Zuletzt aktualisiert am 3. März 2023
Nvidias CUDA (Compute Unified Device Architecture) Kerne sind die Verarbeitungseinheiten in Nvidia-Grafikverarbeitungseinheiten ( GPUs), die für parallele Rechenaufgaben ausgelegt sind. CUDA-Kerne sind speziell für allgemeine Rechenaufgaben optimiert, die parallel verarbeitet werden können, wie mathematische Berechnungen und wissenschaftliche Simulationen.
Die GPU mit den meisten CUDA-Kernen ist derzeit die RTX 4090. Die Nvidia RTX 4090 ist die leistungsstärkste GPU, die derzeit auf dem Markt erhältlich ist, mit erstaunlichen 16.384 CUDA-Kernen. Die RTX 4090 basiert auf der Ada-Architektur von Nvidia, die eine Reihe von Verbesserungen gegenüber der vorherigen Ampere-Architektur aufweist, darunter ein neues Streaming-Multiprozessor(SM)-Design und verbesserte Raytracing-und Tensor-Core-Leistung.
Zusätzlich zu seiner enormen Anzahl an CUDA-Kernen bietet die RTX 4090 verfügt außerdem über 328 Tensor Cores, die darauf ausgelegt sind, Deep Learning und KI-Workloads zu beschleunigen. Es verfügt außerdem über 82 RT-Kerne, die speziell für Echtzeit-Raytracing optimiert sind, wodurch es sich gut für High-End-Spiele und professionelle Anwendungen wie 3D-Rendering und-Animation eignet.
Der RTX 4090 verfügt über einen Basistaktrate von 1395 MHz und eine Boost-Taktrate von 1695 MHz, was sie zu einer der schnellsten derzeit erhältlichen GPUs macht. Es verfügt außerdem über massive 24 GB GDDR6X-Speicher, der eine hohe Bandbreite und geringe Latenz für anspruchsvolle Workloads bietet.
Aufgrund seiner hohen Leistung und der enormen Anzahl von CUDA-Kernen richtet sich der RTX 4090 in erster Linie an professionelle Benutzer und eignet sich gut für Aufgaben wie wissenschaftliche Simulationen, maschinelles Lernen und Videobearbeitung. Es ist jedoch auch eine hochleistungsfähige Gaming-GPU, die hohe Bildraten und ultrarealistische Grafiken in den anspruchsvollsten Spielen auf dem Markt liefern kann.
Was sind CUDA-Kerne?
Jeder Der CUDA-Kern ist eine kleine, programmierbare Verarbeitungseinheit, die eine große Anzahl einfacher, paralleler Berechnungen gleichzeitig ausführen kann. Je mehr CUDA-Kerne eine GPU hat, desto mehr parallele Berechnungen kann sie gleichzeitig durchführen. Dadurch eignen sich CUDA-Kerne gut für Aufgaben, die eine hohe Rechenleistung erfordern, wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und wissenschaftliches Rechnen.
CUDA-Kerne können mit der Programmiersprache CUDA, einer C-basierte Sprache, die Erweiterungen für paralleles Rechnen enthält. Die CUDA-Architektur enthält auch eine Reihe von Bibliotheken und Tools, die es Entwicklern erleichtern, Programme für CUDA-fähige GPUs zu schreiben und zu optimieren.