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Was sind CUDA Cores? Beispiel und Unterschiede zu Tensor Cores

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Was sind CUDA Cores? Beispiel und Unterschiede zu Tensor Cores

Wenn du AI-Training oder -Inference auf NVIDIA-Hardware ausführst, bist du wahrscheinlich bereits mit CUDA vertraut. Was dir vielleicht weniger vertraut ist, ist die Hardwarebeschleunigung, die CUDA Cores den modernen High-End-GPUs von NVIDIA bringen.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie CUDA Cores funktionieren, wie sie sich von Tensor Cores unterscheiden und wie sie deine AI-Projekte beschleunigen können.

Was sind CUDA Cores?

Ein CUDA Core ist eine kleine Verarbeitungseinheit in vielen NVIDIA-GPUs, die dafür ausgelegt ist, Rechenaufgaben parallel auszuführen.

Einfach ausgedrückt ist ein CUDA Core wie eine Mini-CPU, jedoch mit einem entscheidenden Unterschied: Während eine typische CPU nur über eine begrenzte Anzahl von Kernen verfügt, ist eine NVIDIA-GPU mit Tausenden einzelner CUDA Cores ausgestattet. Diese massive Parallelität ermöglicht es einer GPU, Tausende von Operationen gleichzeitig auszuführen, was sie besonders nützlich für Aufgaben macht, die in kleinere Teile aufgeteilt werden können – wie etwa Matrixoperationen.

CPU vs GPU

Visuelle Darstellung des Unterschieds zwischen CPUs und GPUs. Quelle: nvidia.com

Hintergrund im CUDA-Programmiermodell

NVIDIA führte CUDA (Compute Unified Device Architecture) im Jahr 2006 als Plattform und Programmiermodell ein, um allgemeine parallele Berechnungen auf seinen Hochleistungs-GPUs zu ermöglichen. CUDA Cores sind die Bausteine, die dies möglich machen, indem sie einer GPU erlauben, Berechnungen durchzuführen, die über das Rendern von Grafiken hinausgehen.

Wichtige Funktionsweisen von CUDA Cores

CUDA Cores basieren auf dem Prinzip der Parallelität. In AI und maschinellem Lernen ist diese Parallelität ein entscheidender Vorteil bei der Verarbeitung großer Datensätze. Während eine CPU möglicherweise nur ein oder zwei Aufgaben gleichzeitig erledigt, können die Tausenden von CUDA Cores einer GPU Hunderte oder Tausende von Aufgaben parallel ausführen und damit den Prozess erheblich beschleunigen.

a100 streaming multiprocessor (1)

Illustration des A100 Streaming-Multiprozessors (SM), der 64 CUDA Cores enthält. Quelle: nvidia.com

Wie CUDA Cores mit Deep-Learning-Frameworks zusammenarbeiten

Die CUDA-Plattform wird auch von vielen der beliebten AI- und Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch unterstützt, was bedeutet, dass die meisten AI-Ingenieure von CUDA Cores profitieren, selbst wenn sie nicht explizit dafür programmieren. Diese hochrangige Integration abstrahiert einen Großteil der Komplexität, sodass die Benutzer sich darauf konzentrieren können, ihre Modelle zu erstellen, während die zugrunde liegende GPU die schweren Berechnungen beschleunigt.

CUDA Cores vs. Tensor Cores

Während CUDA Cores für allgemeine parallele Berechnungen wichtig sind, wurden Tensor Cores von NVIDIA im Jahr 2017 eingeführt, um speziell Deep-Learning-Aufgaben, insbesondere Matrixmultiplikationen, weiter zu beschleunigen. Tensor Cores tauchten erstmals in NVIDIAs Volta-Architektur auf (in GPUs wie der Tesla V100) und sind seitdem in GPUs basierend auf den Architekturen Turing, Ampere, Hopper und Blackwell enthalten.

Wichtige Unterschiede zwischen CUDA Cores und Tensor Cores

Es gibt auch einige klare Unterschiede in Bezug auf Anwendungsfälle, unterstützte Präzisionsstufen und AI-bezogene Leistung zwischen CUDA Cores und Tensor Cores, die du kennen solltest.

Allzweckberechnungen vs. spezialisierte Berechnungen:

Präzisionsstufen:

Leistung bei AI und Deep Learning:

Die Anzahl der Tensor Cores und/oder CUDA Cores spielt eine Rolle bei der Geschwindigkeit, Effizienz und den Kosten deiner AI-Workloads. Dennoch ist es wahrscheinlicher, dass du die Leistung einer GPU als Ganzes betrachtest. Eine großartige Möglichkeit, Optionen zu vergleichen, ist MLPerf oder eine andere autoritative Benchmarking-Lösung.

Welche NVIDIA-GPUs nutzen CUDA Cores?

CUDA Cores sind in fast jeder modernen NVIDIA-GPU zu finden, von Consumer-Grafikkarten bis hin zu Enterprise-Lösungen, die für Rechenzentren entwickelt wurden. Werfen wir einen genaueren Blick auf die verschiedenen Arten von GPUs, die CUDA Cores nutzen:

Consumer-GPUs (GeForce-Serie):

Die GeForce-Serie von NVIDIA, wie die RTX 3080 oder RTX 4090, ist vor allem für ihre Gaming-Performance bekannt. Diese GPUs verfügen jedoch auch über eine beträchtliche Anzahl von CUDA Cores, was sie für AI-Forschung und Experimente geeignet macht. Entwickler und Hobbyisten nutzen diese GPUs oft, um Machine-Learning-Modelle zu prototypisieren, bevor sie auf leistungsstärkere Hardware umsteigen.

Professionelle GPUs (Quadro-Serie):

Die Quadro-Serie ist NVIDIAs Linie von professionellen GPUs, die für Aufgaben wie computergestütztes Design (CAD), Videobearbeitung und AI entwickelt wurden. Diese GPUs sind sowohl mit CUDA Cores als auch mit Tensor Cores ausgestattet, was sie ideal für AI-Ingenieure macht, die an anspruchsvolleren Workloads wie Modelltraining und komplexen Datensimulationen arbeiten.

Rechenzentrums-GPUs (Volta, Ampere, Hopper, Blackwell):

Diese GPUs werden häufig in Rechenzentren, Cloud-Umgebungen und Forschungseinrichtungen verwendet, um groß angelegte AI-Projekte zu bewältigen.

Unten findest du eine Übersicht über die Anzahl der Streaming-Multiprozessoren (SMs) und CUDA Cores verschiedener NVIDIA-GPUs.

GPU

Streaming Multiprocessors (SMs)

CUDA Cores

GB200

144

18.432

H200

144

18.432

H100 SXM

132

16.896

H100 PCIe

114

14.592

L40S

142

18.176

RTX 6000 Ada

142

18.176

A6000

84

10.752

A100 (80GB und 40GB)

108

6.912

V100

80

5.120

Anmerkungen:

Wie viele CUDA Cores benötigst du für verschiedene Anwendungsfälle?

Die Anzahl der benötigten CUDA Cores variiert stark je nach Anwendungsfall. Grafisch intensive Videospiele und grundlegende Inhalte wie Videoschnitt erfordern in der Regel zwischen 1.500 und 10.000 CUDA Cores, während anspruchsvollere Aufgaben wie hochauflösende Videobearbeitung, High-Performance-Computing, Data Science und das Training von AI-Modellen von 5.000 bis 18.000 CUDA Cores profitieren.

Die Anzahl der CUDA Cores spiegelt die Fähigkeit einer GPU wider, parallele Berechnungen durchzuführen—mehr Cores verbessern in der Regel die Leistung für Aufgaben, die diese Parallelität nutzen können. Allerdings beeinflussen auch Faktoren wie die GPU-Architektur (neuere Architekturen bieten effizientere Cores), Speicherbandbreite, Speichergröße und Softwareoptimierung die Gesamtleistung erheblich. Spezialisierte Funktionen wie Tensor Cores und Multi-GPU-Verarbeitung beschleunigen zudem die Workloads beim AI-Training. Am Ende hängt die Effektivität einer GPU sowohl von den Hardwarefähigkeiten als auch der Softwareeffizienz ab—und nur auf die Anzahl der CUDA Cores zu achten, wird nicht weit führen.

Gibt es Alternativen zu CUDA Cores?

Während AMDs Stream-Prozessoren und Intels OneAPI alternative Plattformen für GPU-Computing bieten, können sie derzeit nicht mit der Leistung von NVIDIAs CUDA bei AI-Workloads mithalten.

CUDA hat sich als Industriestandard für GPU-beschleunigtes Rechnen in Deep Learning und Künstlicher Intelligenz etabliert und bietet ein ausgereiftes Ökosystem mit hoch optimierten Bibliotheken wie cuDNN und TensorRT, umfassenden Entwicklertools und starker Community-Unterstützung.

Im Gegensatz dazu entwickeln AMD und Intel ihre Software-Ökosysteme und Hardware-Integration für AI-Anwendungen noch weiter. Ihre Plattformen bieten nicht die gleiche Optimierung, umfassende Bibliotheken und weitverbreitete Akzeptanz, was sie weniger wettbewerbsfähig für AI-Workloads macht. Während sie in anderen Rechenbereichen tragfähige Optionen darstellen, sind sie derzeit weit davon entfernt, die Leistung und Effizienz von CUDA bei AI-Aufgaben zu erreichen.

Fazit zu CUDA Cores

CUDA Cores sind die stillen Helden der NVIDIA-GPUs, die eine unvergleichliche Parallelverarbeitung und Rechengeschwindigkeit ermöglichen und sie so unverzichtbar für AI- und Data-Science-Workloads machen. Von der Datenvorverarbeitung bis hin zum neuronalen Netzwerk-Training und der Inferenz beschleunigen CUDA Cores viele der ressourcenintensivsten Aufgaben, mit denen AI-Ingenieure konfrontiert sind.