В мире графических процессоров NVIDIA CUDA и Tensor Cores занимают особое место. Эти ядра являются основными вычислительными единицами, которые позволяют GPU выполнять широкий спектр задач, от рендеринга видео до обработки графики и машинного обучения. Несмотря на то что оба типа ядер важны для работы графических карт, они предназначены для различных сценариев использования.
CUDA Cores можно представить как универсальные рабочие лошадки, которые выполняют все задачи, связанные с графикой и многими другими вычислениями. Они работают по принципу параллелизма, разбивая задачи на тысячи подзадач для более быстрого выполнения. В то время как Tensor Cores специализируются на выполнении определенных вычислений, что делает их идеальными для приложений машинного обучения. NVIDIA также использует Tensor Cores для улучшения игровых технологий, таких как DLSS, а также для рендеринга в реальном времени и повышения качества видео.
Ранее графические процессоры использовались в основном для рендеринга графики. Однако исследователи NVIDIA поняли, что GPU могут помочь и в других вычислительных задачах. Так появилась платформа Compute Unified Device Architecture (CUDA), которая позволила разработчикам использовать ядра GPU для выполнения вычислений. В отличие от процессоров, которые могут иметь от одного до 128 ядер, современные графические процессоры NVIDIA могут иметь тысячи CUDA Cores, что делает их идеальными для параллельных вычислений, таких как машинное обучение и обработка данных.
В 2017 году NVIDIA представила Tensor Cores, которые ускоряют вычисления, связанные с машинным обучением. Эти ядра предназначены для быстрого выполнения операций смешанной точности, что критически важно для глубокого обучения. Tensor Cores стали основой для многих новейших технологий NVIDIA, включая Deep Learning Super Sampling (DLSS), который был запущен в 2018 году. DLSS использует возможности AI GPU для рендеринга дополнительных кадров, что делает игровой процесс более плавным.
С каждым обновлением DLSS становится все более продвинутым, добавляя новые функции, такие как Multi Frame Generation (MFG), которая может генерировать до трех искусственных кадров между двумя традиционно отрендеренными. Это значительно увеличивает количество кадров в секунду во время игры. Кроме того, DLSS улучшает качество изображения, используя совместную работу CUDA и Tensor Cores для генерации и масштабирования изображений.
Таким образом, CUDA и Tensor Cores не только улучшают производительность в играх, но и открывают новые горизонты для технологий, связанных с искусственным интеллектом и графикой.