CUDA là gì? Bất kỳ ai khi tìm hiểu về Card màn hình hay Card đồ họa đều sẽ nghe qua rất nhiều lần về thuật ngữ “CUDA”. Tuy nhiên đối với nhiều người đây chỉ là một thuật ngữ dùng để chỉ hiệu suất của màn hình máy tính. Để biết rõ hơn về CUDA cũng như tầm quan trọng của nó, chúng ta hãy bắt đầu đi vào nội dung của chủ đề ngày hôm nay nào! 

CUDA là gì?

NVIDIA đã phát triển kiến trúc tính toán song song được gọi là CUDA (Compute Unified Device Architecture). CUDA là công cụ tính toán trong GPU của NVIDIA, nhưng nó cũng có thể được sử dụng bởi các lập trình viên thông qua nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau. 

Để tạo các thuật toán thực thi trên GPU, các lập trình viên sử dụng ngôn ngữ C cho CUDA và trình biên dịch PathScale Open64 C. Thông qua ngôn ngữ lập trình C, kiến trúc CUDA hỗ trợ tất cả các chức năng tính toán. Các bên thứ ba đã phát triển để hỗ trợ cho CUDA trong Python, Java, Fortran và MATLAB.

CUDA Core là gì? hay nhân CUDA là gì? chắc hẳn là thắc mắc chung của nhiều người sau khi đã biết NVIDIA CUDA đúng không nào. Để giúp các bạn hiểu nhân của CUDA, hãy xem phần dưới đây nhé.

Về CUDA Core là gì ta có thể hiểu như sau: CUDA Core hay còn được gọi là nhân CUDA, là một nhân xử lý trong GPU của Card đồ họa – đơn vị phụ trách tính toán các thông tin, dữ liệu đồ họa cần kết xuất. 

Nhân CUDA được tích hợp trong GPU của Card đồ họa rời và càng có nhiều nhân CUDA, khả năng tính toán nhiều thông tin cùng lúc càng nhanh và chính xác.

Cấu trúc sắp xếp của CUDA trên GPU

CUDA Core của GPU tương tự như lõi của GPU, nhưng nó có cấu trúc và kỹ thuật tính toán đơn giản hơn. Có đến hàng nghìn lõi CUDA được tích hợp. Nhân NVIDIA CUDA rất phù hợp với nhiều loại phần mềm và ứng dụng máy tính. Ngoài ra, nhân CUDA dành cho Card đồ họa rời có khả năng xử lý nhanh chóng khối lượng dữ liệu lớn.

Vai trò của CUDA Core là gì?

CUDA là một thành phần của quá trình tính toán xử lý dữ liệu nhận được của GPU. Chúng là một trong những yếu tố chi phối chất lượng đồ họa khi người dùng chơi game. Nó giúp tăng mức độ kỹ lưỡng và tính chính xác của tệp hình ảnh được tạo ra sau khi thiết kế. Ngoài ra nó còn giúp ta biết được thời gian dành cho việc điều tra một chủ đề khoa học nhanh hay chậm. 

Đặc điểm của CUDA là gì?

Các nhà phát triển có thể sử dụng đơn vị xử lý đồ họa của CUDA để truy cập tập lệnh ảo và bộ nhớ của các phần tử tính toán song song (CUDA GPU). Các GPU của NVIDIA mới nhất có thể dễ dàng thực hiện các phép tính tương tự như các phép tính được thực hiện bởi CPU nhờ CUDA. 

Tuy nhiên, không giống như CPU, GPU có kiến trúc song song cho phép chúng tập trung vào khả năng thực thi nhiều luồng dữ liệu chậm cùng lúc thay vì một luồng nhanh chóng. GPGPU là viết tắt của một kỹ thuật có mục đích để giải quyết các vấn đề tổng quát trên GPU.

Ngoài ra nó còn có một số đặc điểm nổi bật khác. Vậy những đặc điểm nổi bật của CUDA là gì? Xem phần dưới đây nhé.

Trong ngành công nghiệp trò chơi máy tính, GPU được sử dụng để tính toán các hiệu ứng vật lý trong trò chơi (chẳng hạn như mảnh vỡ, lửa, khói và dòng chảy…) ngoài việc làm trơn hình ảnh. PhysX và Bullet là hai ví dụ về các đơn vị xử lý vật lý phần mềm GPU. 

CUDA cũng được sử dụng để tăng tốc các ứng dụng phi đồ họa bao gồm sinh học tính toán, mật mã, xử lý dữ liệu với CPU và nhiều lĩnh vực khác. Cả giao diện chương trình ứng dụng (API) cấp thấp và cấp cao đều được cung cấp bởi CUDA.

Tất cả các GPU NVIDIA, bao gồm các dòng sản phẩm GeForce, Quadro và Tesla, đều bao gồm CUDA bắt đầu từ dòng G8X trở lên. Do khả năng tương thích nhị phân, NVIDIA Corporation tuyên bố rằng các chương trình phát triển cho dòng GeForce 8 sẽ hoạt động mà không cần sửa đổi trên bất kỳ Card màn hình NVIDIA nào trong tương lai.

Quá trình phát triển của CUDA

Brook là mô hình lập trình đầu tiên được sử dụng rộng rãi để mở rộng C bằng các kỹ thuật song song dữ liệu. Mô hình này được giới thiệu vào năm 2003 bởi một nhóm các nhà nghiên cứu do Lan Buck đứng đầu. Buck sau đó gia nhập NVIDIA và đi đầu trong việc phát triển CUDA.

Đây là giải pháp thương mại đầu tiên cho mục đích chung dùng trên GPU, được phát hành vào năm 2006. Vào ngày 15/2/2007, kiến trúc CUDA SDK ban đầu được xuất bản cho cả hai hệ điều hành Microsoft Windows và Linux. Phiên bản 2.0, đã thay thế bản Beta vào ngày 14/2/2008, hiện được hỗ trợ cho Mac OS X.

Nhiệm vụ của CUDA là gì?

Nhiệm vụ của CUDA đối với việc chơi game

Với hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn cấu hình GPU, CUDA Core là một thành phần thiết yếu của GPU. Do đó, nhiệm vụ khá khó khăn này chỉ giới hạn ở GPU. Nếu GPU tốt sẽ cho hình ảnh chân thực, chất lượng game mượt mà, trải nghiệm chơi game thú vị.

Nhiệm vụ của CUDA đối với việc đồ họa

Sau khi xác định nhu cầu sử dụng CUDA là gì, nếu nó được dùng cho mục đích đồ họa, bạn có thể thấy nhiều lõi CUDA đã được thêm vào các thiết bị GPU ngày nay để đảm bảo hiệu suất GPU tốt. Với ý nghĩ đó, hãy xem xét cách hoạt động của mã CUDA VGA.

Hơn nữa, khi chơi game, nhân CUDA quyết định đồ họa trực tiếp. Do đó, nếu bạn muốn chơi game có đồ họa cao và mượt mà, bạn nên chọn máy tính có GPU được trang bị hệ thống nhân CUDA lớn. Bạn có thể đảm bảo hiệu suất trò chơi tốt nhất theo cách này.

Cách thức hoạt động của CUDA Core là gì?

GPU sẽ khác với CPU theo một số cách và có thể được giải thích dễ hiểu là: CPU là người quản lý máy tính, chịu trách nhiệm kiểm soát toàn bộ hệ thống, trong khi GPU là bộ phận lý tưởng nhất thích hợp cho các hoạt động tính toán hạng nặng.

Xử lý đồ họa đòi hỏi phải thực hiện đồng thời một số lượng lớn các phép tính phức tạp, đó là lý do tại sao GPU bao gồm một số lượng lớn các nhân CUDA. Các lõi GPU có thể nhỏ hơn và linh hoạt hơn đáng kể so với lõi CPU vì chúng được tạo ra và tối ưu hóa rõ ràng cho mục đích này. Về cơ bản, bất kỳ hệ thống đồ họa nào yêu cầu tính toán đồng thời sẽ thu được lợi ích đáng kể từ số lượng nhân CUDA lớn hơn. 

Ứng dụng của CUDA Core là gì?

Trong một số lĩnh vực điện toán dấu phẩy động, GPU CUDA và NVIDIA đã được sử dụng rộng rãi. Vậy các ứng dụng của NVIDIA CUDA là gì, mời bạn theo dõi phần dưới đây:

• Tính toán tài chính
• Tạo mô hình khí hậu, đại dương, thời tiết 
• Data Science and Data Analytics
• Ứng dụng vào nhiệm vụ tình báo và quốc phòng.
• CAD và CAE bao gồm tính năng bao gồm động lực học chất lỏng tính toán, cơ học kết cấu tính toán, thiết kế và trực quan hóa, và tự động hóa thiết kế điện tử) được sử dụng trong AEC và sản xuất (kỹ thuật, kiến trúc và xây dựng). 
• Giải trí và phương tiện (bao gồm khả năng hoạt hình, mô hình hóa và kết xuất, chỉnh sửa màu sắc và quản lý chi tiết, tổng hợp…)
• Hình ảnh minh họa y tế
• An toàn và bảo mật 
• Công cụ quản lý sinh trắc học 

So sánh Stream Processor AMD và CUDA Core 

Về cơ bản, nhân CUDA của NVIDIA và Stream Processor của AMD thực hiện cùng một nhiệm vụ: cả hai đều xử lý khối lượng lớn dữ liệu cho GPU. Mặt khác, hai ông lớn công nghệ này sở hữu công nghệ thiết kế và sản xuất duy nhất và độc quyền. Vì vậy, tùy vào nhu cầu và mức độ hiểu biết của bạn về nhân CUDA là gì, bạn có thể chọn dùng bất cứ loại nào.

Tuy nhiên NVIDIA CUDA đã được phát hành trước đó, và nó tương thích với nhiều loại ứng dụng và phần mềm máy tính hơn. Còn AMD thì lại đang từng bước cải tiến Stream Processor để phù hợp hơn với các ứng dụng và phần cứng máy tính.

Có thể thấy, mỗi nhân Stream Processor và nhân của CUDA đều có những lợi ích riêng, tùy thuộc vào nhu cầu của người dùng khác nhau, họ sẽ đưa ra sự những lựa chọn sao cho hợp với nhu cầu của bản thân nhất.

Máy tính cần bao nhiêu CUDA Core

Đây là một câu hỏi khó để đưa ra câu trả lời chính xác. Bởi vì CUDA Core không phải là những thứ có tác động nhiều nhất đến hiệu suất của phần cứng mà nhiều đặc điểm khác, chẳng hạn như số lượng VRAM và các yêu cầu tối ưu hóa phần mềm mới là những yếu tố quan trọng cần xem xét hơn. 

Bạn có thể nhận ra khi xem xét các tiêu chuẩn khác nhau là cách tốt nhất để xác định hiệu suất của GPU. Bằng cách này, bạn sẽ biết chính xác loại hiệu suất chơi game mà bạn có thể mong đợi. Bên cạnh đó, bạn nên sử dụng các công cụ UserBenchmark để xem GPU mạnh mẽ như thế nào.

Lời kết

Qua bài viết này, chắc hẳn các bạn đã hiểu rõ hơn CUDA là gì, nhiệm vụ cũng như ứng dụng của nó. Nhìn chung, CUDA là một công cụ mạnh mẽ cho phép khai thác sức mạnh của GPU để giải quyết các vấn đề tính toán phức tạp. Nó đã trở thành một phần quan trọng trong nhiều lĩnh vực công nghệ hiện đại, giúp đẩy nhanh tốc độ xử lý và mở rộng khả năng của các ứng dụng.

Hãy tiếp tục xem thêm những bài viết khác của chúng tôi trên Website hoặc Fanpage nhé!