CUDA Cores vs Tensor Cores: Belangrijkste verschillen

Wat is een GPU?

Een grafische verwerkingseenheid (GPU) is een gespecialiseerde processor die is ontworpen om grote aantallen berekeningen tegelijkertijd te verwerken. In tegenstelling tot traditionele CPU's, die zich richten op sequentiële verwerking, GPU's blinken uit in parallelle verwerking, waardoor ze ideaal zijn voor grafische weergave, kunstmatige intelligentie, machinaal leren, wetenschappelijke simulaties, gegevensanalyse, en krachtige computers.

Moderne GPU's bevatten duizenden verwerkingseenheden die samenwerken om veeleisende werklasten te versnellen die veel verder gaan dan wat een CPU op zichzelf kan bereiken.

Twee van de belangrijkste technologieën in NVIDIA GPU's zijn CUDA Cores en Tensor Cores. Terwijl beide bijdragen aan de GPU-prestaties, ze dienen heel verschillende doeleinden.

Als u de verschillen begrijpt, kunnen organisaties de juiste GPU-infrastructuur voor hun workloads kiezen.

Wat zijn CUDA-kernen?

CUDA-kernen zijn de fundamentele verwerkingseenheden in NVIDIA GPU's. Ze zijn verantwoordelijk voor het uitvoeren van parallelle berekeningen voor algemene doeleinden en dienen als primaire werkpaarden voor de meeste GPU-taken.

CUDA staat voor Compute Unified Device Architecture, NVIDIA's platform voor parallel computergebruik.

WordPress-webhosting

Vanaf $ 3,99/maandelijks

Koop nu

In tegenstelling tot CPU-kernen, die zijn geoptimaliseerd voor complexe opeenvolgende taken, CUDA Cores zijn ontworpen om duizenden lichtgewicht bewerkingen tegelijkertijd uit te voeren.

Dankzij deze architectuur kunnen GPU's enorme hoeveelheden gegevens efficiënt verwerken.

Hoe CUDA-kernen werken

CUDA Cores werken met behulp van een parallel uitvoeringsmodel waarbij meerdere threads tegelijkertijd dezelfde instructies uitvoeren op verschillende stukjes gegevens.

Toepassingen verdelen de werklast in:

• Rasters
• Blokken
• Draden

Elke thread wordt toegewezen aan beschikbare CUDA-kernen, waardoor duizenden berekeningen gelijktijdig kunnen plaatsvinden.

Dit ontwerp maakt CUDA-kernen bijzonder effectief voor:

Goedkope VPS-server

Vanaf $ 2,99/maandelijks

Koop nu

• Grafische weergave
• Wetenschappelijk computergebruik
• Videoverwerking
• Gegevensanalyse
• Technische simulaties

Algemene CUDA-kerntoepassingen

Gamen en grafische weergave

CUDA Cores blijven de basis van moderne grafische verwerking.

Zij hanteren:

• Textuurweergave
• Verlichtingsberekeningen
• Schaduwgeneratie
• Programmeerbare shader-berekeningen
• Visuele effecten

Hoewel moderne GPU's ook Ray Tracing en Tensor Cores bevatten, Traditionele renderingworkloads zijn nog steeds sterk afhankelijk van CUDA Cores.

Natuurkundige simulaties

CUDA-versnelling wordt veel gebruikt in simulatieomgevingen.

Voorbeelden zijn onder meer:

• Vloeiende dynamiek
• Bouwtechniek
• Weermodellering
• Moleculaire simulaties
• Botsingsdetectie

Videocodering en -verwerking

CUDA Cores kunnen videofilters versnellen, formaat wijzigen, kleurcorrectie en andere verwerking. NVIDIA's speciale NVENC- en NVDEC-engines verwerken ondersteunde hardwarecodering en -decodering afzonderlijk van CUDA Cores. Een videopijplijn kan deze motoren samen gebruiken; ondersteuning voor codec en formaat is afhankelijk van het GPU-model.

Windows VPS-hosting

Toegang op afstand en volledig beheer

Koop nu

GPU-computergebruik voor algemeen gebruik

Veel industrieën gebruiken CUDA Cores voor krachtige computertaken, zoals:

• Financiële modellering
• Computationele chemie
• Bio-informatica
• Cryptografie
• Big data-analyse

Hun vermogen om grote datasets parallel te verwerken, maakt ze buitengewoon waardevol buiten grafische toepassingen.

Wat zijn tensorkernen?

Tensor Cores zijn gespecialiseerde verwerkingseenheden die te vinden zijn in moderne NVIDIA GPU's en die specifiek zijn ontworpen om de werklast van kunstmatige intelligentie en machine learning te versnellen.

Terwijl CUDA Cores brede parallelle verwerkingsmogelijkheden bieden, Tensor Cores richten zich op één specifieke operatie die de moderne AI-workloads domineert:

Matrixvermenigvuldiging.

Neurale netwerken zijn sterk afhankelijk van matrixoperaties, waardoor Tensor Cores uitzonderlijk effectief zijn voor AI-training en gevolgtrekking.

Tensor Cores werden geïntroduceerd om de prestaties van deep learning-toepassingen dramatisch te verbeteren, terwijl de energie-efficiëntie werd verbeterd en de trainingstijd werd verkort.

Hoe tensorkernen werken

Tensor Cores versnellen wiskundige bewerkingen door gefuseerde multiply-add-berekeningen rechtstreeks in de hardware uit te voeren.

In plaats van matrixbewerkingen op te splitsen in veel kleinere instructies, Tensor Cores voeren meerdere berekeningen tegelijkertijd uit.

Ze ondersteunen formaten met een lagere precisie, zoals:

• FP16
• BF16
• INT8
• INT4

met ondersteunde invoer- en accumulatieformaten, afhankelijk van GPU-generatie en instructie. Drijvende-kommabewerkingen kunnen FP32-accumulatie gebruiken; paden met gehele getallen maken gebruik van accumulatie van gehele getallen. Verminderde precisie vereist nog steeds nauwkeurigheidsvalidatie.

Dankzij deze aanpak kunnen Tensor Cores een dramatisch hogere doorvoer leveren in vergelijking met CUDA Cores bij het verwerken van neurale netwerken.

Algemene Tensor Core-toepassingen

AI-modeltraining

Tensor Cores verkorten de trainingstijd aanzienlijk:

• Grote taalmodellen (LLMs)
• Transformator-architecturen
• Computervisiesystemen
• Recommendation engines

AI-frameworks kunnen Tensor Cores gebruiken via compatibele kernels en bibliotheken. Alleen hardwareondersteuning is onvoldoende: numerieke precisie, matrixvormen, raamwerkinstellingen en operationele ondersteuning zijn ook van belang.

AI-inferentie

Inferentie omvat het uitvoeren van getrainde modellen in productieomgevingen.

Tensorkernen versnellen:

• Chatbots
• Beeldherkenningssystemen
• Recommendation engines
• Platforms voor fraudedetectie
• Spraakherkenningssystemen

Hoogwaardige computers

Veel wetenschappelijke workloads combineren nu traditionele HPC met machine learning.

Tensorkernen versnellen:

• Wetenschappelijke simulaties
• Klimaatmodellering
• Ontdekking van medicijnen
• Genomics onderzoek

Realtime AI-toepassingen

Toepassingen die reacties met een lage latentie vereisen, profiteren enorm van Tensor Core-versnelling.

Voorbeelden zijn onder meer:

• Autonomous systems
• Robotica
• Realtime vertaling
• Zoeken op basis van AI

CUDA Cores vs Tensor Cores

Hoewel beide technologieën binnen dezelfde GPU bestaan, ze zijn ontworpen voor verschillende werklasten.

Purpose

CUDA-kleuren

Ontworpen voor:

• Parallel computergebruik voor algemeen gebruik
• Grafische weergave
• Simulatiewerklasten
• Videoverwerking

Tensorkernen

Speciaal ontworpen voor:

• AI
• Diep leren
• Matrixbewerkingen
• Versnelling van het neurale netwerk

Precisie

CUDA-kleuren

Meestal werken met:

• FP32
• FP64

waardoor ze geschikt zijn voor een breed scala aan computerwerklasten.

Tensorkernen

Geoptimaliseerd voor:

• FP16
• BF16
• INT8
• INT4

terwijl de nauwkeurigheid behouden blijft door verwerking met gemengde precisie.

Prestatie

CUDA Cores voeren berekeningen parallel uit, maar verwerken bewerkingen traditioneler.

Tensor Cores voeren sterk geoptimaliseerde matrixbewerkingen uit die de doorvoer voor AI-workloads dramatisch kunnen verhogen.

In veel AI-scenario's, Tensor Cores kunnen meerdere keren de prestaties leveren van CUDA Cores alleen.

Flexibiliteit

CUDA Cores ondersteunen vrijwel elke GPU-werklast.

Tensor Cores zijn zeer gespecialiseerd en bieden alleen maximale voordelen wanneer de werkbelasting betrekking heeft op neurale netwerken en matrixzware bewerkingen.

Vergelijkingstabel CUDA-kernen versus tensorkernen

Wat beter is voor AI en machine learning?

Voor ondersteunde matrix-zware AI-bewerkingen, Tensor Cores kunnen voor een aanzienlijke versnelling zorgen. Ze vormen een aanvulling op CUDA-kernen, die nog steeds andere delen van de werklast uitvoeren.

Moderne machine learning-modellen zijn sterk afhankelijk van matrixvermenigvuldiging, en Tensor Cores zijn speciaal gebouwd om deze operaties te versnellen.

Voordelen zijn onder meer:

• Snellere modeltraining
• Lagere inferentielatentie
• Verbeterde energie-efficiëntie
• Beter GPU-gebruik

Populaire AI-workloads die profiteren van Tensor Cores zijn onder meer:

• Op GPT gebaseerde taalmodellen
• LLaMA-modellen
• BERT-modellen
• Stabiele diffusie
• Computer vision-frameworks

Tensor Cores verkorten de trainingstijd vaak aanzienlijk in vergelijking met verwerking met alleen CUDA.

Welke NVIDIA GPU's hebben Tensor Cores?

Tensor Cores zijn beschikbaar in veel moderne NVIDIA GPU's, inbegrepen:

GPU's voor datacenters

• NVIDIA A100
• NVIDIA H100
• NVIDIA H200
• NVIDIA B200

Enterprise GPUs

• NVIDIA L40S
• NVIDIA L4
• NVIDIA RTX 6000 Ad

Consumenten-GPU's

• NVIDIA RTX 4090
• NVIDIA RTX 4080 Super
• NVIDIA RTX 4070 Serie

Moderne CUDA-compatibele NVIDIA GPU's bieden algemene parallelle verwerking, maar de beschikbaarheid en formaten van Tensor Core zijn afhankelijk van het exacte GPU-model en de architectuur.

De juiste GPU kiezen

Bij het vergelijken GPU-hosting, controleer zowel de processorarchitectuur als de software die uw werklast gebruikt. Voor doorlopende opdrachten, speciale GPU-servers een implementatieoptie bieden met een expliciet toegewezen fysieke GPU-configuratie.

De juiste keuze hangt af van jouw werkdruk.

Kies indien nodig CUDA-Core-gerichte GPU's

• Gamen
• Videobewerking
• Weergave
• Wetenschappelijke simulaties
• Algemene GPU-versnelling

Kies indien nodig voor Tensor-Core-geoptimaliseerde GPU's

• AI-modeltraining
• Grote taalmodellen
• Diep leren
• AI-gevolgtrekking
• Generatieve AI
• Computervisie

GPU-voorbeelden per werkbelasting

Dit zijn voorbeelden om te evalueren, geen uitputtende ranglijst. Benchmark uw applicatie en controleer de geheugencapaciteit, precisie ondersteuning, huidige prijs en beschikbaarheid.

CUDA- en tensorkernen begrijpen

CUDA Cores en Tensor Cores werken samen in moderne NVIDIA GPU's, maar ze lossen verschillende problemen op.

CUDA-kernen bieden de flexibele parallelle verwerkingskracht die nodig is voor grafische afbeeldingen, simulaties, video processing, en computergebruik voor algemene doeleinden.

Tensor Cores versnellen de matrixberekeningen die moderne kunstmatige intelligentie en machine learning-systemen aandrijven.

Als uw primaire werklast AI-training of gevolgtrekking omvat, Tensorkernen moeten een topprioriteit zijn. Als uw werklast breder is en afbeeldingen bevat, weergave, simulaties, of videoverwerking, CUDA Core-prestaties blijven van cruciaal belang.

De meest capabele moderne GPU's combineren beide technologieën, het leveren van uitzonderlijke prestaties op het gebied van AI, HPC, visualisatie, en zakelijke computerwerklasten.