Quali sono i nvidia cuda core e qual è la loro importanza

La quantità di core CUDA è uno dei dati che guardiamo più spesso quando si sceglie una GPU per il nostro nuovo PC. Ma quali sono i CUDA Core e qual è la loro importanza? In questo articolo te lo spieghiamo in un modo molto semplice e comprensibile.

CUDA Cores, uno dei dati più importanti della tua GPU GeForce

In un modo molto semplice, CUDA Core è un equivalente delle GPU di Nvidia ai core della CPU. Questi core sono ottimizzati per eseguire contemporaneamente un gran numero di calcoli, un aspetto essenziale per la grafica moderna. CUDA è stato a lungo uno dei punti salienti sul foglio delle specifiche di qualsiasi scheda grafica GeForce.

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CUDA è l'acronimo di una delle tecnologie proprietarie di Nvidia: Compute Unified Device Architecture. Il suo scopo? Elaborazione parallela efficiente. Compute Unified Device Architecture accelera i processi di calcolo della GPU. La tecnologia è stata sviluppata per le unità di elaborazione grafica da Nvidia. Con CUDA, i ricercatori e gli sviluppatori di software possono inviare i codici C, C ++ e Fortran direttamente alla GPU senza utilizzare un codice assembly. Questa semplificazione sfrutta il calcolo parallelo in cui vengono eseguite simultaneamente migliaia di attività o thread.

Un singolo core CUDA è analogo a un core CPU, con la differenza principale che è meno sofisticato ma implementato in numeri molto maggiori. Una CPU comune ha tra 2 e 16 core, ma i core CUDA sono centinaia o migliaia, anche sulle GPU Nvidia moderne più basse. La GeForce GT 1030 è attualmente la GPU più semplice di Nvidia, ha 384 core CUDA, d'altra parte, la nuova GeForce RTX 2080 Ti è la scheda più avanzata dell'azienda, che supera i 4000 core CUDA per offrire prestazioni molto alto.

L'importanza dei core CUDA sul tuo PC

Una GPU differisce da una CPU in molti modi, ma per dirla semplicemente, una CPU è più un amministratore, responsabile del controllo dell'intero PC, mentre una GPU è la soluzione più adatta per eseguire il sollevamento di carichi pesanti. L'elaborazione grafica richiede numerosi calcoli complessi da eseguire simultaneamente, motivo per cui enormi quantità di core CUDA sono implementate nelle GPU. Considerando che le GPU sono specificamente progettate e ottimizzate per questo scopo, i loro core possono essere molto più piccoli di quelli della CPU, che sono molto più versatili.

In sostanza, qualsiasi configurazione grafica che richieda l'esecuzione simultanea di calcoli trarrà grande vantaggio da un aumento del numero di core CUDA. I più ovvi sono l'illuminazione e le ombre, ma sono inclusi anche la fisica, nonché alcuni tipi di levigatura e occlusione ambientale. Laddove Nvidia ha core CUDA, il suo principale concorrente, AMD, ha processori Stream.

Ora queste due tecnologie, così come le rispettive architetture GPU di ciascuna azienda, sono ovviamente diverse. Tuttavia, fondamentalmente e funzionalmente, i core CUDA e i processori Stream sono la stessa cosa. I core CUDA sono ottimizzati meglio, poiché l'hardware di Nvidia in genere si confronta con AMD, ma non ci sono differenze evidenti in termini di prestazioni grafiche o qualità.

Come spesso accade con le specifiche della carta, semplicemente il numero di core in una GPU non è di per sé un buon indicatore del tipo di prestazioni che ci si può aspettare da un componente hardware. Molte altre specifiche, come la capacità VRAM, sono più importanti da considerare rispetto al numero di core di CUDA, e c'è anche il problema dell'ottimizzazione del software e dell'efficienza della microarchitettura.

Per questo motivo, il modo migliore per determinare le prestazioni di una GPU è quello di dare un'occhiata ad alcuni benchmark. In questo modo, puoi sapere esattamente quale tipo di prestazione puoi aspettarti in un determinato gioco.

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Tutto questo è essenziale per i core CUDA di Nvidia. Speriamo che ti abbia aiutato a chiarire cosa sono i core CUDA, cosa fanno e quanto sono importanti. Soprattutto, speriamo di aver contribuito a dissipare eventuali idee sbagliate che potresti avere avuto sull'argomento.