पिछले हफ्ते में, मैंने अस्पष्ट GPU विनिर्देशों के बारे में एक टुकड़ा लिखा था। हालांकि वीडियो कार्ड में विनिर्देशों के कुछ सबसे भ्रमित भागों का खुलासा किया गया, लेकिन कई पाठकों ने लेख से जुड़ा हुआ है और कहा कि यह अधिक विस्तृत हो सकता था। यह केवल ग्राफिक्स कार्ड के घटकों के बारे में अधिक प्रश्नों के उत्तर देने के लिए उपयुक्त होगा, जिन्हें इस आलेख में उस लेख द्वारा जरूरी नहीं बताया गया था। आगे के बिना, वीडियो कार्ड विनिर्देशों के बारे में सबसे अधिक दबाव वाले प्रश्नों के कुछ जवाब यहां दिए गए हैं जो वेब पर समझने वाले शब्दों में पूरी तरह से समझा नहीं जा सकता है।

सीयूडीए क्या है, और सीयूडीए कोर क्या है?

कम्प्यूट्यूट यूनिफाइड डिवाइस आर्किटेक्चर (सीयूडीए) सबसे नए एनवीडिया ग्राफिक्स कार्डों में एक विशेषता है जो कंप्यूटर को प्रोसेसर के लिए "सहायक" के रूप में GPU (या यहां तक ​​कि पूर्ण GPU) के हिस्से का उपयोग करने की अनुमति देता है। जीपीयू कंप्यूटर की तुलना में अधिक मांसपेशियों को पैक करते हैं, लेकिन उनकी वास्तुकला ऐतिहासिक रूप से ड्राइंग दूरी और बहुभुज की गणना के लिए अधिक अनुकूलित होती है (यही कारण है कि उन्हें पहले स्थान पर ग्राफिक्स कार्ड पर थप्पड़ मार दिया जाता है)। सीयूडीए जीपीयू को गणित गीक में बदल देता है जो स्क्रीन पर ग्राफिक्स को प्रस्तुत करने और प्रदर्शित करने की तुलना में अन्य चीजों के लिए जीपीयू की पागल मांसपेशी शक्ति का उपयोग करके संख्याओं को बहुत जल्दी क्रंच कर सकता है।

शुरुआत में जुड़े आलेख में, मैंने समझाया कि SETI @ होम गणना करने के लिए ग्राफिक्स कार्ड का उपयोग कर CUDA का लाभ उठाता है। यह आश्चर्यजनक चीजों को करने के लिए कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है इसका एक उदाहरण है। CUDA का उपयोग वीडियो को ट्रांसकोड करने के लिए भी किया जा सकता है (इसे एक प्रारूप से दूसरे प्रारूप में परिवर्तित करें) एक विशेष कोडेक का उपयोग करके जो हार्डवेयर के साथ संचार करता है। एनवीडिया के एन्कोडर को एनवीएनसी के रूप में जाना जाता है, और यह आपके सीपीयू को समाप्त करने के विरोध में ग्राफिक्स कार्ड वीडियो इंजन का उपयोग करके वीडियो को और अधिक तेज़ी से एन्कोड करने का एक शक्तिशाली तरीका है। यदि आप एक डेवलपर हैं, और आप अपने कार्यक्रम में एनवीएनसीसी सहित रुचि रखते हैं, तो आप यहां एनवीडिया के संसाधन देख सकते हैं।

ठीक है, तो अब हम जानते हैं कि सीयूडीए क्या है। CUDA कोर के बारे में क्या?

एक सीयूडीए कोर जीपीयू का एक वर्ग है जिसका उपयोग सीयूडीए के प्रयोजनों के लिए किया जा सकता है। यह जीपीयू का टुकड़ा है कि कुछ निगरानी कार्यक्रम "वीडियो इंजन" कहते हैं। प्रत्येक कोर पूरे जीपीयू के आर्किटेक्चर का एक छोटा टुकड़ा है जिसका उपयोग पारंपरिक 3 डी प्रतिपादन या क्यूडा-विशिष्ट कार्यों दोनों के लिए किया जा सकता है। अधिकांश ग्राफिक्स कार्ड में, संपूर्ण जीपीयू सीयूडीए काम के लिए उपलब्ध है। इसका मतलब है कि जीपीयू में सीयूडीए कोर की संख्या वास्तव में परिभाषित करती है कि पूरे जीपीयू के कितने कोर हैं।

जीपीयू के पास इतने सारे कोर क्यों हैं?

जबकि आज के सीपीयू में आम तौर पर चार से आठ कोर होते हैं, वहां 5000 से अधिक कोर के साथ ग्राफिक्स कार्ड होते हैं! ऐसा क्यों है, और सीपीयू के पास इतनी पागल राशि क्यों नहीं हो सकती है?

जीपीयू और सीपीयू दोनों अलग-अलग उद्देश्यों के लिए बने थे। जबकि एक सीपीयू आपके कंप्यूटर पर हार्डवेयर के विभिन्न टुकड़ों के साथ संवाद करने के लिए मशीन कोड पर प्रतिक्रिया करता है, जीपीयू केवल एक विशिष्ट उद्देश्य के लिए बनाया जाता है: यह बहुभुज को सुंदर दृश्यों में प्रस्तुत करना है जिसे हम 3 डी-त्वरित वातावरण में देखते हैं और फिर अनुवाद करते हैं यह सब एक छवि प्रति सेकंड 60 गुना या अधिक छवि में। यह एक सीपीयू के लिए एक लंबा आदेश है, लेकिन चूंकि जीपीयू ने बहुभुज प्रोसेसर को विभाजित किया है, इसलिए यह कुछ मिलीसेकंड के भीतर ग्राफिकल वातावरण प्रदान करने के लिए अपने सभी कोरों के बीच वर्कलोड को विभाजित कर सकता है।

यही वह जगह है जहां कोर आते हैं। एक जीपीयू को उन सभी कोरों को बड़े कार्यों को छोटे टुकड़ों में विभाजित करने की ज़रूरत होती है, प्रत्येक कोर व्यक्तिगत रूप से दृश्य के अपने हिस्से को संसाधित करता है। सीपीयू (आपके ब्राउज़र की तरह) का उपयोग करने वाले अनुप्रयोगों को इतनी बड़ी संख्या में कोर होने से लाभ नहीं होता है जब तक कि प्रत्येक कोर में पूरी प्रोसेसिंग इकाई की मांसपेशियों की शक्ति न हो। आपका ब्राउज़र कार्यों के विभागीकरण के विरोध में जानकारी तक तेजी से पहुंच पर निर्भर करता है। जब आप कोई वेबपृष्ठ लोड करते हैं या पीडीएफ फ़ाइल पढ़ते हैं, तो आपको उस सब को लोड करने के लिए केवल एक प्रोसेसिंग स्ट्रीम की आवश्यकता होती है।

क्या अधिक रैम एक वीडियो कार्ड बेहतर बनाता है?

वीडियो कार्ड के साथ रैम एक अजीब भूरे रंग का क्षेत्र है। हालांकि जितना संभव हो उतना रैम रखना अच्छा लगता है, आपको उस रैम का उपयोग करने में भी सक्षम होना चाहिए। 1024 एमबी रैम वाला एक वीडियो कार्ड और 1 9 2-बिट-वाईड बस 2048 एमबी रैम और एक ही बस के साथ एक वीडियो कार्ड से काफी बेहतर प्रदर्शन करने जा रहा है।

जैसा कि मैंने पिछले टुकड़े में समझाया है, 2048 एमबी वीडियो कार्ड को "बैंडविड्थ बाधा" नामक कुछ का अनुभव होगा क्योंकि बस (जिस सड़क पर डेटा यात्रा करता है) पर्याप्त मात्रा में पर्याप्त मात्रा में डेटा ले जाने के लिए पर्याप्त नहीं है पहर।

संक्षेप में, नहीं, वीडियो कार्ड में विस्तृत बस नहीं होने पर अधिक रैम आवश्यक नहीं है। उचित बस चौड़ाई के लिए मेरी मार्गदर्शिका यहां दी गई है: बस में बिट्स की संख्या के रूप में आपके वीडियो कार्ड में मेगाबाइट्स में अधिकतम आठ गुना रैम होना चाहिए। उदाहरण के लिए, 1024 एमबी कार्ड में कम -से- कम 128-बिट बस (1024/8 = 128) होनी चाहिए। तो, 2048 एमबी कार्ड के लिए, मैं न्यूनतम 256 बिट्स की अनुशंसा करता हूं।

यदि आपके पास अभी भी अधिक प्रश्न हैं, तो उन्हें नीचे दी गई टिप्पणियों में पूछना सुनिश्चित करें!