cuda核心（CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系大吗）

本文目录

• CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系大吗
• CUDA是什么主要应用在什么地方
• cuda主要用于哪具体是什么
• cuda核心数量有什么用
• 英伟达的CUDA核心

CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系大吗

CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系是比较大的，CUDA运算速度和核心频率有关，而CUDA核心数量则决定了显卡的计算力的强弱。

CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。

CUDA是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口。

而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。

CUDA是什么主要应用在什么地方

CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，主要运用在显卡方面。

CUDA是NVIDIA的通用并行计算架构，使gpu能够解决复杂的计算问题。它包括CUDA指令集架构（ISA）和GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言编写CUDA架构的程序，在支持CUDA的处理器上运行超高性能。CUDA3．0已经支持c＋＋和FORTRAN。

发展现况：

支持CUDA的gpu已经售出了超过1亿，成千上万的软件开发人员正在使用免费的CUDA软件开发工具来解决专业和家庭应用中的问题。这些应用范围从视频和音频处理和物理效果模拟到石油和天然气勘探、产品设计、医学成像和科学研究。

CUDA的核心是三个重要的抽象：线程组层次结构、共享存储和barrier同步，这可以很容易地暴露给程序员，作为C语言的最小扩展。

CUDA软件栈由几个层组成，一个硬件驱动程序、一个应用程序编程接口（API）及其运行时，以及两个高级通用数学库CUFFT和CUBLAS。硬件被设计为支持轻量级驱动程序和运行时层，从而提高性能。

cuda主要用于哪具体是什么

CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。 随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。 目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia显卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。 CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2005集成在一起。 Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。 从CUDA体系结构的组成来说，包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动（表2）。 开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。目前CUDA的1.1版提供了两个标准的数学运算库——CUFFT（离散快速傅立叶变换）和CUBLAS（离散基本线性计算）的实现。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题，也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。此外，开发人员也可以在CUDA的技术基础上实现出更多的开发库。 运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。基于CUDA开发的程序代码在实际执行中分为两种，一种是运行在CPU上的宿主代码（Host Code），一种是运行在GPU上的设备代码（Device Code）。不同类型的代码由于其运行的物理位置不同，能够访问到的资源不同，因此对应的运行期组件也分为公共组件、宿主组件和设备组件三个部分，基本上囊括了所有在GPGPU开发中所需要的功能和能够使用到的资源接口，开发人员可以通过运行期环境的编程接口实现各种类型的计算。 由于目前存在着多种GPU版本的NVidia显卡，不同版本的GPU之间都有不同的差异，因此驱动部分基本上可以理解为是CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。CUDA提供运行期环境也是通过这一层来实现各种功能的。目前基于CUDA开发的应用必须有NVIDIA CUDA-enable的硬件支持，NVidia公司GPU运算事业部总经理Andy Keane在一次活动中表示：一个充满生命力的技术平台应该是开放的，CUDA未来也会向这个方向发展。由于CUDA的体系结构中有硬件抽象层的存在，因此今后也有可能发展成为一个通用的GPGPU标准接口，兼容不同厂商的GPU产品 CUDA 工具包是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境。CUDA开发环境包括: · nvcc C语言编译器 · 适用于GPU（图形处理器）的CUDA FFT和BLAS库 · 分析器 · 适用于GPU（图形处理器）的gdb调试器（在2008年3月推出alpha版） · CUDA运行时（CUDA runtime）驱动程序（目前在标准的NVIDIA GPU驱动中也提供） · CUDA编程手册 CUDA开发者软件开发包（SDK）提供了一些范例（附有源代码），以帮助使用者开始CUDA编程。这些范例包括: · 并行双调排序 · 矩阵乘法 · 矩阵转置 · 利用计时器进行性能评价 · 并行大数组的前缀和（扫描） · 图像卷积 · 使用Haar小波的一维DWT · OpenGL和Direct3D图形互操作示例 · CUDA BLAS和FFT库的使用示例 · CPU-GPU C—和C++—代码集成 · 二项式期权定价模型 · Black-Scholes期权定价模型 · Monte-Carlo期权定价模型 · 并行Mersenne Twister（随机数生成） · 并行直方图 · 图像去噪 · Sobel边缘检测滤波器 · MathWorks MATLAB 新的基于1.1版CUDA的SDK 范例现在也已经发布了。 技术功能 ·在GPU（图形处理器）上提供标准C编程语言 · 为在支持CUDA的NVIDIA GPU（图形处理器）上进行并行计算而提供了统一的软硬件解决方案 · CUDA兼容的GPU（图形处理器）包括很多：从低功耗的笔记本上用的GPU到高性能的，多GPU的系统。 · 支持CUDA的GPU（图形处理器）支持并行数据缓存和线程执行管理器 · 标准FFT（快速傅立叶变换）和BLAS（基本线性代数子程序）数值程序库 · 针对计算的专用CUDA驱动 · 经过优化的，从中央处理器（CPU）到支持CUDA的GPU（图形处理器）的直接上传、下载通道 · CUDA驱动可与OpenGL和DirectX图形驱动程序实现互操作 · 支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系统 · 为了研究以及开发语言的目的，CUDA提供对驱动程序的直接访问，以及汇编语言级的访问 NVIDIA进军高性能计算领域，推出了Tesla&CUDA高性能计算系列解决方案，CUDA技术，一种基于NVIDIA图形处理器（GPU）上全新的并行计算体系架构，让科学家、工程师和其他专业技术人员能够解决以前无法解决的问题，作为一个专用高性能GPU计算解决方案，NVIDIA把超级计算能够带给任何工作站或服务器，以及标准、基于CPU的服务器集群 CUDA是用于GPU计算的开发环境，它是一个全新的软硬件架构，可以将GPU视为一个并行数据计算的设备，对所进行的计算进行分配和管理。在CUDA的架构中，这些计算不再像过去所谓的GPGPU架构那样必须将计算映射到图形API（OpenGL和Direct 3D）中，因此对于开发者来说，CUDA的开发门槛大大降低了。CUDA的GPU编程语言基于标准的C语言，因此任何有C语言基础的用户都很容易地开发CUDA的应用程序。 由于GPU的特点是处理密集型数据和并行数据计算，因此CUDA非常适合需要大规模并行计算的领域。目前CUDA除了可以用C语言开发，也已经提供FORTRAN的应用接口，未来可以预计CUDA会支持C++、Java、Python等各类语言。可广泛的应用在图形动画、科学计算、地质、生物、物理模拟等领域。 2008年NVIDIA推出CUDA SDK2.0版本，大幅提升了CUDA的使用范围。使得CUDA技术愈发成熟 目前，支持CUDA的GPU销量已逾1亿，数以千计的软件开发人员正在使用免费的CUDA软件开发工具来解决各种专业以及家用应用程序中的问题。这些应用程序从视频与音频处理和物理效果模拟到石油天然气勘探、产品设计、医学成像以及科学研究，涵盖了各个领域。 目前市面上已经部署了超过一亿颗支持CUDA的GPU，数以千计的软件开发人员正在使用免费的CUDA软件工具来为各种应用程序加速。 CUDA 的核心有三个重要抽象概念： 线程组层次结构、共享存储器、屏蔽同步（ barrier synchronization），可轻松将其作为C 语言的最小扩展级公开给程序员。 CUDA 软件堆栈由几层组成，一个硬件驱动程序，一个应用程序编程接口(API) 和它的Runtime， 还有二个高级的通用数学库，CUFFT 和CUBLAS。硬件被设计成支持轻 量级的驱动和Runtime 层面，因而提高性能。

cuda核心数量有什么用

cuda核心数量越多运算速度就会越快。

同样架构下，运算速度和核心数量等比例递增，Cuda核心里面有运算器，例如一个Float32浮点运算器，1000个核心，1G主频，则FP32的算力为1T Flops，就是这么简单。

新的架构下：

1、Float的运算器可能是 64位的，可以实现双精度计算，在单精度上翻倍。

2、新的Tensor Core运算器支持FP16、INT8、INT4的计算能力，速度等比例翻倍。

3、新的Tensor Core可以支持4*4 个运算在一个时钟周期内完成，性能翻16倍数，Cuda Core和Tensor Core是不同的硬件单元，计算性能累加。

中央处理器（central processing unit，简称CPU）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。

CPU出现于大规模集成电路时代，处理器架构设计的迭代更新以及集成电路工艺的不断提升促使其不断发展完善。

从最初专用于数学计算到广泛应用于通用计算，从4位到8位、16位、32位处理器，最后到64位处理器，从各厂商互不兼容到不同指令集架构规范的出现，CPU 自诞生以来一直在飞速发展。

冯诺依曼体系结构是现代计算机的基础。在该体系结构下，程序和数据统一存储，指令和数据需要从同一存储空间存取。

经由同一总线传输，无法重叠执行。根据冯诺依曼体系，CPU的工作分为以下 5 个阶段：取指令阶段、指令译码阶段、执行指令阶段、访存取数和结果写回。

英伟达的CUDA核心

首先，这种提升并不能角“猛”，只有6倍而已，一般一个数量级以上的提升才是非常可观的。其实所有的这些处理器，都是遵循摩尔定律(Moore’s law)的，也就是“over the history of computing hardware, the number of transistors in a dense integrated circuit doubles approximately every two years. ” 意思是在计算硬件历史上，一块密集的集成电路版上面的电晶体数量大约每两年增加一倍。其次，在实际中用CUDA在做并行计算时候，通常不会考虑CUDA core这一概念，因为这是CUDA自动去部署的事情。而需要考虑的是一个GPU有多少个SM(streaming multiprocessor)，这个SM的数量越多，那么你的GPU的性能越好。谢谢。