nvidia cudaコアとは何ですか、それらの重要性は何ですか

GeForce GPUの最も重要なデータの1つであるCUDAコア

非常に簡単に言うと、 CUDAコアはNvidiaのGPUからCPUコアに相当します 。これらのコアは、多数の計算を同時に実行するように最適化されており、最新のグラフィックスに不可欠です。 CUDAは、GeForceグラフィックスカードのスペックシートのハイライトの1つです。

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CUDAは、 Nvidiaの独自技術の1つであるCompute Unified Device Architectureの頭字語です 。その目的は？効率的な並列計算。 Compute Unified Device Architectureは、GPU計算プロセスを高速化します 。この技術は、Nvidiaによってグラフィックス処理ユニット用に開発されました。 CUDAを使用すると、 研究者やソフトウェア開発者は、アセンブリコードを使用せずに、C、C ++、およびFortranコードをGPUに直接送信できます 。この単純化は、数千のタスクまたはスレッドが同時に実行される並列コンピューティングを利用します。

単一のCUDAコアはCPUコアに類似していますが、主な違いは、洗練されていないが実装数がはるかに多いことです。一般的なCPUのコア数は2〜16ですが、CUDAコアは、最新のNvidia GPUであっても数百または数千です。 GeForce GT 1030は、現時点でNvidiaの最もシンプルなGPUであり、384 CUDAコアを備えています。一方、新しいGeForce RTX 2080 Tiは、会社で最も先進的なカードであり、4000 CUDAコアを超えるパフォーマンスを提供します。非常に高い。

PCでのCUDAコアの重要性

GPUはCPUとは多くの点で異なりますが、簡単に言うと、CPUは管理者の役割を果たし、PC全体を制御する役割を果たします 。一方、GPUは重い作業を行うのに最適なソリューションです。グラフィック処理では、多数の複雑な計算を同時に実行する必要があるため、GPUにこのような大量のCUDAコアが実装されています。 GPUはこの目的のために特別に設計および最適化されていることを考えると、それらのコアは、はるかに用途の広いCPUのコアよりもはるかに小さい可能性があります。

基本的に、計算を同時に実行する必要があるグラフィック設定は、CUDAコア数の増加から大きなメリットを得ます。最も明白なのはライティングとシャドウですが、物理学、およびいくつかのタイプのスムージングとアンビエントオクルージョンも含まれます。 NvidiaがCUDAコアを持っている場合、その主要な競争相手であるAMDはStreamプロセッサを持っています。

現在、これら2つのテクノロジーと各企業のそれぞれのGPUアーキテクチャは明らかに異なります。ただし、 基本的に機能的には、CUDAコアとストリームプロセッサは同じものです。 Nvidiaのハードウェアは一般にAMDに匹敵するため、CUDAコアはより適切に最適化されていますが、グラフィックスのパフォーマンスや品質に関して目立った違いはありません。

紙の仕様でよくあることですが、 GPUのコアの数自体は、ハードウェアから期待できるパフォーマンスの種類を示す良い指標ではありません 。 VRAM容量などの他の多くの仕様は、CUDAのコア数よりも考慮することが重要であり、 ソフトウェアの最適化とマイクロアーキテクチャの効率の問題もあります。

このため、GPUのパフォーマンスを判断する最良の方法は、いくつかのベンチマークを確認することです。これにより、特定のゲームで期待できるパフォーマンスの種類を正確に把握できます。