एएमडी कंप्यूट यूनिट बनाम एनवीडिया CUDA कोर: क्या अंतर है?

यदि आप एनवीडिया और एएमडी का अनुसरण कर रहे हैं, तो आप शायद उनके जीपीयू के विनिर्देशों के बारे में जानते हैं कि ये दोनों कंपनियां उपयोग करना पसंद करती हैं। उदाहरण के लिए, एनवीडिया एएमडी के कार्ड से अपनी पेशकश को अलग करने के लिए सीयूडीए कोर काउंट पर जोर देना पसंद करता है, जबकि एएमडी अपनी कंप्यूट इकाइयों के साथ भी ऐसा ही करता है।

लेकिन वास्तव में इन शब्दों का क्या अर्थ है? क्या एक CUDA कोर एक कंप्यूट यूनिट के समान है? नहीं तो क्या फर्क पड़ता है?

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आइए इन सवालों के जवाब दें और देखें कि एएमडी जीपीयू को एनवीडिया से अलग क्या बनाता है।

GPU की सामान्य संरचना

सभी जीपीयू, चाहे एएमडी, एनवीडिया या इंटेल से हों, सामान्य रूप से उसी तरह काम करते हैं। उनके पास समान प्रमुख घटक हैं और उन घटकों का समग्र लेआउट उच्च स्तर पर समान है।

तो, ऊपर से नीचे के दृष्टिकोण से, सभी GPU समान हैं।

जब हम विशिष्ट, मालिकाना घटकों को देखते हैं जिन्हें प्रत्येक निर्माता अपने GPU में पैक करता है, तो अंतर उभरने लगते हैं। उदाहरण के लिए, एनवीडिया अपने जीपीयू में टेंसर कोर बनाता है, जबकि एएमडी जीपीयू में टेन्सर कोर नहीं होता है।

इसी तरह, एएमडी इन्फिनिटी कैश जैसे घटकों का उपयोग करता है, जो एनवीडिया जीपीयू के पास नहीं है।

इसलिए, कंप्यूट यूनिट्स (सीयू) और सीयूडीए कोर के बीच अंतर को समझने के लिए, हमें पहले एक जीपीयू के समग्र आर्किटेक्चर को देखना होगा। एक बार जब हम आर्किटेक्चर को समझ सकते हैं और देख सकते हैं कि GPU कैसे काम करता है, तो हम कंप्यूट यूनिट्स और CUDA कोर के बीच अंतर को स्पष्ट रूप से देख सकते हैं।

जीपीयू कैसे काम करता है?

पहली बात जो आपको समझने की जरूरत है वह यह है कि एक GPU हजारों या लाखों निर्देशों को एक साथ संसाधित करता है। इसलिए, एक GPU को उन निर्देशों को संभालने के लिए बहुत सारे छोटे, अत्यधिक समानांतर कोर की आवश्यकता होती है।

ये छोटे GPU कोर बड़े CPU कोर से भिन्न होते हैं जो एक समय में प्रति कोर एक जटिल निर्देश को संसाधित करते हैं।

उदाहरण के लिए, एक Nvidia RTX 3090 में 10496 CUDA कोर हैं। दूसरी ओर, टॉप-ऑफ़-द-लाइन AMD Threadripper 3970X में केवल 64 कोर हैं।

इसलिए, हम GPU कोर की तुलना CPU कोर से नहीं कर सकते। काफी हैं सीपीयू और जीपीयू के बीच अंतर क्योंकि इंजीनियरों ने उन्हें विभिन्न कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किया है।

इसके अलावा, एक औसत सीपीयू के विपरीत, सभी GPU कोर समूहों या समूहों में व्यवस्थित होते हैं।

अंत में, GPU पर कोर के एक समूह में अन्य हार्डवेयर घटक होते हैं जैसे टेक्सचर प्रोसेसिंग कोर, फ्लोटिंग पॉइंट यूनिट और कैश

एक ही समय में लाखों निर्देशों को संसाधित करने में मदद करने के लिए। यह समानता GPU की वास्तुकला को परिभाषित करती है। एक निर्देश लोड करने से लेकर इसे संसाधित करने तक, एक GPU समानांतर प्रसंस्करण के सिद्धांतों के अनुसार सब कुछ करता है।

सबसे पहले, GPU को निर्देशों की एक कतार से संसाधित करने के लिए एक निर्देश प्राप्त होता है। ये निर्देश लगभग हमेशा अत्यधिक वेक्टर-संबंधित होते हैं।
अगला, इन निर्देशों को हल करने के लिए, एक थ्रेड शेड्यूलर उन्हें प्रसंस्करण के लिए अलग-अलग कोर क्लस्टर में भेजता है।
निर्देश प्राप्त करने के बाद, एक अंतर्निहित कोर क्लस्टर शेड्यूलर प्रसंस्करण के लिए कोर या प्रसंस्करण तत्वों को निर्देश प्रदान करता है।
अंत में, विभिन्न कोर क्लस्टर समानांतर में विभिन्न निर्देशों को संसाधित करते हैं, और परिणाम स्क्रीन पर प्रदर्शित होते हैं। इसलिए, सभी ग्राफिक्स जो आप स्क्रीन पर देखते हैं, एक वीडियो गेम, उदाहरण के लिए, लाखों संसाधित वैक्टर का एक संग्रह है।

संक्षेप में, एक GPU में हजारों प्रोसेसिंग तत्व होते हैं जिन्हें हम क्लस्टर में व्यवस्थित कोर कहते हैं। समांतरता प्राप्त करने के लिए अनुसूचक इन समूहों को कार्य सौंपते हैं।

गणना इकाइयाँ क्या हैं?

जैसा कि पिछले अनुभाग में देखा गया है, प्रत्येक GPU में प्रसंस्करण तत्वों वाले कोर के समूह होते हैं। AMD इन कोर क्लस्टर्स को कंप्यूट यूनिट्स कहता है।

www.youtube.com/watch?v=uu-3aEyesWQ&t=202s

गणना इकाइयाँ समानांतर अंकगणित और तार्किक इकाइयों (ALUs), कैश, फ्लोटिंग-पॉइंट इकाइयों या वेक्टर प्रोसेसर, रजिस्टरों और थ्रेड जानकारी को संग्रहीत करने के लिए कुछ मेमोरी जैसे प्रसंस्करण संसाधनों का एक संग्रह हैं।

इसे सरल रखने के लिए, एएमडी केवल अपने जीपीयू की गणना इकाइयों की संख्या का विज्ञापन करता है और अंतर्निहित घटकों का विवरण नहीं देता है।

इसलिए, जब भी आप कंप्यूट इकाइयों की संख्या देखते हैं, तो उन्हें प्रसंस्करण तत्वों और सभी संबंधित घटकों के समूह के रूप में सोचें।

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CUDA कोर क्या हैं?

जहां एएमडी कंप्यूट इकाइयों की संख्या के साथ चीजों को सरल रखना पसंद करता है, एनवीडिया सीयूडीए कोर जैसे शब्दों का उपयोग करके चीजों को जटिल बनाता है।

CUDA कोर बिल्कुल कोर नहीं हैं। वे केवल फ़्लोटिंग पॉइंट इकाइयां हैं जिन्हें एनवीडिया मार्केटिंग उद्देश्यों के लिए कोर के रूप में संदर्भित करना पसंद करती है। और, यदि आपको याद है, कोर क्लस्टर में कई फ़्लोटिंग-पॉइंट इकाइयाँ अंतर्निहित होती हैं। ये इकाइयाँ वेक्टर गणनाएँ करती हैं और कुछ नहीं।

तो, उन्हें कोर कहना शुद्ध मार्केटिंग है।

इसलिए, एक CUDA कोर एक प्रसंस्करण तत्व है जो फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन करता है। सिंगल कोर क्लस्टर के अंदर कई CUDA कोर हो सकते हैं।

अंत में, एनवीडिया कोर क्लस्टर को कॉल करता है स्ट्रीमिंग मल्टीप्रोसेसर या एसएमएस। एसएम एएमडी कंप्यूट यूनिट के बराबर हैं क्योंकि कंप्यूट यूनिट खुद कोर क्लस्टर हैं।

कंप्यूट यूनिट और CUDA कोर में क्या अंतर है?

कंप्यूट यूनिट और CUDA कोर के बीच मुख्य अंतर यह है कि पूर्व एक कोर क्लस्टर को संदर्भित करता है, और बाद वाला एक प्रोसेसिंग तत्व को संदर्भित करता है।

इस अंतर को बेहतर ढंग से समझने के लिए, हम गियरबॉक्स का उदाहरण लेते हैं।

गियरबॉक्स एक इकाई है जिसमें कई गियर होते हैं। आप गियरबॉक्स को कंप्यूट यूनिट और व्यक्तिगत गियर को CUDA कोर की फ्लोटिंग-पॉइंट यूनिट के रूप में सोच सकते हैं।

दूसरे शब्दों में, जहां कंप्यूट इकाइयाँ घटकों का एक संग्रह हैं, CUDA कोर संग्रह के अंदर एक विशिष्ट घटक का प्रतिनिधित्व करते हैं। इसलिए, कंप्यूट इकाइयाँ और CUDA कोर तुलनीय नहीं हैं।

यही कारण है कि जब एएमडी अपने जीपीयू के लिए कंप्यूट इकाइयों की संख्या का उल्लेख करता है तो वे प्रतिस्पर्धी एनवीडिया कार्ड और उनके सीयूडीए कोर गिनती की तुलना में हमेशा काफी कम होते हैं। एक अधिक अनुकूल तुलना एनवीडिया कार्ड के स्ट्रीमिंग मल्टीप्रोसेसरों की संख्या और एएमडी कार्ड की कंप्यूट इकाइयों की संख्या के बीच होगी।

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CUDA कोर और कंप्यूट इकाइयाँ भिन्न हैं और तुलनीय नहीं हैं

कंपनियों को अपने उत्पादों को बेहतरीन रोशनी में पेश करने के लिए भ्रमित करने वाली शब्दावली का इस्तेमाल करने की आदत होती है। यह न केवल ग्राहक को भ्रमित करता है, बल्कि इससे महत्वपूर्ण चीज़ों पर नज़र रखना भी मुश्किल हो जाता है।

इसलिए, सुनिश्चित करें कि आप जानते हैं कि GPU की खोज करते समय क्या देखना है। मार्केटिंग शब्दजाल से दूर रहने से आपका निर्णय काफी बेहतर और अधिक तनाव मुक्त हो जाएगा।

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लेखक के बारे में फवाद मुर्तजा(47 लेख प्रकाशित)

फवाद एक पूर्णकालिक स्वतंत्र लेखक हैं। उसे तकनीक और भोजन पसंद है। जब वह विंडोज के बारे में नहीं खा रहा है या लिख रहा है, तो वह या तो वीडियो गेम खेल रहा है या यात्रा करने के बारे में सपना देख रहा है।

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