
Разбираемся с технологией NVIDIA Reflex
Любите киберспортивные дисциплины? - рассказываем, как снизить задержку отклика.
Графический процессор любой видеокарты состоит из небольших блоков, которые в свою очередь из вычислительных юнитов. У AMD это потоковые процессоры, у Intel — шейдерные ядра, а у NVIDIA — CUDA-ядра. Поскольку карты NVIDIA наиболее распространены и популярны (порядка 84% рынка в 2022 году), в этой статье поверхностно ознакомимся с их универсальной вычислительной единицей — с ядром CUDA.
CUDA — это технология, запатентованная NVIDIA и используемая только в их видеокартах. Ядра CUDA похожи на обычные, используемые в процессорах. CUDA означает Compute Unified Device Architecture, что в переводе Вычислительная Унифицированная Архитектура Устройства.
Ядро CUDA отличается от обычного процессорного архитектурой. Они нацелены на то, чтобы эффективно работать параллельно . Ядра CUDA проще по устройству, но в видеокарте их очень много. Если в процессоре могут быть 2-16 ядер, то в видеокарте их сотни, а то и тысячи. Например, у карты GeForce RTX 3080 их 8960, а у GeForce GTX 980 — 2048.
Говоря иными словами, если процессорное ядро — это высококвалифицированный инженер, который может делать всё, но в системе их мало. CUDA — низкоквалифицированный рабочий, но их много, и они наваливаются на задачу все разом.
В первую очередь в игровых видеокартах NVIDIA.
Видеокарты с ядрами CUDA призваны взять на себя самые тяжелые элементы. Процессор в компьютере с такой видеокартой играет роль администратора, решая базовые задачи. В данном случае CUDA решают только графические задачи. Обработка графики требует большого количества одновременных вычислений, на это «заточены» ядра CUDA, и поэтому их так много. Одновременные вычисления — это суть игр, ведь в игре стреляют, бегут, едут, летят, плывут, и все это в один момент. CUDA же решают задачи вместе и сразу.
Это исключает ситуации, когда одно ядро ждет, пока другие ядра выполняют свои задачи, и потери производительности из-за такого ожидания.
Ядра от NVIDIA влияют на производительность всей графики в игре, но в первую очередь на тени, освещение, сглаживание, физические модели. Их работа делает игру реалистичнее и детальнее.
Спектр применения CUDA в рабочих задачах очень широк. Как сказано в названии, это унифицированный вычислительный юнит, который может делать всё. Наиболее часто CUDA-вычисления применяются в: вычислительной математике, для работы с искусственным интеллектом, анализа Big Data, финансовой аналитике, прогнозах погоды.
Любите киберспортивные дисциплины? - рассказываем, как снизить задержку отклика.
Нынче в моде не просто «сырая» вычислительная мощность видеокарт, но и различные технол...