Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建高效、灵活的计算架构的 GPU 资源的核心基础设施-CUDA 核心(CUDA Cores)。
在 GPU 众多特性中,NVIDIA GPU 凭借其独特的 CUDA 架构和丰富的 CUDA 核心而备受瞩目。然而,由于 GPU 资源的高昂成本和相对稀缺性,如何根据实际需求选择合适的 GPU 变得尤为重要。
其中,CUDA 核心的数量是决定 GPU 计算能力的关键因素。 拥有更多 CUDA 核心的 GPU 通常能够提供更高的并行计算性能,从而更快地完成计算任务。但是,并非 CUDA 核心越多就一定越好,我们需要根据具体的应用场景和工作负载来合理选择。
那么,究竟需要多少 CUDA 核心才能满足我们的需求 ...
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如何正确理解 NVIDIA CUDA Cores ?
作为 NVIDIA GPU 的核心组成部分,CUDA 核心(CUDA Cores)是理解现代 GPU 架构和其强大计算能力的关键,也是众多用户和开发者对 GPU 技术最常提出的疑问之一。要理解 CUDA 核心,首先需要了解 CUDA 本身。
众所周知,CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)是 NVIDIA 推出的一项革命性技术,作为一个并行计算平台和编程模型,旨在充分利用图形处理器(GPU)的强大并行计算能力,将其应用于传统上由中央处理器(CPU)执行的通用计算(General-Purpose Computing on GPUs,简称 GPGPU)。
CUDA 的出现,打破了 GPU 仅用于图形渲染的传统认知,将其应用领域拓展到了科学计算、人工智能、深度学习、金融分析、医学影像等众多计算密集型领域。
作为 GPU 中实际执行计算任务的基本单元,CUDA 核心被设计成高度并行,尤其擅长处理浮点运算、整数运算以及其他计算密集型任务。每个 CUDA 核心可以并发执行多个线程(通常以线程束或 Warp 的形式组织),在每个时钟周期内并行处理多条指令。这种大规模的并行执行能力是 CUDA 实现高性能计算的关键所在,也是 GPU 在深度学习等领域表现出远超 CPU 性能的重要原因。
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到底需要多少 NVIDIA CUDA Cores ?
通常,在实际的业务场景中,CUDA 核心的需求量主要取决于我们的实际使用场景。不同任务或业务特性对计算能力的要求各不相同。以下内容将帮助大家根据常见应用场景,选择合适数量的 CUDA 核心。
对于日常办公、网页浏览、文档处理、轻量级照片编辑以及观看高清视频等入门级任务,对 GPU 的计算需求相对较低。像 NVIDIA GeForce GTX 1650 这样的入门级显卡,配备约 896 个 CUDA 核心,足以胜任这些任务。
此类的优势在于功耗低、发热量小,性价比高,非常适合对图形性能要求不高的用户。例如,使用 Microsoft Office 套件、浏览网页、观看 YouTube 视频、进行简单的图片裁剪和调整等操作,GTX 1650 都能流畅运行。
游戏玩家对 GPU 的性能要求较高,CUDA 核心的数量直接影响游戏的流畅度和画面质量。根据不同的游戏需求,可以选择不同数量的 CUDA 核心:
此类能够在保证流畅游戏体验的同时,兼顾成本效益。例如,《英雄联盟》、《守望先锋》、《CS:GO》等游戏,RTX 3060 都能在中高画质下流畅运行。
例如,NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti 拥有 4,864 个 CUDA 核心,能够在高画质和高分辨率下流畅运行 demanding 的 3A 大作,并提供更逼真的光影效果。例如,《赛博朋克 2077》、《Control》、《古墓丽影:暗影》等支持光线追踪的游戏,在 RTX 3060 Ti 上能获得更佳的视觉体验。
视频编辑、3D 建模、图形设计、动画渲染等内容创作工作对 GPU 的计算能力要求极高。更多的 CUDA 核心能够显著加速渲染速度,提高工作效率。
例如,NVIDIA GeForce RTX 3080 拥有 8,704 个 CUDA 核心,能够满足大多数专业内容创作的需求。对于需要处理极其复杂的项目或追求极致效率的专业人士,则可以考虑拥有更多 CUDA 核心的高端设备。
深度学习模型的训练和推理,以及大规模数据集的处理,是典型的计算密集型任务,需要强大的并行计算能力。CUDA 核心的数量直接影响着模型训练的速度和效率。
例如,NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 拥有 10,752 个 CUDA 核心,NVIDIA GeForce RTX 4090 拥有 16,384 个 CUDA 核心,这类高端设备是进行深度学习研究和开发的首选。
针对物理、化学、生物、工程等领域的科学模拟,通常需要进行大规模的数值计算和模拟,对计算能力的要求非常高。拥有高核心数的 GPU,例如 NVIDIA RTX 4090,能够大幅缩短计算时间,使研究人员能够进行更复杂、更精确的模拟分析,从而推动科学研究的进步。
而对于建筑设计、工业设计、电影特效、虚拟现实等专业图形和可视化应用,需要进行高精度的 3D 渲染和复杂的视觉效果处理。此类场景需要更为专业的NVIDIA RTX 4080 拥有 9,728 个 CUDA 核心,能够为这些 Demanding 任务提供卓越的性能,确保流畅和高质量的视觉输出。
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那么,选择 CUDA Cores 时需要考虑哪些关键因素 ?
通常而言,CUDA Cores的选择是一件至关重要的事项,在选择适合自己需求的 CUDA 核心数量时,不仅需要关注显卡的性能参数,还需要综合考虑多个技术和系统层面的因素。以下是几个关键方面的详细说明,帮助大家在多样化场景中做出最佳选择。
随着计算技术不断发展,软件和硬件的需求也在逐年增长。例如,图形设计、机器学习等领域的工具通常会随着更新迭代而需要更高的计算性能。为避免频繁更换硬件,建议选择具备一定前瞻性的显卡,即使当前需求不高,也可以为未来的高性能任务提供保障。
例如,当前仅需进行 1080p 游戏,但未来计划升级到 4K 分辨率或采用光线追踪技术,这种情况下,可以选择高于当前需求的 GPU(例如 RTX 4070 或更高型号)。
CUDA 核心数量并非唯一决定系统性能的因素,GPU 的整体表现需要与其他硬件组件相辅相成。如果 CPU、内存、存储等无法与 GPU 匹配,会导致性能瓶颈,影响实际体验。具体如下所示:
更高数量的 CUDA 核心通常意味着更高的功耗和热量。这不仅需要更强大的电源支持,还需要高效的散热解决方案以保证系统的稳定运行。具体可参考如下:
虽然高 CUDA 核心数量可以提供更强的性能,但这些显卡的成本也更高。需要根据预算合理分配资金,选择在性能和成本之间取得平衡的显卡。通常而言,在实际的场景中,针对特定的业务需求,我们可以采用如下:
不同软件对 GPU 的利用率和性能优化程度可能不同,因此在选择 CUDA 核心数量时,还需要确认目标显卡是否支持所使用的软件。具体涉及如下:
Happy Coding ~
Reference :
[1] https://community.fs.com/de/article/an-overview-of-nvidia-nvlink.html
[2] https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/
Adiós !