Vipodo vya CUDA katika Kadi za Video

Vipuri vya CUDA vielezewa

CUDA, safu ya Kutekeleza Usanifu wa Vifaa vya Unified, ni teknolojia iliyotengenezwa na Nvidia inayoharakisha taratibu za kuhesabu GPU.

Pamoja na CUDA, watafiti na watengenezaji wa programu wanaweza kutuma C, C ++, na kanuni ya Fortran moja kwa moja kwa GPU bila kutumia kanuni ya mkutano. Hii inawawezesha kuchukua faida ya kompyuta inayofanana ambayo maelfu ya kazi, au nyuzi, zinafanyika wakati huo huo.

Taarifa juu ya CUDA Cores

Huenda umeona neno CUDA wakati ununuzi wa kadi ya video ya Nvidia. Ikiwa unatazama utoaji wa kadi kama hiyo au kusoma mapitio ya kadi ya video, mara nyingi utaona kumbukumbu ya namba za CUDA.

Vipande vya CUDA ni wasindikaji sambamba sawa na processor kwenye kompyuta, ambayo inaweza kuwa processor mbili au quad-msingi. Nvidia GPU, hata hivyo, inaweza kuwa na cores elfu kadhaa. Cores hizi ni wajibu wa kazi mbalimbali ambazo zinawezesha idadi ya cores kuhusisha moja kwa moja kwa kasi na nguvu ya GPU.

Kwa kuwa vidonge vya CUDA vinahusika na kushughulika na data zote zinazohamia kupitia GPU, cores kushughulikia mambo kama graphics katika michezo ya video kwa hali kama vile herufi na mazingira ni upakiaji.

Maombi yanaweza kujengwa kwa kutumia fursa ya kuongezeka kwa utendaji inayotolewa na vidonda vya CUDA. Unaweza kuona orodha ya programu hizi kwenye ukurasa wa Maombi ya GPU ya Nvidia.

Vipande vya CUDA ni sawa na wasindikaji wa mkondo wa AMD; wao ni jina tu tofauti. Hata hivyo, huwezi kulinganisha 300 CUDA Nvidia GPU na Mchezaji wa Nambari ya AMD GPU 300.

Uchaguzi Kadi ya Video Na CUDA

Idadi kubwa ya vidonda vya CUDA ina maana kwamba kadi ya video hutoa utendaji kwa kasi kwa ujumla. Hata hivyo, idadi ya CUDA cores ni moja tu ya mambo kadhaa ya kuzingatia wakati wa kuchagua kadi ya video .

Nvidia hutoa kadi mbalimbali ambazo zinahusika kama chache za CUDA 8, kama vile GeForce G100, hadi vyeo 5,760 vya CUDA kwenye GeForce GTX TITAN Z.

Kadi za picha ambazo zina Tesla, Fermi, Kepler, Maxwell, au usanifu wa Pascal kusaidia CUDA.