AMD arvutusüksused vs. Nvidia CUDA südamikud: mis vahe on?

Kui olete jälginud Nvidiat ja AMD -d, siis teate ilmselt nende GPU -de spetsifikatsioone, mida mõlemale ettevõttele meeldib kasutada. Näiteks meeldib Nvidiale rõhutada CUDA tuumade arvu, et eristada oma pakkumist AMD kaartidest, samas kui AMD teeb sama oma arvutusüksustega.

Aga mida need mõisted tegelikult tähendavad? Kas CUDA tuum on sama mis arvutusüksus? Kui ei, siis mis vahe on?

Vastame neile küsimustele ja vaatame, mille poolest AMD GPU erineb Nvidia GPU -st.

GPU üldine arhitektuur

Kõik GPU -d, olgu AMD, Nvidia või Intel, töötavad üldiselt samamoodi. Neil on samad põhikomponendid ja nende komponentide üldine paigutus on kõrgemal tasemel sarnane.

Niisiis, ülalt alla vaadates on kõik GPU-d ühesugused.

Kui vaatame konkreetseid, patenteeritud komponente, mida iga tootja oma GPU -sse pakib, hakkavad erinevused ilmnema. Näiteks ehitab Nvidia oma GPU -desse Tensori südamikud, samas kui AMD GPU -del pole Tensori tuuma.

Samamoodi kasutab AMD selliseid komponente nagu Infinity Cache, mida Nvidia GPU -del pole.

Seega, et mõista erinevust arvutusühikute (CU) ja CUDA tuumade vahel, peame kõigepealt vaatama GPU üldist arhitektuuri. Kui oleme aru saanud arhitektuurist ja näinud, kuidas GPU töötab, näeme selgelt erinevust arvutusühikute ja CUDA tuumade vahel.

Kuidas GPU töötab?

Esimene asi, mida peate mõistma, on see, et GPU töötleb korraga tuhandeid või isegi miljoneid juhiseid. Seetõttu vajab GPU nende juhiste käsitlemiseks palju väikseid, väga paralleelseid südamikke.

Need väikesed GPU südamikud erinevad suurtest protsessorituumadest, mis töötlevad korraga ühte keerukat käsku tuuma kohta.

Näiteks Nvidia RTX 3090 -l on 10496 CUDA südamikku. Teisest küljest on tipptasemel AMD Threadripper 3970X-l ainult 64 südamikku.

Niisiis, me ei saa võrrelda GPU südamikke protsessorituumadega. Neid on päris palju CPU ja GPU erinevused sest insenerid on need projekteerinud erinevate ülesannete täitmiseks.

Lisaks on erinevalt keskmisest protsessorist kõik GPU tuumad paigutatud klastriteks või rühmadeks.

Lõpuks on GPU südamike klastris muid riistvarakomponente, nagu tekstuuritöötlustuumad, ujukomaüksused ja vahemälud

et aidata korraga töödelda miljoneid juhiseid. See paralleelsus määratleb GPU arhitektuuri. Alates käsu laadimisest kuni töötlemiseni teeb GPU kõike paralleelse töötlemise põhimõtete kohaselt.

• Esiteks saab GPU käsu järjekorrast käsu töödelda. Need juhised on peaaegu alati valdavalt seotud vektoritega.
• Järgmisena edastab nende juhiste lahendamiseks lõimede planeerija need töötlemiseks edasi üksikutele tuumiklastritele.
• Pärast juhiste saamist määrab sisseehitatud tuumklastrite ajakava juhised töötlemiseks tuumadele või töötlemise elementidele.
• Lõpuks töötlevad erinevad tuumiklastrid paralleelselt erinevaid juhiseid ja tulemused kuvatakse ekraanil. Niisiis, kogu graafika, mida näete ekraanil, näiteks videomäng, on lihtsalt miljonite töödeldud vektorite kogum.

Lühidalt öeldes on GPU -l tuhandeid töötlemiselemente, mida me nimetame “tuumadeks” klastriteks. Planeerijad määravad paralleelsuse saavutamiseks neile klastritele tööd.

Mis on arvutusühikud?

Nagu eelmises jaotises näha, on igal graafikaprotsessoril protsessorielemente sisaldavate südamike klastrid. AMD nimetab neid põhiklastreid „arvutusühikuteks”.

www.youtube.com/watch? v = uu-3aSilmadWQ & t = 202s

Arvutusühikud on töötlusressursside kogum, nagu paralleelsed aritmeetilised ja loogilised ühikud (ALU-d), vahemälud, ujukomaüksused või vektorprotsessorid, registrid ja natuke mälu lõime salvestamiseks teavet.

Lihtsuse huvides reklaamib AMD ainult oma GPU -de arvutusühikute arvu ja ei täpsusta selle aluseks olevaid komponente.

Niisiis, kui näete arvutusühikute arvu, mõelge neile kui töötlevate elementide rühmale ja kõigile sellega seotud komponentidele.

Mis on CUDA südamikud?

Kui AMD -le meeldib arvutusühikute arvuga asju lihtsana hoida, muudab Nvidia asja keeruliseks, kasutades selliseid termineid nagu CUDA tuumad.

CUDA südamikud pole täpselt südamikud. Need on lihtsalt ujukomaüksused, mida Nvidiale meeldib turunduslikel eesmärkidel tuumadena nimetada. Ja kui mäletate, on tuumklastritel palju ujukomaüksusi. Need üksused teostavad vektorarvutusi ja mitte midagi muud.

Seega on nende nimetamine „tuumaks” puhas turundus.

Seetõttu on CUDA tuum töötlev element, mis teostab ujukomaoperatsioone. Ühe tuumaga klastri sees võib olla palju CUDA tuuma.

Lõpuks nimetab Nvidia tuumiklastreid "Voogesitusprotsessorid või SM -id." SM -id on samaväärsed AMD arvutusüksustega, kuna arvutusüksused on ise tuumiklastrid.

Mis vahe on arvutusühikute ja CUDA südamike vahel?

Peamine erinevus arvutusüksuse ja CUDA tuuma vahel on see, et esimene viitab tuumaklastrile ja teine ​​töötlemisele.

Selle erinevuse paremaks mõistmiseks võtame näite käigukastist.

Käigukast on üksus, mis koosneb mitmest käigust. Käigukasti saab arvutada arvutusüksusena ja üksikuid käike CUDA tuumade ujukomaüksustena.

Teisisõnu, kui arvutusüksused on komponentide kogum, esindavad CUDA südamikud kollektsiooni konkreetset komponenti. Seega pole arvutusühikud ja CUDA tuumad võrreldavad.

See on ka põhjus, miks kui AMD mainib oma GPU -de arvutusühikute arvu, on need alati konkureerivate Nvidia kaartide ja nende CUDA tuumade arvuga võrreldes üsna madalamad. Soodsam võrdlus oleks Nvidia kaardi voogesitusprotsessorite arvu ja AMD kaardi arvutusühikute arvu vahel.

Seotud: AMD 6700XT vs. Nvidia RTX 3070: milline on parim GPU alla 500 dollari?

CUDA südamikud ja arvutusüksused on erinevad ja neid ei saa võrrelda

Ettevõtetel on kombeks kasutada oma toodete parimas valguses esitamiseks segavat terminoloogiat. See mitte ainult ei aja klienti segadusse, vaid raskendab ka oluliste asjade jälgimist.

Niisiis, veenduge, et teate, mida GPU otsimisel otsida. Turundusžargoonist kaugel viibimine muudab teie otsuse palju paremaks ja stressivabamaks.

Kas NVIDIA 30 -seeria graafikakaarte tasub uuendada?

Kui olete mängija, võib teil tekkida kiusatus uuendada oma graafikakaart NVIDIA 30 -seeriale. Aga kas see on seda väärt?

Loe edasi

Autori kohta