Apakah teras nvidia cuda dan apakah kepentingan mereka

Jumlah CUDA Cores adalah salah satu data yang paling sering kita lihat ketika memilih GPU untuk PC baru kita. Tetapi apa yang CUDA Cores dan apakah kepentingan mereka? Dalam artikel ini, kami menerangkannya kepada anda dengan cara yang sangat mudah dan mudah difahami.

CUDA Cores, salah satu data penting GPU GeForce anda

Dengan cara yang sangat mudah, CUDA Core adalah setara dengan GPU Nvidia untuk teras CPU. Struktur ini dioptimumkan untuk menjalankan sejumlah besar pengiraan pada masa yang sama, sesuatu yang penting untuk grafik moden. CUDA telah lama menjadi salah satu sorotan pada lembaran spec mana-mana kad grafik GeForce.

Kami mengesyorkan membaca siaran kami mengenai Nvidia RTX 2080 Ti Kajian dalam bahasa Sepanyol

CUDA adalah singkatan bagi salah satu teknologi proprietari Nvidia: Mengitar Seni Bina Peranti Bersepadu. Tujuannya? Pengkomputeran selari yang cekap. Mengira Senibina Peranti Bersepadu mempercepatkan proses pengiraan GPU. Teknologi ini dibangunkan untuk unit pemprosesan grafik oleh Nvidia. Dengan CUDA, penyelidik dan pemaju perisian boleh menghantar kod C, C ++, dan Fortran terus ke GPU tanpa menggunakan kod pemasangan. Penyederhanaan ini mengambil kesempatan daripada pengkomputeran selari di mana beribu-ribu tugasan atau thread dijalankan secara serentak.

Satu teras CUDA adalah sama dengan teras CPU, dengan perbezaan utama yang ia kurang canggih tetapi dilaksanakan dalam jumlah yang lebih besar. CPU biasa mempunyai antara 2 dan 16 teras, tetapi teras CUDA beratus-ratus atau ribuan, bahkan pada GPU Nvidia moden yang paling rendah. GeForce GT 1030 adalah GPU paling mudah Nvidia pada masa ini, ia mempunyai 384 CUDA Cores, sebaliknya GeForce RTX 2080 Ti baru adalah kad yang paling maju di dalam syarikat, melebihi 4000 CUDA Cores untuk menawarkan prestasi sangat tinggi.

Kepentingan CUDA Cores pada PC anda

GPU berbeza dari CPU dengan banyak cara, tetapi untuk meletakkannya semata-mata, CPU adalah lebih daripada pentadbir, yang bertanggungjawab untuk mengawal keseluruhan PC, sementara GPU adalah penyelesaian yang paling sesuai untuk melakukan pengangkat berat. Pemprosesan grafik memerlukan banyak pengiraan yang kompleks untuk dilakukan secara serentak, oleh itu sebabnya jumlah besar CUDA teras dilaksanakan dalam GPU. Memandangkan GPU direka dan dioptimumkan secara khusus untuk tujuan ini, teras mereka boleh menjadi lebih kecil daripada CPU, yang lebih serba boleh.

Pada dasarnya, apa-apa persediaan grafik yang memerlukan pengiraan yang akan dilakukan serentak akan sangat mendapat manfaat daripada kiraan teras CUDA yang meningkat. Yang paling jelas adalah pencahayaan dan bayang-bayang, tetapi fizik juga termasuk, serta beberapa jenis pelepasan dan occlusion ambien. Di mana Nvidia mempunyai teras CUDA, pesaing utamanya, AMD, mempunyai pemproses Stream.

Kini kedua-dua teknologi, serta setiap arkib GPU masing-masing syarikat, jelas berbeza. Walau bagaimanapun, secara asasnya dan berfungsi, teras CUDA dan pemproses Stream adalah perkara yang sama. Teras CUDA lebih baik dioptimumkan, kerana perkakasan Nvidia secara amnya dibandingkan dengan AMD, tetapi tidak terdapat perbezaan ketara dari segi prestasi grafik atau kualiti.

Seperti yang sering berlaku dengan spesifikasi kertas, hanya bilangan teras dalam GPU itu sendiri tidak merupakan penunjuk yang baik tentang prestasi jenis apa yang boleh anda harapkan dari sekeping perkakasan. Banyak ciri lain, seperti kapasiti VRAM, lebih penting untuk dipertimbangkan daripada kiraan teras CUDA, dan terdapat juga masalah pengoptimuman perisian serta kecekapan mikroarkitektur.

Oleh sebab itu, cara terbaik untuk menentukan prestasi GPU ialah melihat beberapa tanda aras. Dengan cara itu, anda boleh mengetahui dengan tepat jenis prestasi yang boleh anda harapkan dalam permainan tertentu.

• Kami mengesyorkan membaca kad grafik terbaik di pasaran

Semua ini adalah penting mengenai teras NUDDIA CUDA. Kami berharap ia membantu anda menjelaskan apa teras CUDA, apa yang mereka lakukan, dan betapa pentingnya mereka. Di atas semua, kami harap kami telah membantu menghilangkan sebarang salah tanggapan yang mungkin anda ada dalam subjek ini.