cuda核心和流处理器的区别 (cuda核心数量有什么用)

要了解CUDA核心和流处理器的区别，我们需要先理解它们各自的概念和作用。CUDA核心是指NVIDIA显卡中的计算单元，用于执行并行计算任务。而流处理器是AMD显卡中的计算单元，同样也用于执行并行计算任务。虽然它们的功能类似，但由于来自不同的制造商，它们之间还是存在一些细微的区别。

CUDA核心数量在NVIDIA显卡中有着重要的作用。CUDA核心的数量越多，意味着显卡可以同时执行更多的计算任务。这就相当于拥有更多的“计算大脑”，可以更快地处理复杂的计算。当需要进行大规模的并行计算时，拥有更多的CUDA核心将会大大提升计算效率。

另一方面，流处理器在AMD显卡中的作用也非常重要。流处理器的数量决定了显卡的并行处理能力。同样地，流处理器的数量越多，显卡就能够同时执行更多的计算任务，从而提高整体的计算性能。

CUDA核心和流处理器都是用于执行并行计算任务的计算单元，其数量对于显卡的性能至关重要。CUDA核心数量的增加可以提高NVIDIA显卡的计算效率，而流处理器数量的增加则可以提高AMD显卡的并行处理能力。

CUDA核心和流处理器的区别在于其所属的制造商以及具体的实现方式，但它们的作用都是为了加速并行计算任务的执行。CUDA核心数量和流处理器数量的增加都能够提高显卡的计算性能，使其能够更好地处理复杂的计算任务。

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。

显卡核心数

首先，从G80到fermi的计算单元是分频的，也就是说流处理器cuda core的频率是包括SM/cache/texture在内的核心频率的两倍，所以可以看做同一核心时钟周期里执行了两次运算，所作数量的话就要乘以二，而这一代kepler的cuda core不分频，核心频率等于流处理器频率，一个时钟周期执行一次，数量要比以前增加一倍才能和以前的计算能力持平。 其次，从来没有N卡的一个核心等于A卡的几个核心的公式，两家每一个流处理器核心都能在各自的时钟周期内执行一次32bit浮点运算，指令包括MAD/MUL/SIN/COS/FMA等等，算上两家的所有计算单元还有诸如SFU，DPU，LS/STU等等，不能简简单单的通过流处理器来判定好坏

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。

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