GPU的每个多处理器有多少'CUDA核心'？

在这个问答内容中，我们讨论了GPU的每个多处理器中有多少'CUDA核心'。

首先，我们需要了解GPU和CUDA的基本概念。GPU（图形处理器）是一种专门设计用于处理图形和图像的处理器，它具有大量的并行计算单元，可以同时处理多个任务。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速各种应用程序，如科学计算、图像处理、机器学习等。

在GPU中，每个多处理器都包含多个CUDA核心。具体的CUDA核心数量取决于GPU的型号和架构。例如，NVIDIA的GeForce RTX 3090 GPU拥有10496个CUDA核心，而AWS的G4ad实例使用的NVIDIA A100 GPU具有40GB HBM2内存和7980个CUDA核心。

总之，GPU的每个多处理器中包含多个CUDA核心，具体数量取决于GPU的型号和架构。在使用GPU进行计算任务时，了解CUDA核心的数量和分布可以帮助开发者更好地利用GPU的计算能力，从而提高应用程序的性能。