Výpočtové jednotky AMD vs. Jadrá Nvidia CUDA: Aký je rozdiel?

Ak sledujete Nvidia a AMD, pravdepodobne viete o špecifikáciách ich GPU, ktoré obe tieto spoločnosti radi používajú. Napríklad Nvidia rada zdôrazňuje počet jadier CUDA, aby odlíšila svoju ponuku od kariet AMD, zatiaľ čo AMD robí to isté so svojimi výpočtovými jednotkami.

Čo však tieto pojmy vlastne znamenajú? Je jadro CUDA to isté ako výpočtová jednotka? Ak nie, v čom je teda rozdiel?

Odpovedzme si na tieto otázky a uvidíme, čím sa AMD GPU líši od Nvidia.

Všeobecná architektúra GPU

Všetky GPU, či už od AMD, Nvidia alebo Intel, fungujú vo všeobecnosti rovnako. Majú rovnaké kľúčové komponenty a celkové rozloženie týchto komponentov je podobné na vyššej úrovni.

Takže z pohľadu zhora nadol sú všetky GPU rovnaké.

Keď sa pozrieme na konkrétne, proprietárne komponenty, ktoré každý výrobca zabalí do svojho GPU, začnú rozdiely vychádzať najavo. Napríklad Nvidia integruje jadrá Tensor do svojich GPU, zatiaľ čo GPU AMD nemajú jadrá Tensor.

Podobne AMD používa komponenty ako Infinity Cache, ktoré GPU Nvidia nemajú.

Aby sme pochopili rozdiel medzi výpočtovými jednotkami (CU) a jadrami CUDA, musíme sa najskôr pozrieť na celkovú architektúru GPU. Akonáhle porozumieme architektúre a uvidíme, ako funguje GPU, jasne uvidíme rozdiel medzi výpočtovými jednotkami a jadrami CUDA.

Ako funguje GPU?

Prvá vec, ktorú musíte pochopiť, je, že GPU spracováva tisíce alebo dokonca milióny pokynov súčasne. Na spracovanie týchto pokynov preto GPU potrebuje veľa malých, vysoko paralelných jadier.

Tieto malé jadrá GPU sa líšia od veľkých jadier CPU, ktoré spracovávajú naraz jednu komplexnú inštrukciu na jadro.

Napríklad Nvidia RTX 3090 má 10 496 jadier CUDA. Na druhej strane špičkový AMD Threadripper 3970X má iba 64 jadier.

Nemôžeme teda porovnávať jadrá GPU s jadrami CPU. Je ich dosť veľa rozdiely medzi CPU a GPU pretože ich inžinieri navrhli na vykonávanie rôznych úloh.

Navyše, na rozdiel od priemerného CPU, všetky jadrá GPU sú usporiadané v klastroch alebo skupinách.

Klaster jadier na GPU má nakoniec ďalšie hardvérové ​​komponenty, ako sú jadrá na spracovanie textúr, jednotky s pohyblivou rádovou čiarkou a medzipamäte

pomôcť spracovať milióny pokynov súčasne. Tento paralelizmus definuje architektúru GPU. Od načítania inštrukcie až po jej spracovanie, GPU robí všetko podľa zásad paralelného spracovania.

• Po prvé, GPU dostane pokyn na spracovanie z radu inštrukcií. Tieto pokyny takmer vždy väčšinou súvisia s vektormi.
• Ďalej, aby tieto pokyny vyriešil, plánovač vlákien ich postúpi jednotlivým jadrovým klastrom na spracovanie.
• Po prijatí pokynov vstavaný plánovač jadrových klastrov priradí pokyny jadrám alebo prvkom spracovania na spracovanie.
• Nakoniec rôzne základné klastre súbežne spracovávajú rôzne pokyny a výsledky sa zobrazujú na obrazovke. Takže všetka grafika, ktorú vidíte na obrazovke, napríklad videohra, je len zbierkou miliónov spracovaných vektorov.

Stručne povedané, GPU má tisíce prvkov spracovania, ktoré nazývame „jadrá“ usporiadané v klastroch. Plánovače týmto zoskupeniam priraďujú prácu, aby dosiahli paralelizmus.

Čo sú to výpočtové jednotky?

Ako je vidieť v predchádzajúcej časti, každý GPU má klastre jadier obsahujúcich prvky spracovania. AMD nazýva tieto základné klastre „výpočtové jednotky“.

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

Výpočtové jednotky sú zbierkou zdrojov spracovania, ako sú paralelné aritmetické a logické jednotky (ALU), cache, jednotky s pohyblivou rádovou čiarkou alebo vektorové procesory, registre a časť pamäte na uloženie vlákna informácie.

Aby to bolo jednoduché, AMD inzeruje iba počet výpočtových jednotiek svojich GPU a podrobne neuvádza základné komponenty.

Kedykoľvek teda uvidíte počet výpočtových jednotiek, predstavte si ich ako skupinu prvkov spracovania a všetky súvisiace komponenty.

Čo sú jadrá CUDA?

Tam, kde AMD rada robí veci jednoduchými s počtom výpočtových jednotiek, Nvidia to komplikuje používaním výrazov ako jadrá CUDA.

Jadrá CUDA nie sú presne jadrá. Sú to len jednotky s pohyblivou rádovou čiarkou, ktoré Nvidia rada označuje ako jadrá na marketingové účely. A ak si pamätáte, v jadrových klastroch je vstavaných mnoho jednotiek s pohyblivou rádovou čiarkou. Tieto jednotky vykonávajú vektorové výpočty a nič iné.

Nazývať ich „jadrom“ je čistý marketing.

Preto je jadro CUDA procesorovým prvkom, ktorý vykonáva operácie s pohyblivou rádovou čiarkou. V jednom jadrovom klastri môže byť mnoho jadier CUDA.

Nakoniec Nvidia nazýva základné klastre „Streamovanie multiprocesorov alebo SM.“ SM sú ekvivalentom výpočtových jednotiek AMD, pretože výpočtové jednotky sú jadrovými klastrami.

Aký je rozdiel medzi výpočtovými jednotkami a jadrami CUDA?

Hlavný rozdiel medzi výpočtovou jednotkou a jadrom CUDA spočíva v tom, že prvý sa vzťahuje na jadrový klaster a druhý na procesorový prvok.

Aby sme tento rozdiel lepšie pochopili, vezmime si príklad prevodovky.

Prevodovka je jednotka pozostávajúca z viacerých prevodových stupňov. Prevodovku môžete považovať za výpočtovú jednotku a jednotlivé prevody ako jednotky s pohyblivou rádovou čiarkou jadier CUDA.

Inými slovami, tam, kde sú výpočtové jednotky zbierkou komponentov, jadrá CUDA predstavujú konkrétny komponent v rámci tejto kolekcie. Výpočtové jednotky a jadrá CUDA nie sú porovnateľné.

To je tiež dôvod, prečo keď AMD uvádza počet výpočtových jednotiek pre svoje GPU, sú vždy oveľa nižšie v porovnaní s konkurenčnými kartami Nvidia a počtom ich jadier CUDA. Priaznivejšie by bolo porovnanie medzi počtom streamovacích multiprocesorov karty Nvidia a počtom výpočtových jednotiek karty AMD.

Súvisiace: AMD 6700XT vs. Nvidia RTX 3070: Aký je najlepší grafický procesor do 500 dolárov?

Jadrá a výpočtové jednotky CUDA sú rozdielne a neporovnateľné

Spoločnosti majú vo zvyku používať mätúcu terminológiu na prezentáciu svojich produktov v najlepšom svetle. Zákazníka to nielen zmätie, ale tiež sťaží sledovanie dôležitých vecí.

Uistite sa teda, že viete, na čo sa zamerať pri hľadaní GPU. Ak sa budete držať ďaleko od marketingového žargónu, vaše rozhodnutie bude oveľa lepšie a bez stresu.

Stoja grafické karty NVIDIA radu 30 za inováciu?

Ak ste hráč, môže vás lákať inovácia grafickej karty na sériu NVIDIA 30. Ale stojí to za to?

Čítajte ďalej

O autorovi