شرح CUDA Cores
CUDA ، وهو اختصار لـ Compute Unified Device Architecture ، هي تقنية تم تطويرها بواسطة Nvidia لتسريع عمليات حساب GPU.
مع CUDA ، يمكن للباحثين ومطوري البرامج إرسال C و C ++ و Fortran مباشرة إلى GPU بدون استخدام رمز التجميع. وهذا يتيح لهم الاستفادة من الحوسبة المتوازية التي يتم فيها تنفيذ الآلاف من المهام أو المواضيع في وقت واحد.
معلومات حول CUDA Cores
قد تكون رأيت المصطلح CUDA عند التسوق للحصول على بطاقة فيديو Nvidia. إذا نظرت إلى عبوة هذه البطاقة أو قرأت مراجعات بطاقة الفيديو ، فغالبًا ما سترى إشارة إلى عدد مراكز CUDA.
إن وحدات CUDA عبارة عن معالجات متوازية شبيهة بمعالج في الكمبيوتر ، والذي قد يكون معالجًا ثنائي أو رباعي النواة. ومع ذلك ، قد تحتوي وحدات معالجة الرسوميات Nvidia GPUs على عدة آلاف من النوى. هذه النوى مسؤولة عن العديد من المهام التي تسمح لعدد من النوى بالارتباط مباشرة بسرعة ووحدة معالجة الرسومات.
نظرًا لأن نوى CUDA مسؤولة عن التعامل مع جميع البيانات التي تنتقل عبر وحدة معالجة الرسوميات ، فإن النوى تتعامل مع أشياء مثل الرسومات في ألعاب الفيديو لحالات مثل عند تحميل الأحرف والمشاهد.
يمكن بناء التطبيقات للاستفادة من الأداء المتزايد الذي تقدمه مراكز CUDA. يمكنك رؤية قائمة بهذه التطبيقات على صفحة تطبيقات GPV الخاصة بـ Nvidia.
تشبه نوى CUDA معالجات تيار AMD's؛ انهم فقط اسمه بشكل مختلف. ومع ذلك ، لا يمكنك مساواة GPU Nvidia 300 CUDA مع معالج GPU AMD من 300 دفق.
اختيار بطاقة فيديو مع CUDA
يعني العدد الأكبر من مراكز CUDA أن بطاقة الفيديو تقدم أداءً أسرع بشكل عام. ومع ذلك ، فإن عدد النوى CUDA ليست سوى واحدة من العديد من الأشياء في الاعتبار عند اختيار بطاقة الفيديو .
تقدم Nvidia مجموعة من البطاقات التي تحتوي على عدد قليل من نوى CUDA 8 ، مثل GeForce G100 ، إلى ما يصل إلى 5،760 CUDA مركز في GeForce GTX TITAN Z.
تدعم بطاقات الرسومات التي تدعم هندسة CTSA مثل Tesla أو Fermi أو Kepler أو Maxwell أو Pascal.