Az Nvidia által grafikus feldolgozóegységekhez (GPU-k) kifejlesztett Compute Unified Device Architecture (CUDA) egy technológiai platform, amely felgyorsítja a GPU számítási folyamatait. Az Nvidia CUDA magok párhuzamos vagy különálló feldolgozóegységek a GPU-n belül, és több mag általában jobb teljesítményt jelent.
A CUDA segítségével a kutatók és szoftverfejlesztők C, C++ és Fortran kódokat küldhetnek a GPU-ra összeszerelési kód használata nélkül. Ez az egyszerűsítés kihasználja a párhuzamos számítástechnikát, amelyben több ezer feladat vagy szál fut egyszerre.
Mik azok a CUDA magok?
Az Nvidia CUDA magjai párhuzamos processzorok, amelyek hasonlóak a számítógépben lévő processzorokhoz, amely lehet két- vagy négymagos processzor. Az Nvidia GPU-k azonban több ezer magot tartalmazhatnak.
Ha Nvidia videokártyát vásárol, megjelenhet a kártyán található CUDA magok számára vonatkozó hivatkozás. A magok a GPU sebességével és teljesítményével kapcsolatos különféle feladatokért felelősek.
Mivel a CUDA magok felelősek a GPU-n áthaladó adatok kezeléséért, a magok gyakran kezelik a videojátékok grafikáját olyan helyzetekben, amikor karakterek és tájak töltődnek be.
CUDA magok hasonlóak az AMD Stream processzorokhoz; csak ezeket másképpen nevezik. Azonban nem lehet egyenlőségjelet tenni egy 300 CUDA Nvidia GPU és egy 300 Stream processzoros AMD GPU között.
Alkalmazások építhetők a CUDA magok által kínált megnövekedett teljesítmény kihasználására. Ezen alkalmazások listáját az Nvidia GPU-alkalmazások oldalán tekintheti meg.
Videokártya kiválasztása CUDA-val
A nagyobb számú CUDA mag általában azt jelenti, hogy a videokártya összességében gyorsabb teljesítményt nyújt. A CUDA magok száma azonban csak egy a számos tényező közül, amelyeket figyelembe kell venni a videokártya kiválasztásakor.
Az Nvidia a GeForce GTX TITAN Z-ban nyolc CUDA magot és akár 5760 CUDA magot tartalmazó kártyák széles választékát kínálja.
A Tesla, Fermi, Kepler, Maxwell vagy Pascal architektúrával rendelkező grafikus kártyák támogatják a CUDA-t.