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NvidiaとAMDをフォローしている場合は、これらの会社の両方が使用することを好むGPUの仕様についておそらくご存知でしょう。たとえば、NvidiaはCUDAコア数を強調して、AMDのカードとの差別化を図っていますが、AMDはコンピューティングユニットでも同じことを行っています。
しかし、これらの用語は実際にはどういう意味ですか？ CUDAコアはコンピューティングユニットと同じものですか？そうでない場合、違いは何ですか？
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これらの質問に答えて、AMDGPUがNvidiaのものと何が違うのかを見てみましょう。
GPUの一般的なアーキテクチャ
AMD、Nvidia、IntelのいずれのGPUでも、一般的に同じように動作します。それらは同じ主要コンポーネントを持ち、それらのコンポーネントの全体的なレイアウトはより高いレベルで類似しています。
したがって、トップダウンの観点からは、すべてのGPUは同じです。
各メーカーがGPUにパックしている特定の独自仕様のコンポーネントを見ると、違いが明らかになり始めています。たとえば、NvidiaはTensorコアをGPUに組み込みますが、AMDGPUにはTensorコアがありません。
同様に、AMDは、NvidiaGPUにはないInfinityCacheなどのコンポーネントを使用します。
したがって、コンピューティングユニット（CU）とCUDAコアの違いを理解するには、最初にGPUの全体的なアーキテクチャを確認する必要があります。アーキテクチャを理解し、GPUがどのように機能するかを確認すると、コンピューティングユニットとCUDAコアの違いを明確に確認できます。
GPUはどのように機能しますか？
最初に理解する必要があるのは、GPUが数千または数百万もの命令を同時に処理することです。したがって、GPUは、これらの命令を処理するために、多数の小型で高度に並列化されたコアを必要とします。
これらの小さなGPUコアは、コアごとに一度に1つの複雑な命令を処理する大きなCPUコアとは異なります。
たとえば、Nvidia RTX3090には10496個のCUDAコアがあります。一方、最高級のAMD Threadripper3970Xには64コアしかありません。
そのため、GPUコアとCPUコアを比較することはできません。かなりたくさんあります CPUとGPUの違い エンジニアがさまざまなタスクを実行するように設計しているためです。
さらに、平均的なCPUとは異なり、すべてのGPUコアはクラスターまたはグループに配置されます。
最後に、GPU上のコアのクラスターには、テクスチャ処理コア、フローティングポイントユニット、キャッシュなどの他のハードウェアコンポーネントがあります。
何百万もの命令を同時に処理するのに役立ちます。この並列処理は、GPUのアーキテクチャを定義します。命令のロードから処理まで、GPUは並列処理の原則に従ってすべてを実行します。
- まず、GPUは命令のキューから処理する命令を受け取ります。これらの命令は、ほとんどの場合、圧倒的にベクトルに関連しています。
- 次に、これらの命令を解決するために、スレッドスケジューラはそれらを処理のために個々のコアクラスタに渡します。
- 命令を受信した後、組み込みのコアクラスタースケジューラーは、処理のためにコアまたは処理要素に命令を割り当てます。
- 最後に、異なるコアクラスターが異なる命令を並行して処理し、結果が画面に表示されます。したがって、画面に表示されるすべてのグラフィック、たとえばビデオゲームは、処理された数百万のベクトルのコレクションにすぎません。
つまり、GPUには、クラスターに配置されたコアと呼ばれる何千もの処理要素があります。スケジューラーは、並列処理を実現するためにこれらのクラスターに作業を割り当てます。
計算単位とは何ですか？
前のセクションで見たように、すべてのGPUには、処理要素を含むコアのクラスターがあります。 AMDはこれらのコアクラスターをコンピューティングユニットと呼んでいます。
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計算ユニットは、並列算術論理演算ユニット（ALU）、キャッシュ、浮動小数点ユニットまたはベクトルプロセッサ、レジスタ、およびスレッド情報を格納するためのメモリなどの処理リソースのコレクションです。
簡単にするために、AMDはGPUのコンピューティングユニットの数のみをアドバタイズし、基盤となるコンポーネントの詳細は示していません。
したがって、計算ユニットの数を確認するときは常に、それらを処理要素のグループおよび関連するすべてのコンポーネントと考えてください。
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CUDAコアとは何ですか？
AMDがコンピューティングユニットの数で物事をシンプルに保つのが好きな場合、NvidiaはCUDAコアのような用語を使用して物事を複雑にします。
CUDAコアは正確にはコアではありません。これらは、Nvidiaがマーケティング目的のコアと呼ぶのが好きな浮動小数点ユニットです。また、覚えていると思いますが、コアクラスターには多くの浮動小数点ユニットが組み込まれています。これらのユニットはベクトル計算のみを実行します。
したがって、それらをコアと呼ぶことは純粋なマーケティングです。
したがって、CUDAコアは浮動小数点演算を実行する処理要素です。単一のコアクラスター内に多数のCUDAコアが存在する可能性があります。
最後に、Nvidiaはコアクラスターを呼び出します ストリーミングマルチプロセッサまたはSM。 コンピューティングユニットはそれ自体がコアクラスターであるため、SMはAMDコンピューティングユニットと同等です。
計算ユニットとCUDAコアの違いは何ですか？
コンピューティングユニットとCUDAコアの主な違いは、前者がコアクラスターを参照し、後者が処理要素を参照することです。
この違いをよりよく理解するために、ギアボックスの例を見てみましょう。
ギアボックスは、複数のギアで構成されるユニットです。ギアボックスはコンピューティングユニットと考えることができ、個々のギアはCUDAコアの浮動小数点ユニットと考えることができます。
言い換えると、計算ユニットがコンポーネントのコレクションである場合、CUDAコアはコレクション内の特定のコンポーネントを表します。そのため、コンピューティングユニットとCUDAコアは比較できません。
これは、AMDがGPUのコンピューティングユニットの数について言及するときに、競合するNvidiaカードやCUDAコア数と比較して常にかなり少ない理由でもあります。より好ましい比較は、Nvidiaカードのストリーミングマルチプロセッサの数とAMDカードのコンピューティングユニットの数の間です。
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CUDAコアと計算ユニットは異なり、比較できません
企業には、紛らわしい用語を使用して製品を最高の状態で提示する習慣があります。これは顧客を混乱させるだけでなく、重要なことを追跡することを困難にします。
したがって、GPUを検索するときに何を探すべきかを知っていることを確認してください。マーケティング用語から遠く離れていると、意思決定がはるかに良くなり、ストレスがなくなります。
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Fawadはフルタイムのフリーランスライターです。彼はテクノロジーと食べ物が大好きです。彼がWindowsについて食べたり書いたりしていないときは、ビデオゲームをプレイしているか、旅行について空想にふけっています。
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