Οι GPU της Nvidia έχουν προχωρήσει πολύ, όχι μόνο όσον αφορά την απόδοση του παιχνιδιού, αλλά και σε άλλες εφαρμογές, ειδικά την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση. Οι δύο κύριοι παράγοντες που ευθύνονται για την απόδοση της GPU της Nvidia είναι οι πυρήνες CUDA και Tensor που υπάρχουν σχεδόν σε κάθε σύγχρονη GPU Nvidia που μπορείτε να αγοράσετε.
Αλλά τι ακριβώς κάνουν αυτοί οι πυρήνες και αν και οι δύο χρησιμοποιούνται σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, σε τι διαφέρουν;
Τι είναι οι πυρήνες CUDA και σε τι χρησιμοποιούνται;
Το CUDA σημαίνει Compute Unified Device Architecture, το οποίο δεν εξηγεί πολλά για την παρουσία τους σε μια GPU. Αυτοί οι πυρήνες εισήχθησαν στη σειρά GPU της Nvidia στην αρχιτεκτονική Maxwell του 2014 και ειδικεύονται στην παράλληλη επεξεργασία.
Μοιάζουν αρκετά με τους πυρήνες της CPU ως προς τη λειτουργία τους, αλλά είναι καλύτεροι στο χειρισμό ορισμένων εργασίες, συμπεριλαμβανομένων κρυπτογραφικών κατακερματισμών, μηχανών φυσικής, έργων που σχετίζονται με την επιστήμη δεδομένων, ακόμη και παιχνιδιών ανάπτυξη.
Ενώ έχουμε ήδη καλύψει πώς οι πυρήνες CUDA επηρεάζουν την απόδοση παιχνιδιού του υπολογιστή σας, είναι εξίσου χρήσιμα στο τσάκισμα των αριθμών. Ενώ ακόμη και οι πιο ισχυρές CPU έχουν πυρήνες σε διψήφιο αριθμό, οι GPU της Nvidia διαθέτουν αρκετές χιλιάδες πυρήνες CUDA που τους καθιστούν πολύ πιο γρήγορους σε αριθμητικούς φόρτους εργασίας. Επιπλέον, δεδομένου ότι κάνουν αυτούς τους υπολογισμούς παράλληλα, έχετε πολύ μεγαλύτερες ταχύτητες με τους πυρήνες CUDA.
Οι πυρήνες CUDA είναι γρηγορότεροι από τους μοντέρνους πυρήνες CPU, όταν πρόκειται για θρύψαλα αριθμούς, αλλά και πάλι δεν αποτελούν την ιδανική λύση. Αυτό συμβαίνει επειδή δεν προοριζόταν ποτέ να χρησιμοποιηθούν με αυτόν τον τρόπο. Οι πυρήνες CUDA κατασκευάστηκαν ειδικά για επεξεργασία γραφικών και για να κάνουν τις GPU της Nvidia πιο ικανές στην απόδοση του παιχνιδιού.
Τι είναι οι πυρήνες Tensor και σε τι χρησιμεύουν;
Καθώς οι GPU άρχισαν να χρησιμοποιούνται για φόρτους εργασίας τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, η Nvidia εισήγαγε πυρήνες Tensor στην αρχιτεκτονική Volta για τις GPU των κέντρων δεδομένων της από το 2017.
Ωστόσο, χρειάστηκε μέχρι την αρχιτεκτονική Nvidia Turing (GPU της σειράς RTX 20) για να έρθουν αυτοί οι πυρήνες στις GPU των καταναλωτών. Θυμάμαι ότι ενώ οι κάρτες της σειράς GTX 16 βασίζονται επίσης στην αρχιτεκτονική Turing, δεν περιλαμβάνουν ίχνος ακτίνων ή Tensor πυρήνες.
Ενώ οι πυρήνες CUDA ήταν επαρκείς στην καλύτερη περίπτωση για υπολογιστικούς φόρτους εργασίας, οι πυρήνες Tensor αύξησαν το ante όντας σημαντικά ταχύτεροι. Ενώ οι πυρήνες CUDA μπορούν να εκτελέσουν μόνο μία λειτουργία ανά κύκλο ρολογιού, οι πυρήνες Tensor μπορούν να χειριστούν πολλαπλές λειτουργίες, δίνοντάς τους μια απίστευτη ώθηση απόδοσης. Βασικά, το μόνο που κάνουν οι πυρήνες Tensor είναι να αυξάνουν την ταχύτητα του πολλαπλασιασμού του πίνακα.
Αυτή η ώθηση στην υπολογιστική ταχύτητα έρχεται με το κόστος της ακρίβειας, με τους πυρήνες CUDA να είναι σημαντικά πιο ακριβείς. Τούτου λεχθέντος, όταν πρόκειται για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης, οι πυρήνες Tensor είναι πολύ πιο αποτελεσματικοί όσον αφορά την υπολογιστική ταχύτητα και το συνολικό κόστος. Ως εκ τούτου, η απώλεια στην ακρίβεια συχνά παραμελείται.
Πώς επηρεάζουν οι πυρήνες Tensor και CUDA την απόδοση της GPU;
Όπως πιθανότατα μπορείτε να μαντέψετε μέχρι τώρα, ενώ οι πυρήνες CUDA και Tensor μπορούν να χειριστούν τον ίδιο φόρτο εργασίας, είναι και οι δύο εξειδικευμένοι πυρήνες για απόδοση γραφικών και αριθμητικοί φόρτοι εργασίας, αντίστοιχα.
Αυτό σημαίνει ότι ανάλογα με τον χρήστη στον οποίο στοχεύεται μια συγκεκριμένη GPU, θα έχει διαφορετικό αριθμό πυρήνων. Για παράδειγμα, αν λάβουμε υπόψη το RTX 4090, την πιο πρόσφατη και καλύτερη GPU παιχνιδιών της Nvidia που απευθύνεται σε καταναλωτές, θα λάβετε πολύ περισσότερους πυρήνες CUDA από τους πυρήνες Tensor. 16.384 πυρήνες CUDA σε 512 πυρήνες Tensor, για να είμαστε συγκεκριμένοι.
Συγκριτικά, η GPU Nvidia L40 για κέντρα δεδομένων, που βασίζεται στην ίδια αρχιτεκτονική Ada Lovelace με το RTX 4090, έχει 18.176 πυρήνες CUDA και 568 πυρήνες Tensor. Αυτό μπορεί να μην φαίνεται τόσο μεγάλη διαφορά, αλλά μπορεί να επηρεάσει μαζικά την απόδοση αυτών των GPU.
Όσον αφορά τη θεωρητική απόδοση, το L40 έχει απόδοση 90,52 TFlops FP16 και FP32 καθώς και 1.414 GFlops απόδοσης FP64. Αυτή είναι μια τεράστια ώθηση απόδοσης σε σύγκριση με τις επιδόσεις 82,58 TFlop FP16 και FP32 του RTX 4090 και 1.290 GFlop απόδοσης FP64.
Αν δεν γνωρίζετε καλά τους αριθμούς απόδοσης της GPU, οι παραπάνω αριθμοί απόδοσης κινητής υποδιαστολής GPU της Nvidia ενδέχεται να μην σημαίνουν πολλά για εσάς. Ωστόσο, εν συντομία, δείχνουν ότι το L40 είναι πολύ πιο γρήγορο από το RTX 4090 όσον αφορά τους αριθμητικούς υπολογισμούς—αυτούς που χρειάζονται για φόρτους εργασίας με βάση την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση.
Η βελτίωση της απόδοσης γίνεται ακόμη πιο εντυπωσιακή αν λάβετε υπόψη την κατανάλωση ενέργειας των δύο GPU. Το RTX 4090 έχει βαθμολογία TGP (Δεν πρέπει να συγχέεται με το TDP, υπάρχει μια μικρή διαφορά) των 450W, ενώ το L40 έχει ονομαστική ισχύ μόνο 300W.
Και οι δύο αυτές GPU θα τρέχουν παιχνίδια και θα εκπαιδεύουν το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης μια χαρά. Ωστόσο, το RTX 4090 θα είναι καλύτερο στην εκτέλεση παιχνιδιών και το L40 θα είναι καλύτερο στην εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.
CUDA Cores vs. Πυρήνες τανυστήρα: Ποιο είναι πιο σημαντικό;
Και οι δύο πυρήνες είναι εξίσου σημαντικοί, ανεξάρτητα από το αν αγοράζετε τη GPU σας για παιχνίδια ή την τοποθετείτε σε μια βάση δεδομένων κέντρου δεδομένων. Οι GPU παιχνιδιών της Nvidia που απευθύνονται στους καταναλωτές χρησιμοποιούν μια σειρά από λειτουργίες AI (κυρίως DLSS) και η ύπαρξη πυρήνων Tensor μπορεί να είναι χρήσιμη.
Όσον αφορά τις GPU των κέντρων δεδομένων, οι πυρήνες CUDA και Tensor λειτουργούν παράλληλα τις περισσότερες φορές ούτως ή άλλως, επομένως θα λάβετε και τα δύο ανεξάρτητα από τη GPU που θα επιλέξετε. Αντί να εστιάσετε σε έναν συγκεκριμένο τύπο πυρήνα στη GPU σας, θα πρέπει να εστιάσετε περισσότερο στο τι κάνει η κάρτα γραφικών στο σύνολό της και στον τύπο του χρήστη για τον οποίο προορίζεται.
Οι πυρήνες CUDA ειδικεύονται στον χειρισμό φόρτου εργασίας γραφικών, ενώ οι πυρήνες Tensor είναι καλύτεροι στους αριθμητικούς. Συνεργάζονται και είναι εναλλάξιμα σε κάποιο βαθμό, αλλά χειρίζονται τις δικές τους ειδικότητες, γι' αυτό και υπάρχουν εξαρχής.
Διαφορετικές GPU ειδικεύονται σε διαφορετικές πτυχές. Το RTX 4090 θα συντρίψει εύκολα οποιοδήποτε παιχνίδι του ρίξετε, ενώ το RTX 4060 μπορεί να χειριστεί μόνο παιχνίδια 1080p. Εάν δεν παίζετε παιχνίδια χρησιμοποιώντας τη GPU σας και το χρειάζεστε μόνο για να καταγράψετε αριθμούς ή να εκπαιδεύσετε νευρωνικά δίκτυα, μια GPU κέντρου δεδομένων της σειράς A, όπως η A100 ή ακόμα και η L40, είναι το καλύτερο στοίχημά σας.
Οι πυρήνες της GPU σας έχουν σημασία
Περισσότεροι πυρήνες GPU θα σας προσφέρουν καλύτερη συνολική απόδοση, καθώς η GPU σας θα είναι πιο ευέλικτη και θα διαθέτει ειδικούς πόρους για το χειρισμό διαφορετικών εργασιών. Ωστόσο, η τυφλή λήψη μιας GPU με τον μεγαλύτερο αριθμό πυρήνων δεν είναι η καλύτερη απόφαση. Αφιερώστε λίγο χρόνο για να εξετάσετε προσεκτικά την περίπτωση χρήσης σας, ρίξτε μια ματιά στις δυνατότητες της GPU στο σύνολό τους και, στη συνέχεια, κάντε την επιλογή σας.
