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公司习惯于使用令人困惑的术语以最好的方式展示他们的产品。 这不仅会使客户感到困惑,而且还很难跟踪重要的事情。 当我们查看每个制造商打包到其 GPU 中的特定专有组件时,差异开始显现。 例如,Nvidia 将 Tensor 核心构建到他们的 GPU 中,而 AMD GPU 没有 Tensor 核心。 所有 GPU,无论是来自 AMD、Nvidia 还是 Intel,通常都以相同的方式工作。
amd cuda: Contrasting CPU v. GPU Cores
這次的TOP500計算機中有104台是異構系統的,其中使用NVIDIA加速卡的有66台,使用AMD顯卡的只有3台。 您可以将齿轮箱视为计算单元,将单个齿轮视为 CUDA 内核的浮点单元。 HIP可以讓開發者把CUDA代碼轉換成AMD HIP代碼,支持CUDA與HIP之間的源碼到源碼轉換。 AMD稱之為HSA+運行時,除了HSA功能之外HSA+實際上還可以添加額外的、用於FirePro顯卡的額外指令。 為了推動GPU通用計算,AMD聯絡多家公司成立了HSA異構運算基金會,今年9月份已經推出了1.0版HSA規範。
计算单元是处理资源的集合,例如并行算术和逻辑单元 、缓存、浮点单元或向量处理器、寄存器和一些用于存储线程信息的内存。 这种并行性定义了 GPU 的架构。 从加载指令到处理指令,GPU 根据并行处理原理完成所有工作。 因此,我们无法将 GPU 内核与 CPU 内核进行比较。 CPU 和 GPU 之间有很多区别,因为工程师将它们设计为执行不同的任务。
amd cuda: 什么是 CUDA 核心?
因此,GPU 需要许多小型、高度并行的内核来处理这些指令。 對於網站正常運行不是特別必要的任何cookie,這些cookie專門用於通過分析,廣告和其他嵌入式內容收集用戶的個人數據,被稱為不必要的cookie。 在您的網站上運行這些cookie之前,必須徵得用戶同意。 amd cuda 我們使用我們網站上的cookie,通過記住您的偏好和重複訪問來為您提供最相關的體驗。 點擊“接受”即表示您同意使用所有cookie。
所以,你在屏幕上看到的所有图形,例如一个视频游戏,只是数百万个处理过的矢量的集合。 如果您一直关注 Nvidia 和 AMD,您可能知道这两家公司都喜欢使用的 GPU 规格。 例如,英伟达喜欢强调 CUDA 核心数量,以将其产品与 amd cuda AMD 的卡区分开来,而 AMD 的计算单元也是如此。 AMD 喜欢通过计算单元的数量让事情变得简单,而 Nvidia 通过使用诸如 CUDA 内核之类的术语使事情复杂化。
amd cuda: 顯示卡 AMD Radeon 顯卡也可以支援CUDA?
换句话说,计算单元是组件的集合,而 CUDA 核心代表集合中的特定组件。 因此,计算单元和 CUDA 核心没有可比性。 Compute Unit 和 CUDA core 的主要区别在于,前者是指核心集群,后者是指处理单元。
他從統計學角度闡釋了熱力學第二定律,提出了著名的玻爾茲曼熵公式,現代GPU也從玻爾茲曼的工作中受益。
amd cuda: 计算单元和 CUDA 核心之间有什么区别?
它们具有相同的关键组件,并且这些组件的整体布局在更高级别上是相似的。 硬件上的支持也极其有限,相比N卡随便拿出一张十年之内发售的卡就大概率能用的情况,AMD基本只支持vega56,vega64,radeonvii。 不支持新发布的navi2,去年新发布的navi1也是不支持的。 但是因为版权的问题,AMD不能直接使用cuda的api。
這些cookie不存儲任何個人信息。 最后,Nvidia 将核心集群称为“流式多处理器或 SM”。 SM 相当于 amd cuda AMD 计算单元,因为计算单元本身就是核心集群。 简而言之,GPU 有数千个处理元素,我们称之为“核心”,排列成集群。 调度程序将工作分配给这些集群以实现并行性。 您需要了解的第一件事是 GPU 同时处理数千甚至数百万条指令。
因此,要了解计算单元 和 CUDA 内核之间的区别,我们必须首先查看 GPU 的整体架构。 一旦我们了解了架构并了解了 GPU 的工作原理,我们就可以清楚地看到计算单元和 CUDA 内核之间的区别。 必要的cookie對於網站正常運行絕對是必不可少的。 此類別僅包含可確保網站的基本功能和安全功能的cookie。
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但是,選擇其中的一些cookie可能會影響您的瀏覽體驗。 多说一嘴开源的好处,官方未提供ROCm版本的pytorch二进制发布包,自己编译之。 它们只是浮点单元,英伟达喜欢将其称为用于营销目的的核心。 而且,如果您还记得,核心集群内置了许多浮点单元。 最后,不同的核心集群并行处理不同的指令,并将结果显示在屏幕上。
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