CUDA CORES LÀ GÌ

Sẽ không có gì ngạc nhiên nếu như khách hàng ko biết OpenCL là gì tuyệt GPGPU là thế nào, vì sẽ là những tự ngữ chuyên dụng dùng trong phần cứng với phần mềm của thẻ đồ họa (Graphic card). Bài viết này đang giải thích cơ bạn dạng các thuật ngữ nêu bên trên và áp dụng của nó.

Bạn đang xem: Cuda cores là gì

1. Hiểu đúng về GPGPU là gì?

Nhỏng chúng ta vẫn biết, GPU (Graphic Processing Unit) là cỗ vi xử trí hình ảnh, chăm về các dữ liệu hình hình họa, video...thường thì, GPU bổ trợ mang lại CPU (Central Processing Unit) để giải pháp xử lý, tính tân oán những tài liệu hình ảnh cùng xuất trên màn hình hiển thị. Tuy nhiên, vấn đề hỗ trợ này chỉ ra mắt một chiều, nghĩa là chỉ bao gồm CPU tính tân oán với trả hiệu quả cho GPU cách xử lý hình ảnh chứ đọng không có chiều ngược chở lại.

*

GPGPU là cần thiết để CPU với GPU giao tiếp cùng với nhau

Do kia để GPU trả lại hiệu quả đến CPU, ta đề xuất tới sự cung cấp của GPGPU (viết tắt của General Purpose Computing on Graphic Processing Unit). Có thể hiểu rằng để GPU cùng CPU giao tiếp được cùng nhau ta đề nghị đến việc lộ diện của GPGPU.

Nếu solo thuần nhằm chơi game thì chúng ta ko cần quan tâm mang lại GPGPU. Nhưng nếu như khách hàng có khá nhiều hơn 1 GPU thì cần phải có thêm lắp thêm tích hợp nhằm những GPU tiếp xúc cùng nhau. Thiết bị đó hoàn toàn có thể là SLI vì NVIDIA phân phối hoặc CrossFireX vì AMD phân phối.

GPGPU là cần thiết giả dụ bạn muốn render bên trên Blender. lúc kia, CPU công thêm toán thù rồi trả tác dụng đến GPU, GPU cách xử lý dữ liệu hình hình ảnh sau đó lại trả tác dụng về CPU. Hiện nay các GPU đã thao tác độc lập với nhau nhưng mà ko cần đến SLI giỏi CrossFireX dù bạn có nhiều rộng 1 GPU.

2. OpenCL là gì? CUDA là gì?

GPGPU là cầu nối để GPU với CPU giao tiếp cùng nhau. Để GPGPU làm việc ta cần mang lại một software frameworks Điện thoại tư vấn là OpenCL và CUDA.

OpenCL là gì? (mở cửa Computing Language) Là framework mã mối cung cấp msống được áp dụng trong các graphic thẻ của AMD.

Một vài ban bố về mở cửa CL:

Giấy phép: OpenCL specification licenseBản xây dừng ổn định: 3.0 / 27 tháng bốn, 2020; 17 ngày trướcNhà vạc triển: Khronos GroupHệ điều hành: Android (vendor dependent), FreeBSD, Linux, macOS, Microsoft WindowsNền tảng: Cấu trúc ARM, Cell, x86-32, IBM POWER microprocessors, X86-64Các ngôn ngữ lập trình: C++, C

CUDA là gì?(Hay CUDA core là gì?): CUDA là hộp động cơ tính toán thù trong những GPU (Graphics Processing Unit - Đơn vị xử lý vật dụng họa) của NVIDIA. Graphic thẻ vì chưng Nvidia cung cấp hỗ trợ cả OpenCL với CUDA. Trước đây Nvidia cung cấp OpenCL không bằng AMD nhưng lại những thành phầm thế kỷ mới thì thừa trội hơn nhiều.

CUDA là 1 kiến trúc tính toán thù tuy nhiên tuy nhiên bởi NVIDIA phát triển. Nói một phương pháp nđính gọn, CUDA là động cơ tính toán thù trong số GPU của NVIDIA, tuy thế thiết kế viên rất có thể thực hiện nó trải qua các ngữ điệu lập trình sẵn phổ biến

Một vài thông tin về CUDA:

Phiên bạn dạng ổn định: 3.2 / 17 tháng 9 năm 2010Phát triển bởi: Tập đoàn NVIDIAThể loại: GPGPUHệ điều hành: Windows 7, Windows Vista, Windows XP, Windows Server 2008, Windows Server 2003, Linux, Mac OS X

 

*

Open CL và CUDA là 2 framework phổ biến tuyệt nhất trên cố gắng giới

3. Ưu điểm yếu kém của Open CL cùng CUDA là gì?

Điểm khác biệt ở vị trí chính giữa CUDA cùng OpenCL là CUDA là framework độc quyền vày Nvidia cấp dưỡng còn OpenCL là nguồn mngơi nghỉ. Mỗi framework đều có đa số ưu nhược điểm riêng nhưng bạn nên suy xét kĩ trước lúc lựa chọn.

3.1 Đối với CUDA

Nếu vận dụng các bạn lựa chọn cung ứng cả 2 framework thì hãy sử dụng CUDA để sở hữu hiệu quả công suất xuất sắc rộng. Lý bởi là Nvidia hỗ trợ đặc trưng cho các bên hỗ trợ áp dụng tăng speed CUDA nên việc tích hòa hợp luôn luôn xuất sắc.

Ví dụ: khi chúng ta coi Adobe CC cung cấp cả CUDA với OpenCL, CUDA sẽ sở hữu tốc độ nkhô hanh hơn với khá nhiều hào kiệt hơn. Nếu coi Premiere Pro CS6, đang chỉ có tác dụng PĐánh Giá dựa trên ứng dụng chạy thuần CPU giả dụ không tồn tại CUDA. Một nhân viên Adobe sẽ bình luận trên diễn lũ Creative Cow rằng trong phần đông phần đông trường hợp, CUDA số đông xuất sắc rộng OpenCL.

Chúng ta có thể dễ dàng thấy một ví dụ trong REDCINE-X. Nếu bật OpenCL thì chỉ có thể sử dụng 1 GPU. Nhưng lúc CUDA được nhảy thì 2 GPU rất có thể thực hiện mang đến GPGPU.

Xem thêm: Muốn Tính Diện Tích Xung Quanh Của Hình Hộp Chữ Nhật Ta Làm Thế Nào

Gân phía trên độc nhất vô nhị, GPU của NVIDIA sẽ bao gồm chũm giải thuật video độ sắc nét 8K với phiên phiên bản Nvidia Studio Driver. Rõ ràng những chức năng của CUDA luôn luôn mềm mịn bởi nó được Nvidia cung cấp độc quyền với nhà tiếp tế đã không còn tương đối nhiều thời gian để cung cấp cũng như tích thích hợp nó vào những áp dụng.

Nhược điểm của CUDA là không được các áp dụng dễ dàng đồng ý nhỏng OpenCL (do nó là mối cung cấp mở). Bỏ qua điều này thì CUDA vẫn được rất nhiều ứng dụng cung ứng và vẫn vẫn liên tục cải cách và phát triển. Từ trên đây các bạn hãy đúc rút phép tắc nlỗi sau: Nếu ứng dụng của người sử dụng có cung cấp CUDA thì nên sử dụng Nvidia, không cần biết vận dụng có hỗ trợ OpenCL hay không.

3.2 Đối với OpenCL

OpenCL là khung GPGPU có mối cung cấp mlàm việc. Nhỏng Cửa Hàng chúng tôi khuyên ổn bạn hãy dùng CUDA ví như vận dụng hỗ trợ cả hai framework. Còn khi ứng dụng kia chỉ cung ứng OpenCL thì cũng hãy thăng hoa làm quen thuộc với nó vì các bạn không hề sự gạn lọc làm sao khác.

Ví dụ: Final Cut Pro X chỉ cung ứng xuất hiện CL với thẻ đồ họa AMD OpenCL là thành phầm luôn luôn được khuyên ổn sử dụng. Tuy OpenCL không tích hợp chặt chẽ như CUDA, tuy nhiên vẫn tạo nên năng suất đáng kể Lúc thao tác và xuất sắc rộng các đối với việc không sử dụng GPGPU. Card bối cảnh của Nvidia cũng rất có thể sử dụng OpenCL, mặc dù chúng ta chú ý rằng nó sẽ không còn đạt công dụng cao như thẻ giao diện AMD.

Bởi lý cho nên phải ví như áp dụng của người tiêu dùng chỉ hỗ trợ OpenCL với không tồn tại CUDA, ví dụ như Final Cut Pro X, chúng ta nên sắm một GPU AMD OpenCL mang lại hệ thống của bản thân mình.

4. Kết luận

Nếu chỉ chơi game thì không yêu cầu GPU mạnh. Nếu có tương đối nhiều hơn 1 GPU thì đề xuất nối SLI cùng CrossFireX

Nếu chỉ Render thì ko yêu cầu SLI xuất xắc CrossFireX, nhưng lại CPU nên dạn dĩ.

cũng có thể render lắp thêm đào bitcoin. Tuy nhiên cần phải có CPU táo tợn còn nếu như không ước ao gặp triệu chứng tắc nghẽn.

Việc chọn AMD xuất xắc Nvidia còn phụ thuộc vào ứng dụng ai đang áp dụng. Nếu ứng dụng của chúng ta chỉ cung cấp OpenCL thì nên lựa chọn AMD. Hãy chọn Nvidia lúc phần mềm của doanh nghiệp hỗ trợ cả hai. Nếu render bằng Blender Cycles thì lựa chọn Nvidia. Còn nếu như khách hàng render bởi LuxCoreRender tuyệt Radeon Prorender thì nên chọn lựa AMD.

5. Sự tương xứng của một số phần mềm với OpenCL/CUDA

*

CUDA core là gì? Và các ứng dụng tích tương xứng với OpenCL/CUDA 

#1 Adobe Photocửa hàng CC

CUDA Support 30 Effects in Mercury Graphics Engine

OpenCL Support no specifics stated

#2 Adobe After Effects CC

CUDA Support 3 chiều ray tracing Multi GPU Support

OpenCL Support no specifics stated

#3 Adobe Premiere Pro CC

CUDA Support Mercury Playbaông xã Engine for real-time Clip editing & accelerated rendering

OpenCL Support no specifics stated

#4 Adobe Speedgrade CC

CUDA Support Real-time grading và finishing

#5 Autodesk Maya

CUDA Support Increased Model complexity Larger scenes

OpenCL Support Physics simulations

#6 Avid Motion Graphics

CUDA Support Real-time rendering

#7 Blackmagic DaVinci Resolve

CUDA Support Real-time colour correction/ Real-time de-noising

OpenCL Support Real-time colour correction

#8 Final cut pro X

OpenCL Support Real-time FX editing - no need lớn render the timeline/ Faster overall playbachồng & timeline performance/ Faster third-các buổi tiệc nhỏ effect rendering/ No transcoding of AVCHD or other complex codecs to editable ProRes.

#9 RED REDCINE-X

CUDA Support Accelerated debayering / Support for 2 GPUs

OpenCL Support no specifics stated/ Only supports 1 GPU

#10 RED Giant Effects Suite

CUDA Support Faster effects

#11 RED Giant Magic Bullet Looks

CUDA Support Faster effects

#12 SONY Vegas Pro

CUDA Support Faster đoạn Clip effects and encoding

OpenCL Support no specifics stated

#13 The Foundry HIERO

CUDA Support Better interactivity

#14 The Foundry NUKE và NUKEX

CUDA Support Faster effects

#15 The Foundry Mari

CUDA Support Increased model complexity at interactive sầu rates.

Đối với hồ hết người tiêu dùng máy tính xách tay tuy vậy không nắm rõ những thuật ngữ máy tính xách tay, hi vọng nội dung bài viết vẫn khiến cho bạn phát âm có thêm những kiến thức và kỹ năng sâu sát hơn về thành phần máy tính xách tay và lời giải được phần làm sao số đông vướng mắc nhỏng OpenCL là gì xuất xắc CUDA core là gì.