Home-theater-designers
Sekiranya anda mengikuti Nvidia dan AMD, anda mungkin tahu mengenai spesifikasi GPU mereka yang suka digunakan oleh kedua-dua syarikat ini. Sebagai contoh, Nvidia suka menekankan jumlah teras CUDA untuk membezakan penawarannya dari kad AMD, sementara AMD melakukan perkara yang sama dengan Unit Komputasinya.
Tetapi apa sebenarnya maksud istilah ini? Adakah teras CUDA sama dengan Unit Komputasi? Sekiranya tidak, apa bezanya?
log masuk facebook dengan akaun yang berbeza
Mari jawab soalan-soalan ini dan lihat apa yang menjadikan GPU AMD berbeza daripada GPU Nvidia.
Senibina Umum GPU
Semua GPU, sama ada dari AMD, Nvidia, atau Intel, berfungsi dengan cara yang sama secara umum. Mereka mempunyai komponen utama yang sama dan susun atur keseluruhan komponen tersebut serupa pada tahap yang lebih tinggi.
Jadi, dari perspektif dari atas ke bawah, semua GPU adalah sama.
Apabila kita melihat komponen khusus yang dimiliki oleh setiap pengeluar ke dalam GPU mereka, perbezaan mula muncul. Sebagai contoh, Nvidia membina teras Tensor ke dalam GPU mereka, sedangkan GPU AMD tidak mempunyai teras Tensor.
Begitu juga, AMD menggunakan komponen seperti Infinity Cache, yang tidak dimiliki oleh GPU Nvidia.
Oleh itu, untuk memahami perbezaan antara Compute Units (CU) dan CUDA core, kita harus melihat keseluruhan arsitektur GPU terlebih dahulu. Setelah kita dapat memahami seni bina dan melihat bagaimana GPU berfungsi, kita dapat melihat dengan jelas perbezaan antara Compute Units dan CUDA core.
Bagaimana GPU Berfungsi?
Perkara pertama yang perlu anda fahami ialah GPU memproses beribu-ribu bahkan berjuta-juta arahan secara serentak. Oleh itu, GPU memerlukan banyak teras kecil yang sangat selari untuk mengendalikan arahan tersebut.
Inti GPU kecil ini berbeza dengan inti CPU besar yang memproses satu arahan kompleks per teras pada satu masa.
Sebagai contoh, Nvidia RTX 3090 mempunyai 10496 teras CUDA. Sebaliknya, AMD Threadripper 3970X teratas hanya mempunyai 64 teras.
Jadi, kita tidak dapat membandingkan inti GPU dengan teras CPU. Terdapat banyak perbezaan antara CPU dan GPU kerana para jurutera telah merancang mereka untuk melakukan tugas yang berbeza.
Selanjutnya, tidak seperti CPU rata-rata, semua teras GPU disusun dalam kelompok atau kumpulan.
Akhirnya, sekumpulan teras pada GPU mempunyai komponen perkakasan lain seperti teras pemprosesan tekstur, unit titik terapung, dan cache
untuk membantu memproses berjuta-juta arahan pada masa yang sama. Paralelisme ini menentukan seni bina GPU. Dari memuatkan arahan hingga memprosesnya, GPU melakukan semuanya mengikut prinsip pemprosesan selari.
- Pertama, GPU menerima arahan untuk diproses dari barisan arahan. Arahan ini hampir selalu berkaitan dengan vektor.
- Seterusnya, untuk menyelesaikan arahan ini, penjadual utas meneruskannya ke kelompok teras individu untuk diproses.
- Setelah menerima arahan, penjadual kluster teras terbina dalam memberikan arahan kepada teras atau elemen pemprosesan untuk diproses.
- Akhirnya, kluster teras yang berbeza memproses arahan yang berbeza secara selari, dan hasilnya dipaparkan di skrin. Jadi, semua grafik yang anda lihat di skrin, misalnya, permainan video, hanyalah koleksi berjuta-juta vektor yang diproses.
Ringkasnya, GPU mempunyai ribuan elemen pemprosesan yang kami sebut sebagai teras yang disusun dalam kelompok. Penjadual memberikan kerja kepada kelompok ini untuk mencapai keseimbangan.
Apakah Unit Komputasi?
Seperti yang dilihat pada bahagian sebelumnya, setiap GPU mempunyai kelompok inti yang mengandung elemen pemprosesan. AMD memanggil kluster teras ini sebagai Unit Pengiraan.
www.youtube.com/watch?v=uu-3aEyesWQ&t=202s
Compute Units adalah sekumpulan sumber pemprosesan seperti Unit Aritmetik dan Logik selari (ALU), cache, unit titik terapung atau pemproses vektor, daftar, dan beberapa memori untuk menyimpan maklumat utas.
Untuk mempermudahnya, AMD hanya mengiklankan jumlah Unit Pengiraan GPU mereka dan tidak memperincikan komponen yang mendasari.
Oleh itu, setiap kali anda melihat bilangan Unit Pengiraan, fikirkannya sebagai kumpulan elemen pemprosesan dan semua komponen yang berkaitan.
cara memuat turun aplikasi di samsung tv
Apa itu CUDA Cores?
Di mana AMD suka membuat perkara mudah dengan bilangan Unit Komputasi, Nvidia menyulitkan perkara dengan menggunakan istilah seperti teras CUDA.
Inti CUDA bukan inti tepat. Mereka hanyalah unit titik terapung yang suka disebut oleh Nvidia sebagai teras untuk tujuan pemasaran. Dan, jika anda ingat, kelompok teras mempunyai banyak unit terapung terbina dalam. Unit-unit ini melakukan pengiraan vektor dan tidak lain.
Jadi, memanggil mereka sebagai teras adalah pemasaran yang murni.
Oleh itu, teras CUDA adalah elemen pemprosesan yang melakukan operasi titik apungan. Terdapat banyak teras CUDA di dalam kelompok teras tunggal.
Akhirnya, Nvidia memanggil kluster teras Streaming Multiprosesor atau SM. SM setaraf dengan Unit Komputasi AMD kerana Unit Komputasi adalah kelompok teras sendiri.
Apakah Perbezaan Antara Unit Komputasi dan CUDA Core?
Perbezaan utama antara Unit Komputasi dan teras CUDA adalah yang pertama merujuk kepada kelompok teras, dan yang terakhir merujuk kepada elemen pemprosesan.
Untuk memahami perbezaan ini dengan lebih baik, mari kita ambil contoh kotak gear.
Kotak gear adalah unit yang terdiri daripada pelbagai gear. Anda boleh menganggap kotak gear sebagai Unit Komputasi dan gear individu sebagai unit titik terapung teras CUDA.
Dengan kata lain, di mana Compute Units adalah kumpulan komponen, core CUDA mewakili komponen tertentu di dalam koleksi. Oleh itu, Compute Units dan CUDA core tidak dapat dibandingkan.
Inilah sebabnya mengapa ketika AMD menyebut bilangan Unit Komputasi untuk GPU mereka, mereka selalu jauh lebih rendah berbanding kad Nvidia yang bersaing dan jumlah teras CUDA mereka. Perbandingan yang lebih baik adalah antara bilangan Streaming Multiprocessor dari kad Nvidia dan jumlah Compute Units dari kad AMD.
Berkaitan: AMD 6700XT lwn Nvidia RTX 3070: Apakah GPU Terbaik di Bawah $ 500?
CUDA Cores dan Compute Unit adalah berbeza dan tidak dapat dibandingkan
Syarikat mempunyai kebiasaan menggunakan istilah yang membingungkan untuk membentangkan produk mereka dengan sebaik mungkin. Ini bukan sahaja membingungkan pelanggan, tetapi juga menyukarkan untuk mengetahui perkara yang penting.
Oleh itu, pastikan anda tahu apa yang harus dicari semasa mencari GPU. Menjauhkan diri dari pemasaran jargon akan membuat keputusan anda jauh lebih baik dan bebas dari tekanan.
Berkongsi Berkongsi Tweet E-mel Adakah Kad Grafik Siri 30 NVIDIA Layak Ditingkatkan?Sekiranya anda seorang pemain permainan, anda mungkin tergoda untuk menaik taraf kad grafik anda ke NVIDIA's 30 Series. Tetapi adakah ia berbaloi?
Baca Seterusnya Topik-topik yang berkaitan- Teknologi Dijelaskan
- Kad grafik
- Nvidia
- Pemproses AMD
Fawad adalah penulis bebas sepenuh masa. Dia suka teknologi dan makanan. Ketika dia tidak makan atau menulis mengenai Windows, dia sama ada bermain permainan video atau melamun tentang perjalanan.
Lagi Dari Fawad MurtazaLanggan buletin kami
Sertailah buletin kami untuk mendapatkan petua, ulasan, ebook percuma, dan tawaran eksklusif!
Klik di sini untuk melanggan