Desenvolvido pela Nvidia para unidades de processamento gráfico (GPUs), o Compute Unified Device Architecture (CUDA) é uma plataforma de tecnologia que acelera os processos de computação de GPU. Os núcleos Nvidia CUDA são unidades de processamento paralelas ou separadas dentro da GPU, com mais núcleos geralmente equivalendo a um melhor desempenho.
Com CUDA, pesquisadores e desenvolvedores de software podem enviar código C, C++ e Fortran para a GPU sem usar código assembly. Essa simplificação aproveita a computação paralela na qual milhares de tarefas, ou threads, são executadas simultaneamente.
O que são núcleos CUDA?
Nvidia CUDA core são processadores paralelos semelhantes a um processador em um computador, que pode ser um processador dual ou quad-core. As GPUs Nvidia, no entanto, podem ter vários milhares de núcleos.
Ao comprar uma placa de vídeo Nvidia, você pode ver uma referência ao número de núcleos CUDA contidos em uma placa. Os núcleos são responsáveis por várias tarefas relacionadas à velocidade e potência da GPU.
Como os núcleos CUDA são responsáveis por lidar com os dados que se movem através de uma GPU, os núcleos geralmente lidam com gráficos de videogame em situações em que personagens e cenários estão sendo carregados.
Os núcleos CUDA são semelhantes aos processadores AMD Stream; estes são apenas nomeados de forma diferente. No entanto, você não pode igualar uma GPU Nvidia de 300 CUDA com uma GPU AMD de 300 Stream Processor.
Os aplicativos podem ser criados para aproveitar o desempenho aprimorado oferecido pelos núcleos CUDA. Você pode ver uma lista desses aplicativos na página Nvidia GPU Applications.
Escolhendo uma placa de vídeo com CUDA
Um número maior de núcleos CUDA normalmente significa que a placa de vídeo oferece desempenho geral mais rápido. Mas o número de núcleos CUDA é apenas um dos vários fatores a serem considerados ao escolher uma placa de vídeo.
A Nvidia oferece uma variedade de placas com desde oito núcleos CUDA até 5.760 núcleos CUDA na GeForce GTX TITAN Z.
As placas gráficas que possuem arquitetura Tesla, Fermi, Kepler, Maxwell ou Pascal suportam CUDA.
