cuda核心是什么意思 (cuda核心和流处理器的区别)

对于CUDA核心和流处理器的区别，首先要了解它们分别属于不同的GPU架构。

CUDA核心是一种由NVIDIA推出的并行计算架构。CUDA核心是专门用于执行CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型的计算单元。CUDA核心是针对通用计算任务进行优化的，使用CUDA核心可以在GPU上并行执行大规模数据处理和计算任务。每个CUDA核心类似于CPU上的一个线程，可以同时处理多个数据并行计算任务。CUDA核心在执行通用计算任务时的优势在于其高效的并行处理能力，可以加速复杂的计算任务，如深度学习、科学计算等。

而流处理器是AMD推出的一种GPU计算架构。流处理器也是一种用于执行通用计算任务的计算单元，类似于CUDA核心。流处理器在AMD的GPU架构中扮演着重要角色，用于处理大规模数据并行计算任务。流处理器的设计旨在提供高效的并行计算能力，可以加速各种计算密集型任务。与CUDA核心相比，流处理器在架构设计和性能表现上可能有一些差异。

CUDA核心和流处理器都是用于执行通用计算任务的计算单元，都具有高效的并行计算能力。它们的区别主要在于所属的GPU架构和厂商不同，以及在具体性能表现和优化方面可能存在一些差异。在选择GPU时，可以根据具体的应用需求和性能要求来考虑CUDA核心和流处理器的特点，以便更好地满足计算需求。

请问各位大神 现在总说cuda什么的好 销售人员也总说显卡有cuda 怎么怎么样的 cuda到底是什么？ 有啥好处

CUDA有两个含义。 一是指CUDACore。 即CUDA核心，NVIDIA显卡从Fermi架构起开始采用，Kepler架构亦沿用。 CUDA核心是架构中最核心部分也是数量占绝对优势的部分，其实际上就是一个ALU，习惯上也可以叫做流处理器，是N卡的最基本运算单元。 Fermi架构通常每组SM单元包含48个CUDACore，而Kepler架构每组SMX则包含192个。 CUDACore的数量规模从根本上直接决定显卡的运算规模，也直接影响显卡的性能。 GPU-Z中N卡的“着色器数量”（Shaders）里的数值即为CUDA核心的数量（注意仅限于Fermi和Kepler架构）。 下面简单附上一张GK104核心剖析图，图中每个绿色小方块都代表一个CUDA核心。 想要深入了解CUDA核心的工作原理还需要理解架构原理，这里不再介绍。 二是指CUDA环境，CUDA全称ComputeUnifiedDeviceArchitecture，是NVIDIA推行的一种通用计算架构，与OpenCL、DirectCompute等一样也是API的一种，基于C语言开发，特别针对CUDA核心架构的GPU开发，包含了多种先进的通用技术技术，例如并行架构等等。 程序开发人员可以利用CUDA平台实现NVIDIA显卡的通用计算，利用GPU来参与大规模运算。 CUDA计算多用于专业领域，消费级市场应用不大。 销售人员借此概念玩悬乎罢了。

开普勒独立显卡是什么意思

nvidia最新的显卡架构叫Kepler，中文就是开普勒开普勒显卡与前几代的本质区别是，前几代一般核心频率较低，流处理器（shaders，好像现在又叫CUDA核心）频率是核心频率的2倍。 到开普勒略提高了核心频率，取消了流处理器2倍频率的设计，也就是说，开普勒的显卡核心频率=流处理器频率。 不过开普勒这一代架构的显卡相较上一代同级别的显卡，流处理器数量倍增。 目前开普勒只发布了最高端的单芯产品GTX680。

开普勒显卡是什么？

开普勒是nvidia公司新推出的显卡核心名称，代号GK104

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