Nvidia tarafından grafik işlem birimleri (GPU'lar) için geliştirilen Compute Unified Device Architecture (CUDA), GPU hesaplama işlemlerini hızlandıran bir teknoloji platformudur. Nvidia CUDA çekirdekleri, GPU içindeki paralel veya ayrı işlem birimleridir ve daha fazla çekirdek genellikle daha iyi performansa eşittir.
CUDA ile araştırmacılar ve yazılım geliştiriciler, montaj kodunu kullanmadan C, C++ ve Fortran kodunu GPU'ya gönderebilir. Bu kolaylaştırma, binlerce görevin veya iş parçacığının aynı anda yürütüldüğü paralel hesaplamadan yararlanır.
CUDA Çekirdekleri Nelerdir?
Nvidia CUDA çekirdekleri, bir bilgisayardaki işlemciye benzer, çift veya dört çekirdekli bir işlemci olabilen paralel işlemcilerdir. Ancak Nvidia GPU'lar birkaç bin çekirdeğe sahip olabilir.
Nvidia ekran kartı için alışveriş yaparken, bir kartta bulunan CUDA çekirdeklerinin sayısına ilişkin bir referans görebilirsiniz. Çekirdekler, GPU'nun hızı ve gücüyle ilgili çeşitli görevlerden sorumludur.
CUDA çekirdekleri bir GPU içinde hareket eden verilerle ilgilenmekten sorumlu olduğundan, çekirdekler genellikle karakterlerin ve manzaranın yüklendiği durumlarda video oyunu grafiklerini işler.
CUDA çekirdekleri, AMD Akış İşlemcilerine benzer; bunlar sadece farklı şekilde adlandırılır. Ancak 300 CUDA Nvidia GPU ile 300 Akış İşlemcili AMD GPU'yu eşitleyemezsiniz.
Uygulamalar, CUDA çekirdeklerinin sunduğu artırılmış performanstan yararlanmak için oluşturulabilir. Bu uygulamaların bir listesini Nvidia GPU Uygulamaları sayfasında görebilirsiniz.
CUDA ile Ekran Kartı Seçme
Daha yüksek sayıda CUDA çekirdeği, genellikle video kartının genel olarak daha hızlı performans sağladığı anlamına gelir. Ancak CUDA çekirdeklerinin sayısı, bir video kartı seçerken göz önünde bulundurulması gereken birkaç faktörden yalnızca biridir.
Nvidia, GeForce GTX TITAN Z'de sekiz adede kadar CUDA çekirdeği ile en fazla 5.760 CUDA çekirdeği içeren bir dizi kart sunar.
Tesla, Fermi, Kepler, Maxwell veya Pascal mimarisine sahip grafik kartları CUDA'yı destekler.
