Конечно, «учителя FPS» пошли разными путями, но основной принцип остался прежним — используйте GPU для вычислений. Давайте подробнее рассмотрим «зеленую» технологию — архитектуру унифицированных вычислительных устройств (CUDA).
О технологии многопотоковых вычислений CUDA в видеокартах компании Nvidia
Графические карты производства Nvidia имеют репутацию надежных и высокопроизводительных вычислительных систем. Благодаря аппаратным возможностям технологии CUDA «зеленые» карты также обеспечивают отличную производительность майнинга с большинством алгоритмов согласия PoW.
Давайте подробнее рассмотрим некоторые возможности CUDA.
Что такое технология CUDA?
CUDA (Compute Unified Device Architecture) — это технология многопоточных вычислений, разработанная компанией NVIDIA. Это может значительно повысить производительность сложных вычислений с использованием многоядерной параллельной обработки.
Приложения CUDA используются в обработке видео и аудио, геофизическом моделировании, разведке нефти и газа, проектировании изделий, медицинской визуализации и научных исследованиях, разработке вакцин, включая COVID-19, и физическом моделировании.
CUDA™ — это архитектура параллельных вычислений общего назначения, которая позволяет графическим процессорам решать сложные вычислительные задачи. CUDA поддерживает операционные системы Linux и Windows. Чем выше количество и частота ядер CUDA на видеокарте, тем более высокую производительность она может обеспечить.
Каждый дополнительный блок вычислительной мощности требует соответствующего энергопотребления. Чем меньше производственный процесс, используемый для изготовления вычислительных ядер, тем ниже напряжение, используемое для их питания, и, следовательно, тем ниже потребление энергии. Таким образом, даже если разные поколения видеокарт обладают одинаковой теоретической вычислительной мощностью в TFlops, их эффективность будет существенно различаться в зависимости от энергопотребления полупроводников, составляющих ядра видеопроцессора.
Архитектура CUDA является упрощенной и включает в себя набор исполняемых команд и аппаратных механизмов для выполнения параллельных вычислений в GPU. Разработчики программного обеспечения, включая майнеров, обычно работают с CUDA, используя языки программирования высокого уровня (C, Fortran). Будущие дополнения к CUDA включают полную поддержку C+, Java и Python. Продвинутые разработчики могут еще больше повысить эффективность майнеров, оптимизировав код майнера на низкоуровневом (машинном) языке Ассемблере. В качестве примера в данном контексте можно привести двухминерный Claymore, который лучше всего работает на «зеленых» видеокартах.
Технология CUDA состоит из трех ключевых компонентов: библиотек для разработчиков, среды выполнения и драйверов. Все это напрямую влияет на производительность и надежность вашего приложения.
Это руководство представляет собой уровень удаления устройств с поддержкой CUDA, который обеспечивает интерфейс доступа к аппаратным устройствам. Во время выполнения через этот слой реализуются различные функции для выполнения сложных вычислений.
Таблица версий CUDA, поддерживаемых различными драйверами NVIDIA:.
| Версия CUDA | Linux x86_64 | Windows x86_64 |
|---|---|---|
| CUDA 11.1 | >=455.23 | >=456.38 |
| CUDA 11.0.3 Update 1 | >= 450.51.06 | >= 451.82 |
| CUDA 11.0.2 GA | >= 450.51.05 | >= 451.48 |
| CUDA 11.0.1 RC | >= 450.36.06 | >= 451.22 |
| CUDA 10.2.89 | >= 440.33 | >= 441.22 |
| CUDA 10.1 (10.1.105) | >= 418.39 | >= 418.96 |
| CUDA 10.0.130 | >= 410.48 | >= 411.31 |
| CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1) | >= 396.37 | >= 398.26 |
| CUDA 9.2 (9.2.88) | >= 396.26 | >= 397.44 |
| CUDA 9.1 (9.1.85) | >= 390.46 | >= 391.29 |
| CUDA 9.0 (9.0.76) | >= 384.81 | >= 385.54 |
| CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) | >= 375.26 | >= 376.51 |
| CUDA 8.0 (8.0.44) | >= 367.48 | >= 369.30 |
| CUDA 7.5 (7.5.16) | >= 352.31 | >= 353.66 |
| CUDA 7.0 (7.0.28) | >= 346.46 | >= 347.62 |
Влияет ли на хешрейт версия CUDA, установленная на компьютере?
Реальные эксперименты майнеров с различными версиями CUDA показывают, что хешрейты не увеличиваются значительно с новыми версиями.
Использование более новых драйверов Nvidia обычно приводит к повышению требований к оборудованию и часто увеличивает потребление видеопамяти. Это не всегда положительно сказывается на производительности видеокарты при майнинге.
Это особенно заметно по производительности и потреблению видеопамяти при майнинге с использованием алгоритма Ethash/DaggerHashimoto. Более старые версии драйверов обычно потребляют меньше видеопамяти для достижения той же производительности при использовании Ethash.
Для обычных пользователей нет причин интересоваться версией CUDA, если только она не требуется последним майнером, использующим новые поддерживаемые алгоритмы.
Однако следует помнить, что технология CUDA постоянно совершенствуется и добавляются новые функции, требующие настройки программного обеспечения для майнинга. Таким образом, последние майнеры могут иметь разные версии CUDA 8.0, 9.1 / 9.2 и поддерживать разные версии 10.0, 10.1 и 10.2.
Вам также может понравиться
Криптовалюты как часть мировой экономики
Исследование: может ли нейросеть предсказывать курс криптовалюты на рынке?
Сам процессор может обрабатывать данные более чем в одном ядре одновременно, но при этом он должен выполнять одни и те же команды. В случае с видеоплатами такого ограничения нет, поэтому имеет смысл выделить часть вычислительной мощности на этот компонент.
Что такое ядра видеокарты CUDA?
CUDA — это аббревиатура от Compute UnifiedDeviceArchitecture, одной из запатентованных технологий Nvidia. цель; эффективные параллельные вычисления.
Одно ядро CUDA похоже на ядро CPU, но менее сложное, но отличается количеством реализаций. Стандартные игровые процессоры имеют от двух до 16 ядер, в то время как даже новейшие видеокарты Nvidia GeForce имеют сотни ядер CUDA. С другой стороны, карты высокого класса в настоящее время насчитывают тысячи.
Структура графических ядер CUDA
Что делают ядра CUDA в играх?
GPU отличаются от CPU по многим параметрам, но с точки зрения обывателя, CPU — это менеджеры, отвечающие за общее управление компьютером, в то время как GPU больше подходят для тяжелых рабочих нагрузок.
Обработка графики требует одновременного выполнения множества сложных вычислений. По этой причине в видеокартах реализовано очень большое количество ядер CUDA. А поскольку графические процессоры специально разработаны и оптимизированы для этой цели, ядра GPU могут быть гораздо меньше, чем более общие ядра CPU.
А как ядра CUDA влияют на производительность игр?
По сути, графические конфигурации, требующие параллельных вычислений, могут получить значительные преимущества от большего количества ядер CUDA. Наиболее очевидными из них считаются освещение и тени, а также физика, некоторые виды сглаживания и маскировки окружающей среды.
Ядра CUDA или потоковые процессоры?
Nvidia GeForce имеет ядро CUDA, а главный конкурент AMDRadeon — потоковый процессор.
Эти две технологии и соответствующие архитектуры GPU соответствующих компаний явно отличаются друг от друга. Однако фундаментально и функционально ядра CUDA и нитевые процессоры одинаковы.
Оборудование Nvidia обычно сравнивают с оборудованием AMD, так как ядра CUDA более оптимизированы, но очевидной разницы в производительности или качестве графики при покупке GPU Nvidia или AMD нет.
Ответ действительно зависит от того, сколько денег у вас в кошельке и насколько сильно вы хотите получить свою видеокарту. Тем не менее, видеокарта с большим количеством ядер CUDA не обязательно лучше, чем карта с меньшим количеством ядер. Качество видеокарты фактически зависит от того, как другие функции взаимодействуют с ядрами CUDA.
История возникновения
С конца 1990-х годов появились первые попытки использовать графические ускорители на нецелевых компьютерах. Однако значительные усилия в этой области начались несколько позже. В начале 2000-х годов два крупнейших мировых лидера в области процессоров, AMD и Intel, решили посоревноваться за самые мощные «мозговые» компьютеры. В этот период острой конкуренции оба производителя смогли значительно увеличить тактовые частоты (например, с 1,5 ГГц до 3 ГГц в период с 2001 по 2003 год).
В то же время разработчики из Стэнфордского университета поставили перед собой конкретную цель — создать графический адаптер, способный выполнять неграфические вычисления. Так появился специальный язык программирования и реализации — Brook. Впоследствии были начаты аналогичные проекты: библиотеки ускорителей, Brahmar, GPU++ и т.д.
Вскоре после этого к исследованию присоединился лидер отрасли NVIDIA. Компания решила разработать собственную программную платформу и графическую карту для неграфических компьютеров. Это было рождение CUDA.
Инструментарий NVIDIACUDA
Архитектура
Архитектура CUDA основана на взаимодействии между CPU и GPU. Это становится возможным благодаря запуску шейдеров, которые представляют собой программы, управляющие работой видеокарты от процессора.
Взаимодействие происходит через многоуровневый API. Первый уровень API — это API времени выполнения. Это позволяет сначала разбить работу на потоки. Эти декомпозированные потоки затем передаются API второго уровня, драйверу. Библиотеки NVIDIA CUBLAS (для алгебраических вычислений) и FFT (быстрая функция Фурье) поддерживают функции API.
В очень упрощенном виде алгоритм CUDA работает следующим образом
- Центральный процессор выделяет нужное количество памяти и отправляет её графическому процессору.
- Центральный процессор запускает ядро и также «делится» им с графическим.
- Графический процессор выполняет операции используя память и мощности ядра.
- После обработки данных центральный процессор принимает результаты.
Взаимодействие CPU и GPU.
Функции CUDA и среда разработки:.
- компилятор nvcc,
- отладчик gdb для GPU,
- профилировщик,
- библиотеки численного анализа FFT и BLAS,
- поддержка 32- и 64-битных операционных систем: Linux, macOS, Windows XP, Vista и других,
- поддержка языков программирования: Java, Python, C++, Си, Фортран и других.
Недостатки и преимущества CUDA
CUDA имеет преимущества перед предыдущими вычислительными технологиями GPGPU, а также перед центральными процессорами. Давайте рассмотрим эти преимущества.
Преимущества
- Простой в применении интерфейс программирования на С,
- поддержка CUDA: битовые и целочисленные операции проводятся на аппаратном уровне, не требуя переноса алгоритмов в удобный для концепции графического конвейера вид,
- не ограничена графическими API,
- адресация памяти gather и scatter в линейном порядке,
- эффективный взаимообмен между видеопамятью и системной памятью,
- память размером 16 Кб на мультипроцессор: её можно разделить на потоки и настроить кеш с широкой полосой пропускания.
Как и у любой технологии, у CUDA есть свои проблемы и ограничения в применении.
Ограничения.
- CUDA имеет архитектуру с закрытым исходным кодом, которым владеет NVIDIA,
- архитектура работает только на видеочипах компании NVIDIA, начиная с версии GeForce 8,
- для выполняемых функций нет поддержки рекурсии,
- 32 потока — минимально возможная ширина блока.
Несмотря на преимущества технологии, нельзя сказать, что параллельные компьютеры полностью заменят традиционные компьютеры. Современные процессоры настроены на максимально быструю обработку целочисленных данных и данных с плавающей точкой. В то же время архитектура видеокарты обеспечивает быструю и бесперебойную обработку данных. Именно поэтому CUDA является более эффективным и необходимым набором инструментов для определенных приложений.
Теперь вы знаете, что такое CUDA, зачем она вам нужна и как устроена архитектура технологии.
Ядра CUDA намного меньше, чем ядра CPU, поэтому в GPU можно интегрировать больше ядер. Кроме того, видеокарты, как правило, занимают большую площадь, чем процессоры, что делает их достаточно большими для размещения тысяч ядер CUDA.
Что такое технология CUDA в видеокартах Nvidia и что она дает?
Привет всем! Сегодня мы поговорим о CUDA: что входит в состав видеокарты, зачем нужна такая технология, что она дает, как работает и практична ли она. В первой части блога мы обсудили VRM на видеокартах. Если вам интересно, вы можете прочитать его здесь. А теперь мы переходим к теме.
Что такое CUDA
Термин расшифровывается как Compute UnifiedDeviceArchitecture. Это аппаратная и программная среда, разработанная для графических компьютеров. Эта технология позволяет значительно ускорить вычисления, выполняемые графическим процессором.
Он используется в графических процессорах под маркой NVidia и поддерживает ряд собственных функций и «фишек». Для дальнейшего понимания материала необходимо объяснить, что означают эти термины.
- Устройство — сам видеоадаптер, который выполняет поданные центральным процессором команды;
- Хост — ЦП, запускающий различные задания и выделяющий под это необходимые вычислительные ресурсы;
- Ядро — задание, которое будет обрабатываться устройством.
Многофункциональные компьютеры реализованы с использованием упрощенных версий языков программирования C и Fortran. Разработчики имеют доступ ко всем командам видеокарты по заранее определенному алгоритму.
Такие опции можно включить с помощью базового набора многих языков программирования, таких как MATLAB или Python.
Как работает
Алгоритмы расчета следующие.
- Хост выделяет на компьютере требуемое количество ОЗУ;
- Он же копирует данные из собственной памяти в память графического ускорителя;
- CPU запускает ядро на устройстве;
- Видеокарта его обрабатывает;
- Результаты копируются из RAM в память ЦП.
В некоторых случаях CUDA выполняет задания быстрее, чем сам CPU, поскольку GPU изначально разрабатывались для графических вычислений, что позволяет выполнять параллельную обработку. Все зависит от эффективности алгоритмов доступа к памяти устройства.
Сам процессор может обрабатывать данные более чем в одном ядре одновременно, но при этом он должен выполнять одни и те же команды. В случае с видеоплатами такого ограничения нет, поэтому имеет смысл выделить часть вычислительной мощности на этот компонент.
Можно утверждать следующее:
Ограничения мощности GPU при использовании CUDA в конечном итоге выше, чем ограничения мощности CPU. Адаптеры числовых данных могут обрабатываться без особой нагрузки, поскольку их архитектура изначально предназначалась для выполнения задач по обработке текстур и сложных трехмерных полигональных объектов.
Пожалуй, единственным недостатком CUDA является тот факт, что технология поддерживается только на графических чипах NVidia.
Стоит подумать. Технология эффективна для сложных вычислений (например, механических расчетов и горного дела), но не для решения простых задач.
Также есть статьи «Сравнение технологий NvidiaSLI и AMDCrossFire» и «Вертикальное размещение видеокарт и что для этого нужно». Я буду благодарен, если вы поделитесь этим постом в своих социальных сетях. Таким образом, вы сможете внести свой вклад в развитие моего блога. До скорой встречи!
SM также может поддерживать GDDR. Для этого каждый из них имеет 8 килобайт кэш-памяти, где хранится все необходимое для работы (например, константы компьютера).
Скачать бесплатно NVIDIA CUDA Toolkit 10.2.89
Среда разработки NVIDIA CUDA Toolkit предназначена для упрощения создания программного обеспечения, реализующего определенные вычислительные алгоритмы. Разрабатываемое программное обеспечение работает на базе технологии CUDA — специальной архитектуры параллельных вычислений, которая может работать на графических чипах NVIDIA.
Фирменный API
Основное отличие и преимущество программного обеспечения на базе CUDA заключается в том, что оно работает быстрее и наиболее эффективно использует ресурсы компьютера. Если у вас есть видеокарта с поддержкой CUDA (или встроенный GPU), вы можете использовать ее для разгрузки процессора. Графический чип может взять на себя часть работы процессора.
Кроме того, набор инструментов NVIDIA CUDA Toolkit необходим для разработки системных инструкций и драйверов для корректного двунаправленного доступа CPU-GPU и GPU-video-memory.
Работа на языках С и С++
Компилятор, входящий в состав среды, позволяет писать код на упрощенных диалектах C и C ++. Программное обеспечение для разработки также включает многочисленные библиотеки с графическими и математическими задачами на базе GPU, а также предметные/оптимизаторы для письменных приложений.
— быстрая и оптимизированная разработка приложений CUDA, — универсальные языки кодирования C и C ++ — множество инструментов в комплекте, ускоренная передача данных между кэшем процессора и памятью видеочипа, — целочисленная и поразрядная арифметика Материальная поддержка для — — — Целочисленной и побитовой арифметики.
