CUDA šerdys vaizdo plokštėse

Turinys:

CUDA šerdys vaizdo plokštėse
CUDA šerdys vaizdo plokštėse
Anonim

Nvidia sukurta grafikos apdorojimo įrenginiams (GPU), Compute Unified Device Architecture (CUDA) yra technologijų platforma, kuri pagreitina GPU skaičiavimo procesus. „Nvidia CUDA“branduoliai yra lygiagrečiai arba atskiri GPU procesoriai, kurių daugiau branduolių paprastai reiškia geresnį našumą.

Image
Image

Naudodami CUDA, mokslininkai ir programinės įrangos kūrėjai gali siųsti C, C++ ir Fortran kodus į GPU nenaudodami surinkimo kodo. Šis supaprastinimas pasinaudoja lygiagrečiojo skaičiavimo pranašumais, kai tūkstančiai užduočių arba gijų vykdomos vienu metu.

Kas yra CUDA branduoliai?

Nvidia CUDA branduoliai yra lygiagretūs procesoriai, panašūs į kompiuterio procesorių, kuris gali būti dviejų arba keturių branduolių procesorius. Tačiau Nvidia GPU gali turėti kelis tūkstančius branduolių.

Perkant Nvidia vaizdo plokštę, galite matyti nuorodą į kortelėje esančių CUDA branduolių skaičių. Šerdys yra atsakingos už įvairias užduotis, susijusias su GPU greičiu ir galia.

Kadangi CUDA branduoliai yra atsakingi už duomenų, perduodamų per GPU, tvarkymą, branduoliai dažnai apdoroja vaizdo žaidimų grafiką situacijose, kai įkeliami personažai ir dekoracijos.

CUDA branduoliai yra panašūs į AMD srauto procesorius; jie tiesiog pavadinti kitaip. Tačiau negalite prilyginti 300 CUDA Nvidia GPU su 300 srautų procesoriaus AMD GPU.

Galima kurti programas, kad būtų galima pasinaudoti didesniu CUDA branduolių teikiamu našumu. Šių programų sąrašą galite pamatyti „Nvidia“GPU programų puslapyje.

Vaizdo plokštės su CUDA pasirinkimas

Didesnis CUDA branduolių skaičius paprastai reiškia, kad vaizdo plokštė apskritai veikia greičiau. Tačiau CUDA branduolių skaičius yra tik vienas iš kelių veiksnių, į kuriuos reikia atsižvelgti renkantis vaizdo plokštę.

Nvidia siūlo daugybę kortelių, kuriose yra nuo aštuonių CUDA branduolių iki net 5 760 CUDA branduolių GeForce GTX TITAN Z.

Grafikos plokštės, turinčios Tesla, Fermi, Kepler, Maxwell arba Pascal architektūrą, palaiko CUDA.

Rekomenduojamas: