Última atualização em 3 de março de 2023
CUDA da Nvidia (Compute Unified Device Architecture) os núcleos são as unidades de processamento nas unidades de processamento gráfico da Nvidia ( GPUs) projetadas para lidar com tarefas de computação paralela. Os núcleos CUDA são especificamente otimizados para tarefas de computação de uso geral que podem ser processadas em paralelo, como cálculos matemáticos e simulações científicas.
A GPU que possui mais núcleos CUDA no momento é a RTX 4090. A GPU A Nvidia RTX 4090 é a GPU mais poderosa atualmente disponível no mercado, com impressionantes 16.384 núcleos CUDA. O RTX 4090 é baseado na arquitetura Ada da Nvidia, que apresenta uma série de melhorias em relação à arquitetura Ampere anterior, incluindo um novo design de multiprocessador (SM) de streaming e rastreamento de raio aprimorado e desempenho de núcleo tensor.
Além de seu enorme número de núcleos CUDA, o O RTX 4090 também possui 328 Tensor Cores, projetados para acelerar o aprendizado profundo e as cargas de trabalho de IA. Ele também possui 82 núcleos RT, que são especificamente otimizados para ray tracing em tempo real, tornando-o adequado para jogos de ponta e aplicativos profissionais, como renderização e animação 3D.
O RTX 4090 possui um velocidade de clock base de 1395 MHz e uma velocidade de clock de aumento de 1695 MHz, tornando-a uma das GPUs mais rápidas atualmente disponíveis. Ele também possui 24 GB de memória GDDR6X, que oferece alta largura de banda e baixa latência para cargas de trabalho exigentes.
Devido ao seu alto desempenho e ao grande número de núcleos CUDA, o RTX 4090 é voltado principalmente para usuários profissionais e é adequado para tarefas como simulações científicas, aprendizado de máquina e edição de vídeo. No entanto, também é uma GPU de jogos altamente capaz, capaz de fornecer altas taxas de quadros e gráficos ultrarrealistas nos jogos mais exigentes do mercado.
O que são núcleos CUDA?
Cada um O núcleo CUDA é uma pequena unidade de processamento programável que pode executar um grande número de cálculos simples e paralelos simultaneamente. Quanto mais núcleos CUDA uma GPU tiver, mais cálculos paralelos ela poderá executar simultaneamente. Isso torna os núcleos CUDA adequados para tarefas que exigem alto poder computacional, como aprendizado de máquina, inteligência artificial e computação científica.
Os núcleos CUDA podem ser programados usando a linguagem de programação CUDA, que é um C-linguagem baseada que inclui extensões para computação paralela. A arquitetura CUDA também inclui um conjunto de bibliotecas e ferramentas que tornam mais fácil para os desenvolvedores escrever e otimizar programas para GPUs habilitadas para CUDA.