एनवीडिया क्यूडा कोर क्या हैं और उनका महत्व क्या है

CUDA कोर की राशि उन डेटा में से एक है जिसे हम अक्सर अपने नए पीसी के लिए GPU चुनते समय देखते हैं। लेकिन CUDA Cores क्या हैं और उनका महत्व क्या है? इस लेख में हम आपको इसे बहुत ही सरल और समझने योग्य तरीके से समझाते हैं।

CUDA Cores, आपके GeForce GPU के सबसे महत्वपूर्ण डेटा में से एक है

एक बहुत ही सरल तरीके से, CUDA कोर Nvidia के GPU के CPU कोर के बराबर है । इन कोर को एक साथ बड़ी संख्या में गणना करने के लिए अनुकूलित किया जाता है, कुछ ऐसा जो आधुनिक ग्राफिक्स के लिए महत्वपूर्ण है। CUDA लंबे समय से किसी भी GeForce ग्राफिक्स कार्ड की कल्पना शीट पर मुख्य आकर्षण में से एक रहा है।

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CUDA, Nvidia के स्वामित्व वाली तकनीकों में से एक के लिए एक संक्षिप्त रूप है: कंप्यूट यूनिफाइड डिवाइस आर्किटेक्चर । इसका उद्देश्य? कुशल समानांतर कंप्यूटिंग। कंप्यूटेड यूनिफाइड डिवाइस आर्किटेक्चर GPU कम्प्यूट प्रोसेस को गति देता है । एनवीडिया द्वारा ग्राफिक्स प्रसंस्करण इकाइयों के लिए प्रौद्योगिकी विकसित की गई थी। CUDA के साथ, शोधकर्ता और सॉफ़्टवेयर डेवलपर असेंबली कोड का उपयोग किए बिना C, C ++ और फोरट्रान कोड को सीधे GPU पर भेज सकते हैं । यह सरलीकरण समानांतर कंप्यूटिंग का लाभ उठाता है जहां हजारों कार्य या धागे एक साथ चलते हैं।

एक एकल CUDA कोर एक CPU कोर के अनुरूप है, जिसमें मुख्य अंतर यह है कि यह कम परिष्कृत है लेकिन बहुत अधिक संख्या में कार्यान्वित किया जाता है । एक सामान्य CPU में 2 से 16 कोर होते हैं, लेकिन CUDA कोर सैकड़ों या हजारों हैं, यहां तक ​​कि सबसे कम आधुनिक एनवीडिया जीपीयू भी हैं। GeForce GT 1030 वर्तमान में Nvidia का सबसे सरल GPU है, इसमें 384 CUDA Cores हैं, दूसरी ओर, नया GeForce RTX 2080 Ti कंपनी का सबसे उन्नत कार्ड है, जो प्रदर्शन की पेशकश करने के लिए 4000 CUDA कोर से आगे निकल गया है। बहुत ऊँचा।

अपने पीसी पर CUDA कोर का महत्व

एक GPU कई मायनों में एक CPU से भिन्न होता है, लेकिन इसे सीधे शब्दों में कहें, तो CPU एक प्रशासक से अधिक है, जो पूरे पीसी को नियंत्रित करने के लिए जिम्मेदार है, जबकि एक GPU भारी उठाने के लिए सबसे उपयुक्त समाधान है । ग्राफिक्स प्रोसेसिंग के लिए कई जटिल गणनाओं को एक साथ करने की आवश्यकता होती है, यही वजह है कि GPU में CUDA कोर की इतनी बड़ी मात्रा को लागू किया जाता है। यह देखते हुए कि जीपीयू को विशेष रूप से इस उद्देश्य के लिए डिज़ाइन और अनुकूलित किया गया है, उनका कोर सीपीयू की तुलना में बहुत छोटा हो सकता है, जो बहुत अधिक बहुमुखी हैं।

अनिवार्य रूप से, किसी भी ग्राफिक्स सेटअप को एक साथ प्रदर्शन करने के लिए गणना की आवश्यकता होती है, जो कि एक बढ़े हुए CUDA कोर काउंट से बहुत लाभान्वित होगा। सबसे स्पष्ट प्रकाश और छाया हैं, लेकिन भौतिकी भी शामिल हैं, साथ ही साथ कुछ प्रकार के चौरसाई और परिवेश रोड़ा भी हैं। जहां एनवीडिया में CUDA कोर है, इसके मुख्य प्रतियोगी, एएमडी में स्ट्रीम प्रोसेसर हैं।

अब ये दो प्रौद्योगिकियां, साथ ही साथ प्रत्येक कंपनी के संबंधित GPU आर्किटेक्चर, स्पष्ट रूप से अलग हैं। हालांकि, मौलिक और कार्यात्मक रूप से, CUDA कोर और स्ट्रीम प्रोसेसर एक ही चीज हैं । CUDA कोर बेहतर रूप से अनुकूलित हैं, क्योंकि एनवीडिया के हार्डवेयर आमतौर पर एएमडी की तुलना करते हैं, लेकिन ग्राफिक्स के प्रदर्शन या गुणवत्ता के मामले में कोई ध्यान देने योग्य अंतर नहीं हैं।

जैसा कि अक्सर पेपर विनिर्देशों के साथ होता है, बस एक GPU में कोर की संख्या अपने आप में एक अच्छा संकेतक नहीं है कि आप हार्डवेयर के टुकड़े से किस तरह के प्रदर्शन की उम्मीद कर सकते हैं । कई अन्य चश्मा, जैसे वीआरएएम क्षमता, CUDA के कोर काउंट की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हैं, और इसमें सॉफ्टवेयर ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ-साथ माइक्रोआर्किटेक्चर दक्षता का भी मुद्दा है।

इस वजह से, GPU के प्रदर्शन को निर्धारित करने का सबसे अच्छा तरीका कुछ बेंचमार्क पर एक नज़र रखना है । इस तरह, आप जान सकते हैं कि किसी दिए गए खेल में आप किस तरह के प्रदर्शन की उम्मीद कर सकते हैं।

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यह सब Nvidia के CUDA कोर के बारे में आवश्यक है । हमें उम्मीद है कि इसने आपको यह स्पष्ट करने में मदद की है कि CUDA कोर क्या हैं, वे क्या करते हैं, और वे कितने महत्वपूर्ण हैं। इन सबसे ऊपर, हमें उम्मीद है कि हमने इस विषय पर आपके द्वारा की गई किसी भी गलत धारणा को दूर करने में मदद की है।