Home-theater-designers
Jika Anda telah mengikuti Nvidia dan AMD, Anda mungkin tahu tentang spesifikasi GPU mereka yang suka digunakan oleh kedua perusahaan ini. Misalnya, Nvidia suka menekankan jumlah inti CUDA untuk membedakan penawarannya dari kartu AMD, sementara AMD melakukan hal yang sama dengan Unit Komputasinya.
Tapi apa sebenarnya arti istilah-istilah ini? Apakah inti CUDA sama dengan Unit Hitung? Jika tidak, lalu apa bedanya?
cara mencegah laptop kepanasan
Mari jawab pertanyaan ini dan lihat apa yang membuat GPU AMD berbeda dari GPU Nvidia.
Arsitektur Umum GPU
Semua GPU, baik dari AMD, Nvidia, atau Intel, bekerja dengan cara yang sama pada umumnya. Mereka memiliki komponen kunci yang sama dan tata letak keseluruhan komponen tersebut serupa di tingkat yang lebih tinggi.
Jadi, dari perspektif top-down, semua GPU adalah sama.
Ketika kita melihat komponen khusus dan eksklusif yang dikemas oleh masing-masing pabrikan ke dalam GPU mereka, perbedaan mulai muncul. Misalnya, Nvidia membangun inti Tensor ke dalam GPU mereka, sedangkan GPU AMD tidak memiliki inti Tensor.
Demikian pula, AMD menggunakan komponen seperti Infinity Cache, yang tidak dimiliki GPU Nvidia.
Jadi, untuk memahami perbedaan antara Compute Units (CU) dan inti CUDA, kita harus melihat arsitektur keseluruhan GPU terlebih dahulu. Setelah kami dapat memahami arsitektur dan melihat cara kerja GPU, kami dapat dengan jelas melihat perbedaan antara Unit Komputasi dan inti CUDA.
Bagaimana Cara Kerja GPU?
Hal pertama yang perlu Anda pahami adalah bahwa sebuah GPU memproses ribuan atau bahkan jutaan instruksi secara bersamaan. Oleh karena itu, GPU membutuhkan banyak inti kecil yang sangat paralel untuk menangani instruksi tersebut.
Core GPU kecil ini berbeda dari core CPU besar yang memproses satu instruksi kompleks per core pada satu waktu.
Misalnya, Nvidia RTX 3090 memiliki 10496 inti CUDA. Di sisi lain, AMD Threadripper 3970X top-of-the-line hanya memiliki 64 core.
Jadi, kami tidak dapat membandingkan inti GPU dengan inti CPU. Ada cukup banyak perbedaan antara CPU dan GPU karena para insinyur telah merancang mereka untuk melakukan tugas yang berbeda.
Selain itu, tidak seperti CPU rata-rata, semua inti GPU diatur dalam kelompok atau kelompok.
Terakhir, sekelompok inti pada GPU memiliki komponen perangkat keras lain seperti inti pemrosesan tekstur, unit titik mengambang, dan cache
untuk membantu memproses jutaan instruksi secara bersamaan. Paralelisme ini mendefinisikan arsitektur GPU. Dari memuat instruksi hingga memprosesnya, GPU melakukan semuanya sesuai dengan prinsip pemrosesan paralel.
- Pertama, GPU menerima instruksi untuk diproses dari antrian instruksi. Instruksi ini hampir selalu berhubungan dengan vektor.
- Selanjutnya, untuk menyelesaikan instruksi ini, penjadwal utas meneruskannya ke kluster inti individu untuk diproses.
- Setelah menerima instruksi, penjadwal klaster inti bawaan memberikan instruksi ke inti atau elemen pemrosesan untuk diproses.
- Akhirnya, cluster inti yang berbeda memproses instruksi yang berbeda secara paralel, dan hasilnya ditampilkan di layar. Jadi, semua grafik yang Anda lihat di layar, video game, misalnya, hanyalah kumpulan dari jutaan vektor yang diproses.
Singkatnya, GPU memiliki ribuan elemen pemrosesan yang kami sebut inti yang disusun dalam kelompok. Penjadwal menugaskan pekerjaan ke kluster ini untuk mencapai paralelisme.
Apa itu Unit Komputasi?
Seperti yang terlihat di bagian sebelumnya, setiap GPU memiliki cluster core yang berisi elemen pemrosesan. AMD menyebut cluster inti ini Compute Units.
www.youtube.com/watch?v=uu-3aEyesWQ&t=202s
Unit Komputasi adalah kumpulan sumber daya pemrosesan seperti Unit Aritmatika dan Logika paralel (ALU), cache, unit titik-mengambang atau prosesor vektor, register, dan beberapa memori untuk menyimpan informasi utas.
Untuk membuatnya tetap sederhana, AMD hanya mengiklankan jumlah Unit Komputasi dari GPU mereka dan tidak merinci komponen yang mendasarinya.
Jadi, setiap kali Anda melihat jumlah Unit Hitung, anggap mereka sebagai sekelompok elemen pemrosesan dan semua komponen terkait.
cara memperbarui baris perintah ubuntu
Apa itu Core CUDA?
Di mana AMD suka menjaga hal-hal sederhana dengan jumlah Unit Hitung, Nvidia memperumit hal-hal dengan menggunakan istilah seperti inti CUDA.
Inti CUDA bukan inti. Mereka hanya unit floating point yang Nvidia suka istilahkan sebagai inti untuk tujuan pemasaran. Dan, jika Anda ingat, kluster inti memiliki banyak unit floating-point built-in. Unit-unit ini melakukan perhitungan vektor dan tidak ada yang lain.
Jadi, menyebut mereka sebagai inti adalah pemasaran murni.
Oleh karena itu, inti CUDA adalah elemen pemrosesan yang melakukan operasi titik-mengambang. Mungkin ada banyak inti CUDA di dalam kluster inti tunggal.
Akhirnya, Nvidia memanggil cluster inti Streaming Multiprosesor atau SM. SM setara dengan Unit Komputasi AMD karena Unit Komputasi adalah klaster inti itu sendiri.
Apa Perbedaan Antara Unit Komputasi dan Core CUDA?
Perbedaan utama antara Unit Hitung dan inti CUDA adalah bahwa yang pertama mengacu pada klaster inti, dan yang terakhir mengacu pada elemen pemrosesan.
Untuk memahami perbedaan ini dengan lebih baik, mari kita ambil contoh gearbox.
Gearbox adalah unit yang terdiri dari beberapa roda gigi. Anda dapat menganggap gearbox sebagai Unit Hitung dan roda gigi individual sebagai unit titik-mengambang dari inti CUDA.
Dengan kata lain, di mana Unit Hitung adalah kumpulan komponen, inti CUDA mewakili komponen tertentu di dalam koleksi. Jadi, Unit Komputasi dan inti CUDA tidak sebanding.
Ini juga mengapa ketika AMD menyebutkan jumlah Unit Komputasi untuk GPU mereka, mereka selalu jauh lebih rendah dibandingkan dengan kartu Nvidia yang bersaing dan jumlah inti CUDA mereka. Perbandingan yang lebih menguntungkan adalah antara jumlah Multiprosesor Streaming kartu Nvidia dan jumlah Unit Komputasi kartu AMD.
Terkait: AMD 6700XT vs. Nvidia RTX 3070: Apa GPU Terbaik Di Bawah 0?
CUDA Cores dan Compute Units Berbeda dan Tidak Sebanding
Perusahaan memiliki kebiasaan menggunakan terminologi yang membingungkan untuk mempresentasikan produk mereka dengan cara terbaik. Hal ini tidak hanya membingungkan pelanggan, tetapi juga menyulitkan untuk melacak hal-hal yang penting.
Jadi, pastikan Anda tahu apa yang harus dicari saat mencari GPU. Tinggal jauh dari jargon pemasaran akan membuat keputusan Anda jauh lebih baik dan lebih bebas stres.
Membagikan Membagikan Menciak Surel Apakah Kartu Grafis Seri 30 NVIDIA Layak untuk Ditingkatkan?Jika Anda seorang gamer, Anda mungkin tergoda untuk mengupgrade kartu grafis Anda ke NVIDIA's 30 Series. Tapi apakah itu layak?
Baca Selanjutnya Topik-topik yang berkaitan- Teknologi Dijelaskan
- Kartu grafik
- Nvidia
- Prosesor AMD
Fawad adalah penulis lepas penuh waktu. Dia mencintai teknologi dan makanan. Ketika dia tidak makan atau menulis tentang Windows, dia sedang bermain video game atau melamun tentang bepergian.
More From Fawad MurtazaBerlangganan newsletter kami
Bergabunglah dengan buletin kami untuk kiat teknologi, ulasan, ebook gratis, dan penawaran eksklusif!
Klik di sini untuk berlangganan