Sviluppato da Nvidia per le unità di elaborazione grafica (GPU), Compute Unified Device Architecture (CUDA) è una piattaforma tecnologica che accelera i processi di calcolo della GPU. I core Nvidia CUDA sono unità di elaborazione parallele o separate all'interno della GPU, con più core che generalmente equivalgono a prestazioni migliori.
Con CUDA, i ricercatori e gli sviluppatori di software possono inviare codice C, C++ e Fortran alla GPU senza utilizzare il codice assembly. Questa razionalizzazione sfrutta il calcolo parallelo in cui migliaia di attività, o thread, vengono eseguiti contemporaneamente.
Cosa sono i CUDA Core?
I core Nvidia CUDA sono processori paralleli simili a un processore in un computer, che può essere un processore dual o quad-core. Le GPU Nvidia, tuttavia, possono avere diverse migliaia di core.
Quando acquisti una scheda video Nvidia, potresti vedere un riferimento al numero di core CUDA contenuti in una scheda. I core sono responsabili di varie attività relative alla velocità e alla potenza della GPU.
Poiché i core CUDA sono responsabili della gestione dei dati che si muovono attraverso una GPU, i core spesso gestiscono la grafica dei videogiochi in situazioni in cui i personaggi e gli scenari vengono caricati.
I core CUDA sono simili agli Stream Processor AMD; questi sono semplicemente denominati in modo diverso. Tuttavia, non puoi equiparare una GPU Nvidia 300 CUDA con una GPU AMD 300 Stream Processor.
Le applicazioni possono essere create per sfruttare le prestazioni migliorate offerte dai core CUDA. Puoi vedere un elenco di queste applicazioni nella pagina delle applicazioni GPU Nvidia.
Scegliere una scheda video con CUDA
Un numero maggiore di core CUDA in genere significa che la scheda video fornisce prestazioni complessive più veloci. Ma il numero di core CUDA è solo uno dei numerosi fattori da considerare quando si sceglie una scheda video.
Nvidia offre una gamma di schede con da un minimo di otto core CUDA a un massimo di 5.760 core CUDA nella GeForce GTX TITAN Z.
Le schede grafiche con architettura Tesla, Fermi, Kepler, Maxwell o Pascal supportano CUDA.
