Что за ядра CUDA, что они делают и почему это важно?
Независимо от того, используете ли вы одну из лучших видеокарт Nvidia или бюджетную видеокарту прошлых лет, ядра CUDA являются неотъемлемой частью их производительности. В этом руководстве вы узнаете всё, что нужно знать о ядрах CUDA, в том числе о механизмах их работы, историческом развитии и сферах применения, в отличие от тензорных ядер (ИИ-ядер), которые используются в таких функциях, как DLSS и машинное обучение.
Ядра CUDA играют основополагающую роль в обеспечении работы передовых графических технологий, лежащих в основе лучших игр для ПК, в решении задач, связанных с наукой о данных, общими вычислительными процессами и рендерингом графики. Далее мы рассмотрим тонкости их функциональности и важнейшую роль в современных вычислениях.
Содержание статьи
Что такое ядро CUDA?
Чтобы понять концепцию ядер CUDA, необходимо сначала разобраться с платформой Compute Unified Device Architecture (CUDA). Представленная
компанией Nvidia почти два десятилетия назад, CUDA — это структура параллельных
вычислений, разработанная со специализированными API (интерфейсами прикладного
программирования), которые позволяют разработчикам использовать компиляторы и
инструменты для выполнения приложений с аппаратным ускорением.
CUDA поддерживает различные языки программирования, включая
C, C++, Fortran, Python и Julia. Она поддерживает ряд API, таких как Direct3D,
OpenGL, и специфические фреймворки, такие как OpenMP, OpenACC и OpenCL.
Платформа предлагает как низкоуровневые, так и высокоуровневые API, постоянно
расширяя репертуар библиотек для вычислений общего назначения, ранее зависевших
только от центрального процессора компьютера.
Ядро CUDA — это блок обработки SIMD (Single Instruction, Multiple Data), встроенный в видеокарты Nvidia, которому поручено управление параллельными вычислительными операциями. Увеличение количества ядер CUDA повышает способность видеокарты выполнять более сложные задачи. За последнее десятилетие количество ядер CUDA в современных видеокартах неуклонно росло: флагманские модели, такие как RTX 5090, могут похвастаться 21760 ядрами, а в RTX 4090 ядер 16384.
И пока эти видеокарты высокого класса продаются в первую
очередь благодаря исключительной игровой производительности в разрешении 4K и
8K, они также оптимизированы для задач, связанных с наукой о данных, обработкой
видео, кодированием, рендерингом и обучением моделей ИИ.
История ядер CUDA
Компания Nvidia впервые применила CUDA в 2006 году, а
первыми коммерчески доступными видеокартами, использующими эти ядра, стали
карты восьмого поколения оригинальной серии GeForce, а именно 8800 GTX, которая
получила 128 ядер CUDA.
Благодаря CUDA и специально разработанному API, эта
видеокарта продемонстрировала значительно более высокую производительность в
вычислениях общего назначения, чем традиционный рендеринг графики — основная
функция видеокарт в то время.
Последующие выпуски видеокарт Nvidia, включая серии GeForce
500, 600, 700 и 900, были разработаны на базе ядер CUDA.
В этот период видеокарты начали активно рекламировать за их
возможности CUDA в продвинутых вычислительных задачах. Ярким примером является выпущенная
в 2013 году Nvidia GTX Titan,
оснащенная 2688 ядрами CUDA и 6 Гб видеопамяти GDDR5 и значительно превосходящая своих современников, таких как GTX 770 и GTX 780.
Сегодня CUDA помогла создать тысячи приложений, а каждая видеокарта Nvidia поддерживает эту платформу. Это касается как игровых видеокарт, таких как RTX 5070 и RTX 5080, так и премиальной серии Quadro, созданной специально для разработчиков и инфраструктур серверов данных.
С момента своего появления в 2007 году инструментарий CUDA постоянно улучшался и
дорабатывался, и сейчас это уже 12-я версия. Последняя версия предназначена в
первую очередь для видеокарт Nvidia H100
и A100 и включает в
себя новые API и
инструменты, предназначенные для работы в средах центров обработки данных.
Как работают ядра CUDA?
Ядра CUDA
работают по аналогии с ядрами ЦП в процессорах настольных компьютеров и
ноутбуков. Они разработаны для одновременной обработки огромного количества
данных с помощью методики, известной как SIMT (Single Instruction,
Multiple Threads).
По сути, этот подход позволяет нескольким ядрам выполнять одинаковые процессы
одновременно.
Для сравнения, лучшие процессоры, такие как AMD Ryzen 9 9950X3D, могут содержать до 16 вычислительных ядер. В отличие от них, современные видеокарты обычно имеют около 3000 вычислительных ядер. Эта существенная разница позволяет выполнять задачи с GPU-ускорением, включая редактирование видео, 3D-рендеринг, игры и моделирование, с большей эффективностью и скоростью.
В то время как ядра CPU отлично справляются с задачами последовательной обработки
данных с низкой задержкой, ядра CUDA
обеспечивают более высокую пропускную способность за счёт декомпозиции
процессов на более мелкие, распараллеленные задачи. Как следует из их названия,
тысячи ядер CUDA,
интегрированных в графический процессор, выполняют идентичные процессы,
управляя подзадачами независимо друг от друга. Такая специализация делает ядра CUDA исключительно искусными
в выполнении конкретных операций, в отличие от более универсальных ядер ЦП.
Как работают ядра CUDA в играх и работе?
Учитывая, что ядра CUDA — это параллельные вычислительные блоки, оптимизированные
для выполнения сложных и требовательных операций, увеличение их количества
может значительно улучшить игровой процесс, сделав его более плавным и
отзывчивым.
Ядра CUDA
управляют сложными вычислениями, такими как освещение, затенение, моделирование
физики, растеризация, расчеты пикселей, сглаживание, оптимизация частоты
кадров, наложение текстур и подобные. Благодаря параллельным вычислениям эти
сложные задачи разбиваются на более мелкие, управляемые задания, которые ядра CUDA обрабатывают
параллельно.
В качестве примера более сложных задач ядра CUDA способны выполнять
высокоуровневую обработку данных, научное моделирование и сложные
математические операции. Этому способствует их способность одновременно
выполнять операции с плавающей точкой и целыми числами.
Платформа CUDA
получила признание благодаря надёжному интерфейсу на языке C/C++, дружественному характеру, обширной экосистеме, обширным
библиотекам и устоявшимся моделям программирования. Благодаря почти
двадцатилетней аппаратной поддержке платформа является надежным фундаментом.
Она позволяет использовать широкий спектр приложений, от обработки изображений
и глубокого обучения до различных отраслей вычислительной науки, демонстрируя
свою универсальность и неизменную актуальность.
Видеокарты AMD используют ядра CUDA?
CUDA — это платформа, разработанная исключительно компанией
Nvidia, а ядра CUDA — это номенклатура для вычислительных блоков графического
процессора. В отличие от неё, AMD использует для своих ядер ГП совершенно
другие устройства, известные как потоковые процессоры, которые не являются
взаимозаменяемыми с ядрами CUDA.
По сути, и ядра CUDA, и «Stream Processors» AMD работают как шейдеры (или
унифицированные шейдерные блоки), способные решать задачи параллельных
вычислений, такие как затенение и прочие.
