Was sind die NVIDIA Cuda-Kerne und welche Bedeutung haben sie?

Die Anzahl der CUDA-Kerne ist eine der Daten, die wir bei der Auswahl einer GPU für unseren neuen PC am häufigsten berücksichtigen. Aber was sind CUDA-Kerne und welche Bedeutung haben sie? In diesem Artikel erklären wir es Ihnen auf sehr einfache und verständliche Weise.

CUDA-Kerne, eine der wichtigsten Daten Ihrer GeForce-GPU

Auf sehr einfache Weise entspricht CUDA Core den GPUs von Nvidia den CPU-Kernen. Diese Kerne sind so optimiert, dass eine große Anzahl von Berechnungen gleichzeitig ausgeführt werden kann, was für moderne Grafiken von entscheidender Bedeutung ist. CUDA ist seit langem eines der Highlights auf dem Datenblatt jeder GeForce-Grafikkarte.

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CUDA ist eine Abkürzung für eine der von Nvidia entwickelten Technologien: Compute Unified Device Architecture. Sein Zweck? Effizientes paralleles Rechnen. Compute Unified Device Architecture beschleunigt GPU-Rechenprozesse. Die Technologie wurde von Nvidia für Grafikprozessoren entwickelt. Mit CUDA können Forscher und Softwareentwickler C-, C ++ - und Fortran-Codes ohne Verwendung eines Assemblycodes direkt an die GPU senden. Diese Vereinfachung nutzt das parallele Rechnen, bei dem Tausende von Aufgaben oder Threads gleichzeitig ausgeführt werden.

Ein einzelner CUDA-Kern ist analog zu einem CPU-Kern, mit dem Hauptunterschied, dass er weniger ausgefeilt ist, aber in viel größerer Anzahl implementiert wird. Eine gemeinsame CPU hat zwischen 2 und 16 Kerne, aber die CUDA-Kerne sind Hunderte oder Tausende, selbst auf den niedrigsten modernen Nvidia- GPUs. Die GeForce GT 1030 ist derzeit die einfachste GPU von Nvidia. Sie verfügt über 384 CUDA-Kerne. Die neue GeForce RTX 2080 Ti ist die fortschrittlichste Karte des Unternehmens und bietet mehr als 4000 CUDA-Kerne, um Leistung zu bieten sehr hoch.

Die Bedeutung von CUDA-Kernen auf Ihrem PC

Eine GPU unterscheidet sich in vielerlei Hinsicht von einer CPU. Einfach ausgedrückt ist eine CPU eher ein Administrator, der für die Steuerung des gesamten PCs verantwortlich ist, während eine GPU die am besten geeignete Lösung für das schwere Heben ist. Für die Grafikverarbeitung müssen zahlreiche komplexe Berechnungen gleichzeitig durchgeführt werden, weshalb so große Mengen an CUDA-Kernen in GPUs implementiert sind. In Anbetracht der Tatsache, dass GPUs speziell für diesen Zweck entwickelt und optimiert wurden, können ihre Kerne viel kleiner sein als die der CPU, die viel vielseitiger sind.

Grundsätzlich profitiert jedes Grafik-Setup, bei dem Berechnungen gleichzeitig durchgeführt werden müssen, erheblich von einer erhöhten CUDA-Kernanzahl. Am offensichtlichsten sind Licht und Schatten, aber auch Physik sowie einige Arten von Glättung und Umgebungsokklusion. Wo Nvidia CUDA-Kerne hat, hat sein Hauptkonkurrent AMD Stream-Prozessoren.

Diese beiden Technologien sowie die jeweiligen GPU-Architekturen der einzelnen Unternehmen unterscheiden sich offensichtlich. Grundsätzlich und funktional sind CUDA-Kerne und Stream-Prozessoren jedoch dasselbe. CUDA-Kerne sind besser optimiert, da die Hardware von Nvidia im Allgemeinen mit AMD verglichen wird, es gibt jedoch keine merklichen Unterschiede in Bezug auf Grafikleistung oder -qualität.

Wie so oft bei Papierspezifikationen ist die Anzahl der Kerne in einer GPU an sich kein guter Indikator dafür, welche Leistung Sie von einer Hardware erwarten können. Viele andere Spezifikationen, wie die VRAM-Kapazität, sind wichtiger als die Kernanzahl von CUDA, und es gibt auch das Problem der Softwareoptimierung sowie der Effizienz der Mikroarchitektur.

Aus diesem Grund können Sie die Leistung einer GPU am besten anhand einiger Benchmarks ermitteln. Auf diese Weise können Sie genau wissen, welche Art von Leistung Sie in einem bestimmten Spiel erwarten können.

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All dies ist für die CUDA-Kerne von Nvidia von entscheidender Bedeutung. Wir hoffen, es hat Ihnen geholfen zu klären, was CUDA-Kerne sind, was sie tun und wie wichtig sie sind. Wir hoffen vor allem, dass wir Ihnen dabei geholfen haben, etwaige Missverständnisse zu diesem Thema auszuräumen.