er specifikt designet og optimeret til dette formål, kan deres kerner være meget mindre end CPU'erne, som er meget mere alsidige.

I det væsentlige vil enhver grafikopsætning, der kræver beregninger, der udføres samtidigt, i høj grad drage fordel af et øget CUDA-kerneantal. Det mest indlysende er belysning og skygger, men fysik er også inkluderet, såvel som nogle typer udjævning og omgivelsesindeslutning. Hvor Nvidia har CUDA-kerner, har dens vigtigste konkurrent, AMD, Stream-processorer.

Nu er disse to teknologier såvel som hver virksomheds respektive GPU-arkitekturer naturligvis forskellige. Grundlæggende og funktionelt er CUDA-kerner og stream-processorer imidlertid den samme ting. CUDA-kerner er bedre optimeret, da Nvidias hardware generelt sammenligner med AMD, men der er ingen mærkbare forskelle med hensyn til grafisk ydeevne eller kvalitet.

Som det ofte er tilfældet med papirspecifikationer, er antallet af kerner i en GPU ikke i sig selv en god indikator for, hvilken slags ydelse du kan forvente af et stykke hardware. Mange andre specifikationer, såsom VRAM-kapacitet, er vigtigere at overveje end CUDAs kernetælling, og der er også spørgsmålet om softwareoptimering såvel som mikroarkitektureffektivitet.

På grund af dette er den bedste måde at bestemme effektiviteten af ​​en GPU at se på nogle benchmarks. På den måde kan du vide nøjagtigt, hvilken slags præstation du kan forvente i et givet spil.

• Vi anbefaler at læse de bedste grafikkort på markedet

Alt dette er vigtigt ved Nvidias CUDA-kerner. Vi håber, det har hjulpet dig med at afklare, hvad CUDA-kerner er, hvad de gør, og hvor vigtige de er. Frem for alt håber vi, at vi har hjulpet med at fjerne enhver misforståelse, du måtte have haft om emnet.