Hva er CUDA-kjerner, og hvordan forbedrer de PC-spill?
Annonse
Når du handler etter en ny GPU, vil du sannsynligvis komme over noe som heter “CUDA-kjerner” på en GPUs liste over spesifikasjoner. Du vil høre folk fantasere om disse mystiske kjernene, men du har fortsatt ingen anelse om hvordan de forbedrer en GPU. For deg er de bare noe som får deg til å tenke på en sjødyr.
Det er alt i ferd med å endre seg. Vi kommer til å lede deg gjennom det grunnleggende i Nvidias CUDA-kjerner og hvordan de hjelper PC-en med å gi bedre grafikk.
Hva er CUDA-kjerner?
CUDA-kjerner høres kule ut, men de har dessverre ingenting med barracudas å gjøre. CUDA står for "Compute Unified Device Architecture", som ikke gjør mye for å forklare nøyaktig hva CUDA-kjerner gjør. Disse høyteknologiske kjernene spesialiserer seg faktisk i parallell prosessering. Med andre ord, de er i stand til å jobbe sammen for å fullføre en oppgave.
Er du kjent med hvordan CPUer fungerer Hva er en CPU og hva gjør den? Hva er en CPU og hva gjør den? Å beregne akronymer er forvirrende. Hva er en CPU likevel? Og trenger jeg en fir- eller dual-core prosessor? Hva med AMD, eller Intel? Vi er her for å forklare forskjellen! Les mer ? Du vet sikkert at CPU-er kommer med kjerner. Noen har dobbeltkjerner, firkjerner, eller til og med har åtte kjerner. Alle disse kjernene hjelper CPU med å håndtere data - jo flere kjerner, jo raskere prosesserer CPU.
CUDA-kjerner fungerer på samme måte som CPU-kjerner (utenom at de finnes i GPU-er). Selv om du typisk kan telle antall CPU-kjerner på begge hender, kan antallet CUDA-kjerner i en GPU være på hundrevis eller tusenvis. Vanligvis vil du ikke se en GPU med bare en enkelt CUDA-kjerne - GPU-er vil vanligvis ha hundrevis eller mer.
Siden CUDA-kjerner er mye mindre enn CPU-kjerner, kan du plassere flere av dem inne i en GPU. I tillegg har grafikkort en tendens til å ha et større område sammenlignet med CPU-er, noe som gjør det romslig nok til å passe til tusenvis av CUDA-kjerner.
Hvorfor er CUDA-kjerner viktig i spill?
Nå som du vet hva CUDA-kjerner er og hvordan de oppsto, lurer du sannsynligvis på hvordan alle disse bittesmå kjernene kan forbedre spillopplevelsen din. CUDA-kjerner lar GPU-en din behandle lignende oppgaver på en gang.
Effektiviteten av CUDA-kjerner kommer fra denne parallelle prosesseringsfunksjonen. Ettersom en kjerne jobber for å fullføre en oppgave relatert til grafikk, vil en annen kjerne ved siden av fullføre en lignende jobb. Dette eliminerer den bortkastede tiden som oppstår når en kjerne venter på at en annen skal fullføre oppgaven sin før hun går videre.
CUDA-kjerner fullfører bare oppgaver relatert til grafikk, og det er her CUDA-kjerner skiller seg ut fra CPU-kjerner - mens CPU-kjerner jobber for å fullføre forskjellige ikke-relaterte oppgaver, trenger CUDA-kjerner bare å bekymre seg for grafikk.
Når det gjelder din spillopplevelse, hjelper CUDA-kjerner til å gjøre spillet ditt realistisk ved å tilby grafikk i høy oppløsning som skaper en naturtro 3D-effekt. Du vil også legge merke til at spillene dine ser mer detaljerte ut og har forbedret belysning og skyggelegging.
Når du støter på en lasteskjerm når du spiller, må du vite at CUDA-kjerner er på jobb bak kulissene. CUDA-kjerner lager landskapet, tegner karaktermodeller og setter opp belysning før du legger ut på et virtuelt eventyr.
Hva er forskjellen mellom CUDA-kjerner og strømprosessorer?
Hvis du er en AMD-fan, er du sannsynligvis klar over AMDs strømprosessorer. De fleste kjenner strømprosessorer som AMDs versjon av CUDA-kjerner, noe som er sant for det meste.
Strømprosessorer har samme formål som CUDA-kjerner, men begge kjernene går ut på det på forskjellige måter. CUDA-kjerner og strømprosessorer er definitivt ikke like hverandre — 100 CUDA-kjerner tilsvarer ikke 100 strømprosessorer.
Så hva gjør strømprosessorer så forskjellige fra CUDA-kjerner? Det skyldes mest GPU-en. Strukturen til AMD- og Nvidia GPU-er varierer sterkt, og det fører til at kjernene oppfører seg annerledes også.
Hvor mange CUDA-kjerner trenger du virkelig?
Jo flere CUDA-kjerner du har, jo bedre blir din spillopplevelse. Imidlertid, hvis du leter etter et rimelig grafikkort De 6 beste budsjettgrafikkortene for billig spill De 6 beste Budsjettgrafikkortene for billig Gaming Budsjettgrafikkort er veldig dyktige i disse dager. Her er de beste budsjettgrafikkortene som lar deg spille billig. Les mer, det kan være lurt å ikke få en med et høyt antall CUDA-kjerner (de kan bli ganske kostbare).
CUDA-kjerner er ikke bare populære blant spillere. De har flere forskjellige bruksområder i områder som omhandler en enorm mengde data, for eksempel prosjektering og Bitcoin-gruvedrift. Du trenger et stort antall CUDA-kjerner i disse områdene, men hvor mange trenger du bare for å spille et PC-spill?
Svaret avhenger virkelig av hvor mye penger som er i lommeboka, og hvor godt avrundet du vil ha grafikkortet ditt. Når det er sagt, betyr ikke et grafikkort med et høyere antall CUDA-kjerner nødvendigvis at det er bedre enn et med et lavere tall. Kvaliteten på et grafikkort avhenger virkelig av hvordan de andre funksjonene samhandler med CUDA-kjernene.
For å få en nøyaktig sammenligning mellom to kort, bør du ta en titt på benchmark-tester De 10 beste gratis benchmark-programmene for Windows De 10 beste gratis benchmark-programmene for Windows Bruk disse fantastiske og gratis benchmark-programvarene for Windows for å feilsøke systemet ditt og holde den oppdaterte. Les mer .
Vil GPU-er noen gang erstatte CPU-er?
Utviklingen av CUDA-kjerner får oss til å lure på om det er mulig for en GPU å erstatte en CPU fullstendig. CUDA kjerner er i stand til å huse tusenvis av kjerner, men er det nok til å garantere en erstatning?
Helt siden begynnelsen av 2000-tallet har Nvidia jobbet med å lage en GPU med det formål generell databehandling. I 2003 opprettet forskere fra Stanford University en programmeringsmodell kalt Brook, som ville bringe Nvidia ett skritt nærmere å opprette en generell GPU. På det tidspunktet trodde noen at innføringen av Brook ville få slutt på CPU-er (som du kan se, det har ikke skjedd ennå).
Leder for forskerteamet, Ian Buck, ble til slutt med i Nvidia, og begynte historien om CUDA-kjernen. Nvidia ga ut CUDA i 2006, og det har siden dominert dyp læring Deep Learning vs. Machine Learning vs. AI: How Go They Together? Deep Learning vs. Machine Learning vs. AI: Hvordan går de sammen? Prøver du å regne ut forskjellen mellom kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring? Her er hva de alle mener. Les flere bransjer, bildebehandling, beregningsvitenskap og mer. Selv med fremme av CUDA-kjerner, er det fremdeles usannsynlig at GPU-er vil erstatte CPU-er.
Oppgradere grafikkortet
Å bruke et grafikkort som er utstyrt med CUDA-kjerner, vil gi PCen en fordel i den generelle ytelsen, så vel som i spill. Flere CUDA-kjerner betyr tydeligere og mer naturtro grafikk. Bare husk å ta hensyn til de andre funksjonene på grafikkortet også.
Hvis alle elementene fungerer for å skape den beste ytelsen, vil du vite at du har valgt riktig.
Vet du ikke hvor du skal begynne å lete etter ditt neste grafikkort? Vår grafikkortkjøpsguide De beste grafikkortene for ethvert budsjett De beste grafikkortene for ethvert budsjett Det kan være vanskelig å finne et høykvalitetsbudsjett GPU. Vi har avrundet noen av de beste grafikkortene for ethvert budsjett. Les mer vil hjelpe deg å gjøre et informert kjøp som passer budsjettet ditt.
