Մշակված Nvidia-ի կողմից գրաֆիկական մշակման միավորների (GPUs) համար՝ Compute Unified Device Architecture (CUDA) տեխնոլոգիական հարթակ է, որն արագացնում է GPU-ի հաշվարկման գործընթացները: Nvidia CUDA միջուկները զուգահեռ կամ առանձին մշակման միավորներ են GPU-ի ներսում, ընդ որում ավելի շատ միջուկներ, ընդհանուր առմամբ, հավասարազոր են ավելի լավ աշխատանքի:
CUDA-ի միջոցով հետազոտողները և ծրագրային ապահովման մշակողները կարող են ուղարկել C, C++ և Fortran կոդերը GPU-ին՝ առանց հավաքման կոդ օգտագործելու: Այս պարզեցումն օգտվում է զուգահեռ հաշվարկներից, որոնցում միաժամանակ կատարվում են հազարավոր առաջադրանքներ կամ թելեր:
Ի՞նչ են CUDA միջուկները:
Nvidia CUDA միջուկները զուգահեռ պրոցեսորներ են, որոնք նման են համակարգչի պրոցեսորին, որը կարող է լինել երկակի կամ քառամիջուկ պրոցեսոր: Nvidia GPU-ները, սակայն, կարող են ունենալ մի քանի հազար միջուկ:
Nvidia վիդեո քարտ գնելիս կարող եք տեսնել քարտում պարունակվող CUDA միջուկների քանակի հղումը: Միջուկները պատասխանատու են GPU-ի արագության և հզորության հետ կապված տարբեր խնդիրների համար:
Քանի որ CUDA միջուկները պատասխանատու են GPU-ի միջոցով տեղափոխվող տվյալների հետ աշխատելու համար, միջուկները հաճախ մշակում են տեսախաղի գրաֆիկան այն իրավիճակներում, երբ բեռնվում են կերպարները և դեկորացիաները:
CUDA միջուկները նման են AMD Stream պրոցեսորներին; սրանք ուղղակի այլ կերպ են կոչվում: Այնուամենայնիվ, դուք չեք կարող նույնացնել 300 CUDA Nvidia GPU-ն և 300 Stream Processor AMD GPU-ն:
Հավելվածները կարող են ստեղծվել՝ օգտվելու CUDA միջուկների կողմից առաջարկվող բարձր արդյունավետությունից: Այս հավելվածների ցանկը կարող եք տեսնել Nvidia GPU հավելվածների էջում:
Ընտրելով վիդեո քարտ CUDA-ով
CUDA միջուկների ավելի մեծ թիվը սովորաբար նշանակում է, որ վիդեո քարտն ընդհանուր առմամբ ապահովում է ավելի արագ կատարում: Սակայն CUDA միջուկների թիվը միայն մի քանի գործոններից մեկն է, որը պետք է հաշվի առնել վիդեո քարտ ընտրելիս:
Nvidia-ն առաջարկում է մի շարք քարտեր, որոնք պարունակում են ութ CUDA միջուկներ մինչև 5,760 CUDA միջուկներ GeForce GTX TITAN Z-ում։
Գրաֆիկական քարտերը, որոնք ունեն Tesla, Fermi, Kepler, Maxwell կամ Pascal ճարտարապետություն, աջակցում են CUDA-ին:
