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.
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.
