Nvidia GPU'ları, yalnızca oyun performansı açısından değil, aynı zamanda diğer uygulamalarda, özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi açısından da uzun bir yol kat etti. Nvidia'nın GPU performansından sorumlu iki ana faktör, satın alabileceğiniz hemen hemen her modern Nvidia GPU'da bulunan CUDA ve Tensor çekirdekleridir.
Ancak bu çekirdekler tam olarak ne yapıyor ve eğer ikisi de yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarında kullanılıyorsa, aralarındaki fark nedir?
CUDA Çekirdekleri Nedir ve Ne İçin Kullanılır?
CUDA, GPU'daki varlıklarını açıklamak için fazla bir şey yapmayan Compute Unified Device Architecture'ın kısaltmasıdır. Bu çekirdekler, 2014 Maxwell mimarisinde Nvidia GPU serisine dahil edildi ve paralel işleme konusunda uzmanlaştı.
İşleyişleri açısından CPU çekirdeklerine oldukça benzerler, ancak belirli işlemleri gerçekleştirmede daha iyidirler. kriptografik karmalar, fizik motorları, veri bilimi ile ilgili projeler ve hatta oyun dahil görevler gelişim.
Biz zaten ele almışken
CUDA çekirdekleri bilgisayarınızın oyun performansını nasıl etkiler?, sayıları hesaplamada da aynı derecede faydalıdırlar. En güçlü CPU'lar bile çift haneli çekirdeklere sahipken, Nvidia GPU'lar birkaç bin CUDA çekirdeği ile gelir ve bu da onları sayısal iş yüklerinde çok daha hızlı hale getirir. Ayrıca bu hesaplamaları paralel yaptıkları için CUDA çekirdekleri ile çok daha yüksek hızlar elde edersiniz.CUDA çekirdekleri, zor rakamlar söz konusu olduğunda sıradan CPU çekirdeklerinden daha hızlıdır, ancak yine de ideal çözüm değildirler. Bunun nedeni, asla bu şekilde kullanılmaları amaçlanmamıştır. CUDA çekirdekleri, grafik işleme ve Nvidia GPU'larını oyun performansında daha yetenekli hale getirmek için özel olarak üretildi.
Tensör Çekirdekleri Nedir ve Ne İçin Kullanılır?
GPU'lar yapay zeka ve makine öğrenimi iş yükleri için kullanılmaya başlandıkça Nvidia, 2017'den itibaren veri merkezi GPU'ları için Volta mimarisinde Tensor çekirdeklerini tanıttı.
Ancak, bu çekirdeklerin tüketici GPU'larına gelmesi Nvidia Turing mimarisine (RTX 20-Serisi GPU'lar) kadar sürdü. Hatırlamak GTX 16-Serisi kartlar da Turing mimarisini temel alırken, herhangi bir ışın izleme veya Tensör içermediğini çekirdekler.
CUDA çekirdekleri en iyi ihtimalle hesaplamalı iş yükleri için yeterliyken, Tensor çekirdekleri önemli ölçüde daha hızlı olarak bahsi yükseltti. CUDA çekirdekleri saat döngüsü başına yalnızca bir işlem gerçekleştirebilirken, Tensor çekirdekleri birden çok işlemi gerçekleştirebilir ve bu da onlara inanılmaz bir performans artışı sağlar. Temel olarak, Tensör çekirdeklerinin yaptığı tek şey, matris çarpımının hızını artırmaktır.
Hesaplama hızındaki bu artış, CUDA çekirdekleri önemli ölçüde daha doğru olduğundan, doğruluk pahasına gelir. Bununla birlikte, makine öğrenimi modellerinin eğitimi söz konusu olduğunda, Tensor çekirdekleri hesaplama hızı ve genel maliyet açısından çok daha etkilidir; bu nedenle doğruluktaki kayıp genellikle ihmal edilir.
Tensör ve CUDA Çekirdekleri GPU Performansını Nasıl Etkiler?
Şimdiye kadar muhtemelen tahmin edebileceğiniz gibi, CUDA ve Tensor çekirdekleri aynı iş yüklerini kaldırabilirken, her ikisi de sırasıyla grafik işleme ve sayısal iş yükleri için özel çekirdeklerdir.
Bu, belirli bir GPU'nun hedeflendiği kullanıcıya bağlı olarak farklı sayıda çekirdeğe sahip olacağı anlamına gelir. Örneğin, Nvidia'nın tüketicilere yönelik en yeni ve en büyük oyun GPU'su olan RTX 4090'ı ele alırsak, Tensor çekirdeklerinden çok daha fazla CUDA çekirdeği alırsınız. Spesifik olarak, 16.384 CUDA çekirdeğinden 512 Tensor çekirdeğine.
Buna karşılık, veri merkezleri için RTX 4090 ile aynı Ada Lovelace mimarisine dayanan Nvidia L40 GPU, 18.176 CUDA çekirdeğine ve 568 Tensor çekirdeğine sahiptir. Bu, o kadar büyük bir fark gibi görünmeyebilir, ancak bu GPU'ların performansını büyük ölçüde etkileyebilir.
Teorik performans açısından L40, 90,52 TFlops FP16 ve FP32 performansının yanı sıra 1.414 GFlops FP64 performansına sahiptir. Bu, RTX 4090'ın 82,58 TFlops FP16 ve FP32 performansına ve 1.290 GFlops FP64 performansına kıyasla çok büyük bir performans artışıdır.
GPU sayısal performans sayıları konusunda bilgili olmadığınız sürece, yukarıdaki Nvidia GPU kayan nokta performans rakamları sizin için pek bir şey ifade etmeyebilir. Ancak kısacası, yapay zeka ve makine öğrenimi tabanlı iş yükleri için gerekli olan sayısal hesaplamalar söz konusu olduğunda L40'ın RTX 4090'dan çok daha hızlı olduğunu gösteriyorlar.
İki GPU'nun güç tüketimini düşündüğünüzde performans iyileştirmesi daha da etkileyici hale geliyor. RTX 4090, derecelendirilmiş bir TGP'ye sahiptir (TDP ile karıştırılmaması için küçük bir fark var) 450W, L40 ise yalnızca 300W olarak derecelendirilmiştir.
Bu GPU'ların her ikisi de oyunları çalıştıracak ve makine öğrenimi modelinizi gayet iyi eğitecektir. Bununla birlikte, RTX 4090 oyunları çalıştırmada daha iyi olacak ve L40 makine öğrenimi modellerini eğitmede daha iyi olacak.
CUDA Çekirdekleri vs. Tensör Çekirdekleri: Hangisi Daha Önemli?
GPU'nuzu ister oyun oynamak için satın alın, ister bir veri merkezi rafına koyun, her iki çekirdek de eşit derecede önemlidir. Nvidia'nın tüketiciye yönelik oyun GPU'ları, bir dizi AI özelliği (en önemlisi DLSS) kullanır ve yerleşik Tensor çekirdeklerine sahip olmak kullanışlı olabilir.
Veri merkezi GPU'larına gelince, CUDA ve Tensor çekirdekleri zaten çoğu zaman birlikte çalışır, yani seçtiğiniz GPU'dan bağımsız olarak her ikisini de alırsınız. GPU'nuzdaki belirli bir çekirdek türüne odaklanmak yerine, grafik kartının bir bütün olarak ne yaptığına ve ne tür bir kullanıcıya yönelik olduğuna daha fazla odaklanmalısınız.
CUDA çekirdekleri grafiksel iş yüklerinin üstesinden gelmede uzmanlaşırken, Tensör çekirdekleri sayısal iş yüklerinde daha iyidir. Birlikte çalışırlar ve bir dereceye kadar birbirlerinin yerine kullanılabilirler, ancak kendi uzmanlık alanlarını yönetirler, bu yüzden her şeyden önce var olurlar.
Farklı GPU'lar farklı yönlerde uzmanlaşmıştır. RTX 4090, üzerine attığınız her oyunu kolayca ezebilirken, RTX 4060 yalnızca 1080p oyunların üstesinden gelebilir. GPU'nuzu kullanarak oyun oynamıyorsanız ve ona yalnızca sayıları hesaplamak veya sinir ağlarını eğitmek için ihtiyacınız varsa, A100 veya hatta L40 gibi bir A-Serisi veri merkezi GPU'su en iyi seçeneğinizdir.
GPU Çekirdekleriniz Önemlidir
GPU'nuz daha çok yönlü olacağından ve farklı görevleri yerine getirmek için ayrılmış kaynaklara sahip olacağından, daha fazla GPU çekirdeği size daha iyi genel performans sağlayacaktır. Ancak, körü körüne en yüksek çekirdeğe sahip bir GPU almak en iyi karar değildir. Kullanım durumunuzu dikkatlice değerlendirmek için bir dakikanızı ayırın, GPU'nun özelliklerine bir bütün olarak göz atın ve ardından seçiminizi yapın.