Що таке CUDA Core і чому це важливо для вибору GPU VPS?

Вибір GPU VPS може здатися приголомшливим, коли ви дивитеся на таблиці специфікацій, наповнені цифрами. Кількість ядер зросла з 2560 до 21760, але що це означає?

Ядро CUDA — це паралельний процесор у графічних процесорах NVIDIA, який одночасно виконує тисячі обчислень, забезпечуючи все, починаючи від навчання AI і закінчуючи 3D-рендерінгом. У цьому посібнику детально описано, як вони працюють, чим вони відрізняються від процесора та ядер Tensor, і яка кількість ядер відповідає вашим потребам, не переплачуючи.

Що таке ядра CUDA?

Ядра CUDA — це окремі процесори всередині графічних процесорів NVIDIA, які виконують інструкції паралельно. Що лежить в основі основної технології CUDA? Думайте про ці підрозділи як про маленьких робітників, які одночасно виконують частину однієї роботи.

NVIDIA представила CUDA (Compute Unified Device Architecture) у 2006 році, щоб використовувати потужність GPU для загальних обчислень, окрім графіки. The офіційна документація CUDA надає вичерпну технічну інформацію. Кожен блок виконує базові арифметичні операції з числами з плаваючою комою, що ідеально підходить для повторюваних обчислень.

Сучасні графічні процесори NVIDIA містять тисячі таких пристроїв в одному чіпі. Споживчі графічні процесори останнього покоління містять понад 21 000 ядер Графічні процесори центру обробки даних на основі архітектури Hopper мають до 16 896. Ці пристрої працюють разом через потокові мультипроцесори (SM).

Пристрої виконують операції SIMT (одна інструкція, кілька потоків) за допомогою методів паралельних обчислень. Одна інструкція виконується для багатьох точок даних одночасно. Під час навчання нейронних мереж або візуалізації 3D-сцен відбуваються тисячі подібних операцій. Вони розбивають цю роботу на одночасні потоки, виконуючи її одночасно, а не послідовно.

Ядра CUDA проти ядер ЦП: чим вони відрізняються?

ЦП і графічні процесори вирішують проблеми принципово різними способами. Сучасний серверний процесор може мати 8-128+ ядер, що працюють на високій тактовій частоті. Ці процесори відмінно справляються з послідовними операціями, де кожен крок залежить від попереднього результату. Вони ефективно обробляють складну логіку та розгалуження.

Графічні процесори змінюють цей підхід. Вони містять тисячі простіших ядер CUDA, що працюють на нижчих тактових частотах. Ці блоки компенсують менші швидкості завдяки паралельності. Коли 16 000 працюють разом, загальна пропускна здатність перевищує стандартні можливості ЦП.

Центральні процесори виконують код операційної системи та складну логіку додатків. У той час як графічні процесори віддають пріоритет пропускній здатності, накладні витрати від ініціації та синхронізації завдань призводять до більшої затримки. Паралельна обробка графіки надає пріоритет переміщуваним даним. Хоча для їх запуску потрібно більше часу, вони обробляють великі набори даних швидше, ніж ЦП.

Технології Virtual GPU (vGPU) і Multi-Instance GPU (MIG) обробляють розподіл ресурсів і планування для розподілу процесорів між декількома користувачами. Це налаштування дозволяє командам максимізувати використання апаратного забезпечення за допомогою спільного використання з інтервалом часу або виділених екземплярів апаратного забезпечення, залежно від конфігурації.

Навчання нейронних мереж включає мільярди множень матриць. Графічний процесор із 10 000 одиниць не просто виконує 10 000 операцій одночасно; натомість він керує тисячами паралельних потоків, згрупованих у «деформації», щоб максимізувати пропускну здатність. Цей масивний паралелізм є причиною того, чому розробники штучного інтелекту повинні знати про ці одиниці.

Ядра CUDA проти тензорних ядер: розуміння різниці

Графічні процесори NVIDIA містять два спеціалізовані типи блоків, що працюють разом: стандартні ядра CUDA та ядра Tensor. Це не конкуруючі технології; вони стосуються різних частин робочого навантаження.

Стандартні пристрої — це паралельні процесори загального призначення, які обробляють обчислення FP32 і FP64, цілу математику та перетворення координат. Ця основна технологія CUDA формує основу обчислень GPU, запускаючи все, від фізичного моделювання до попередньої обробки даних без спеціального прискорення.

Тензорні ядра — це спеціалізовані пристрої, призначені виключно для множення матриць і завдань ШІ. Представлені в архітектурі NVIDIA Volta (2017), вони чудово справляються з точними обчисленнями FP16 і TF32. Останнє покоління підтримує FP8 для ще швидшого висновку ШІ.

Сучасні графічні процесори поєднують обидва. RTX 5090 має 21 760 стандартних одиниць плюс 680 ядер Tensor п’ятого покоління. H100 поєднує 16 896 стандартних блоків із 528 ядрами Tensor четвертого покоління для глибокого прискорення навчання.

Під час навчання нейронних мереж ядра Tensor виконують важкі навантаження під час проходження моделі вперед і назад. Стандартні пристрої керують завантаженням даних, попередньою обробкою, обчисленням втрат і оновленнями оптимізатора. Обидва типи працюють разом, а ядра Tensor прискорюють інтенсивні обчислювальні операції.

Для традиційних алгоритмів машинного навчання, таких як випадкові ліси або посилення градієнта, стандартні модулі керують роботою, оскільки вони не використовують шаблони множення матриць, які ядра Tensor прискорюють. Але для трансформаторних моделей і згорткових нейронних мереж ядра Tensor забезпечують різке прискорення.

Для чого використовуються ядра CUDA?

Ядра CUDA забезпечують потужні завдання, які потребують одночасного виконання багатьох ідентичних обчислень. Будь-яка робота, пов’язана з матричними операціями або повторними чисельними обчисленнями, виграє від їхньої архітектури.

Програми ШІ та машинного навчання

Глибоке навчання спирається на множення матриць під час навчання та висновків. Під час навчання нейронних мереж кожен прямий прохід потребує мільйонів операцій множення-додавання вагових матриць. Зворотне поширення додає ще мільйони під час зворотного проходу.

Блоки керують попередньою обробкою даних, перетворенням зображень у тензори, нормалізацією значень і застосуванням трансформацій доповнення. Ця здатність виконувати тисячі завдань одночасно — це саме те, чому графічні процесори важливі для ШІ.

Під час навчання вони контролюють графіки темпів навчання, обчислення градієнтів і оновлення стану оптимізатора.

Для VPS для операцій висновку штучного інтелекту, які працюють із системами рекомендацій або чат-ботами, вони обробляють запити одночасно, виконуючи сотні прогнозів одночасно. Наш путівник по найкращий графічний процесор для AI 2025 описує, які конфігурації підходять для моделей різних розмірів.

16 896 блоків H100 у поєднанні з ядрами Tensor формують модель із 7 мільярдів параметрів за тижні замість місяців. Висновки в режимі реального часу для чат-ботів, які обслуговують тисячі користувачів, потребують аналогічної потужності одночасного виконання.

Наукові обчислення та дослідження

Дослідники використовують ці процесори для моделювання молекулярної динаміки, кліматичного моделювання та геномного аналізу. Кожне обчислення є незалежним, що робить їх ідеальними для одночасного виконання. Фінансові установи запускають моделювання Монте-Карло з мільйонами сценаріїв одночасно.

3D-візуалізація та створення відео

Трасування променів обчислює світло, що відбивається через 3D-сцени, відстежуючи незалежні промені через кожен піксель. У той час як виділені ядра RT керують обходом, стандартні блоки керують вибіркою текстури та освітленням. Цей поділ визначає швидкість сцен з мільйонами променів.

NVENC обробляє кодування для H.264 і H.265, тоді як новітні архітектури (Ada Lovelace і Hopper) пропонують апаратну підтримку AV1. CUDA допомагає з ефектами, фільтрами, масштабуванням, усуненням шумів, перетворенням кольору та конвеєрним склеюванням. Це дозволяє механізму кодування працювати разом із паралельними процесорами для швидшого виробництва відео.

3D-рендерінг у Blender або Maya розділяє мільярди обчислень поверхневих шейдерів на доступні одиниці. Системи частинок виграють, оскільки вони моделюють взаємодію тисяч частинок одночасно. Ці функції є ключовими для високоякісної цифрової творчості.

Як ядра CUDA впливають на продуктивність GPU

Кількість ядер дає вам приблизне уявлення про можливості одночасного виконання, але ядра CUDA вимагають не лише цифр. Тактова частота, пропускна здатність пам'яті, ефективність архітектури та оптимізація програмного забезпечення відіграють важливу роль.

Графічний процесор із 10 000 одиниць, що працюють на частоті 2,0 ГГц, забезпечує інші результати, ніж процесор із 10 000 на 1,5 ГГц. Вища тактова частота означає, що кожен пристрій виконує більше обчислень за секунду. Новіші архітектури містять більше роботи в кожному циклі завдяки кращому плануванню інструкцій.

Перевірте, чи не зайнятий ви пристрій, але пам’ятайте про це nvidia-smi використання є грубим показником. Він вимірює відсоток часу, протягом якого ядро ​​активне, а не кількість ядер, які працюють.

# Check GPU utilization percentage

nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,utilization.memory --format=csv,noheader

Приклад виводу: 85%, 92% (85% активного часу, 92% активності контролера пам’яті)

Якщо ваш GPU показує 60-70% використання, ви, ймовірно, маєте вузькі місця, такі як завантаження даних CPU або невеликі розміри пакетів. Однак навіть 100% використання може ввести в оману, якщо ваші ядра прив’язані до пам’яті або однопотокові. Щоб отримати справжню картину насиченості ядра, використовуйте профайлери, такі як Nsight Systems, щоб відстежувати показники «SM Efficiency» або «SM Active».

Пропускна здатність пам’яті часто стає вузьким місцем перед максимальним використанням обчислювальних можливостей. Якщо ваш GPU обробляє дані швидше, ніж пам’ять, блоки простоюють. Модель H100 SXM5 використовує пропускну здатність 3,35 ТБ/с живити його 16 896 ядер. Однак у версії PCIe це знижується до 2 ТБ/с.

Споживчі графічні процесори зі схожими показниками, але нижчою пропускною здатністю (близько 1 ТБ/с) демонструють знижену реальну швидкість операцій із інтенсивним використанням пам’яті.

Ємність VRAM визначає розмір ваших завдань. Будь то ваги FP16 для a Модель 70В, повне навчання вимагає більше пам'яті. Ви повинні враховувати градієнти та стани оптимізатора. Ці стани часто потроюють площу, якщо ви не використовуєте стратегії розвантаження

A100 80GB націлений на високу пропускну здатність і точне налаштування. Тим часом 24 ГБ RTX 4090, яку часто згадують як моделі 7B, може напрочуд запускати моделі параметрів 30B+, якщо ви використовуєте сучасні методи квантування, такі як INT4. Однак брак відеопам’яті призводить до передачі даних CPU-GPU, що знижує пропускну здатність.

Оптимізація програмного забезпечення визначає, чи дійсно ваш код використовує всі ці одиниці. Погано написані ядра можуть використовувати лише частину доступних ресурсів. Такі бібліотеки, як cuDNN для глибокого навчання та RAPIDS для науки про дані, ретельно налаштовані для максимального використання.

Більше ядер CUDA не завжди означає кращу продуктивність

Купівля GPU з найбільшою кількістю ядер виглядає логічною, але ви витрачаєте гроші, якщо одиниці випереджають інші компоненти системи або ваше завдання не масштабується з кількістю ядер.

Пропускна здатність пам'яті створює перше обмеження. 21 760 пристроїв RTX 5090 забезпечують пропускну здатність пам’яті 1792 ГБ/с. Старіші графічні процесори з меншою кількістю блоків можуть мати пропорційно вищу пропускну здатність на одиницю.

Відмінності в архітектурі мають значення. Новіший GPU з 14 000 одиниць на 2,2 ГГц перевершує старий GPU з 16 000 на 1,8 ГГц завдяки кращим інструкціям на такт. Ваш код потребує належного розпаралелювання, щоб ефективно використовувати 20 000 одиниць.

Чому ядра CUDA важливі при виборі GPU VPS

Вибір правильної конфігурації ядра графічного процесора CUDA для вашого VPS запобігає витрачанню грошей на невикористані ресурси або виникненню вузьких місць у середині проекту.

80 ГБ пам’яті H100 обробляє висновок для моделей параметрів 70B за допомогою 4-бітного квантування. Однак для повного навчання навіть 80 ГБ часто недостатньо для моделі 34B, якщо врахувати градієнти та стани оптимізатора. Під час навчання FP16 об’єм пам’яті значно збільшується, що часто потребує шардингу з кількома GPU.

Операції логічного висновку, які обслуговують прогнози в реальному часі, потребують менше одиниць, але мають низьку затримку. Розробка та створення прототипів добре працюють із графічним процесором середнього класу для тестування алгоритмів і налагодження коду.

RTX 4060 Ti із 4352 одиницями дозволяє тестувати, не платячи за надмірне обладнання. Перевіривши свій підхід, перейдіть до робочих графічних процесорів для повного навчання.

Візуалізація та робота з відео масштабуються з одиницями до точки. Рендерер Cycles Blender ефективно використовує всі доступні ресурси. Графічний процесор із 8 000–10 000 одиниць рендерить сцени у 2–3 рази швидше, ніж процесор із 4 000.

У Cloudzy ми пропонуємо високу продуктивність GPU VPS хостинг, створений для важкої роботи. Виберіть RTX 5090 або RTX 4090 для швидкого рендерингу та економічно ефективного висновку штучного інтелекту або масштабуйте до A100s для великих робочих навантажень глибокого навчання. Усі плани працюють у мережі зі швидкістю 40 Гбіт/с із політикою конфіденційності та варіантами оплати в криптовалюті, що дає вам потужні можливості без бюрократичної тяганини.

Будь то навчання моделей AI, відтворення 3D-сцен або запуск наукового моделювання, ви обираєте кількість ядер, яка відповідає вашим потребам. 

Бюджетні міркування мають значення. A100 з 6912 одиницями коштує значно менше, ніж H100 з 16896. Для багатьох операцій два A100 забезпечують краще співвідношення ціни та швидкості, ніж один H100. Точка беззбитковості залежить від того, чи масштабується ваш код на кількох GPU.

Як вибрати правильну кількість ядер CUDA

Зіставте свої вимоги з фактичними характеристиками робочого навантаження, а не гнайтеся за найвищими показниками, доступними на ринку.

Почніть із профілювання вашої поточної роботи. Якщо ви тренуєте моделі на локальному обладнанні чи хмарі, перевірте показники використання GPU. Якщо ваш поточний графічний процесор постійно використовує 60-70%, ви не використовуєте максимальні одиниці.

# Quick benchmark to test if you need more cores

import torch

import time

# Test matrix multiplication (CUDA core workload)

size = 10000

a = torch.randn(size, size).cuda()

b = torch.randn(size, size).cuda()

start = time.time()

c = torch.matmul(a, b)

torch.cuda.synchronize()

elapsed = time.time() - start

print(f"Matrix multiplication time: {elapsed:.3f}s")

print(f"TFLOPS: {(2 * size**3) / (elapsed * 1e12):.2f}")

Цей простий тест показує, чи забезпечують ядра вашого GPU очікувану пропускну здатність. Порівняйте свої результати з опублікованими тестами для вашої моделі GPU.

Оновлення не допоможе. Спершу потрібно усунути вузькі місця, такі як пам’ять, пропускна здатність або зупинки ЦП. Далі оцініть вимоги до пам’яті, обчисливши розмір моделі в байтах плюс пам’ять для активації.

Додайте розмір партії, помножений на результати шару, і включіть стани оптимізатора. Ця сума має вміщатися у VRAM. Дізнавшись необхідну пам’ять, перевірте, які графічні процесори відповідають цьому порогу.

# Calculate VRAM needed for a model

# Formula: (parameters × bytes_per_param × 1.2) for overhead

# Example: 7B parameter model in FP16

# 7,000,000,000 × 2 bytes × 1.2 = 16.8 GB VRAM needed

# Check your available VRAM:

nvidia-smi --query-gpu=memory.total --format=csv,noheader

# 24576 MiB (24 GB available - model fits!)

Розгляньте свій графік. Якщо вам потрібні результати за години, платіть за більше одиниць. Навчальні запуски, які можуть тривати кілька днів, добре працюють на менших графічних процесорах із пропорційно довшим часом завершення.

Ціна за годину, помножена на потрібні години, дає загальну вартість, іноді здешевлюючи повільні графічні процесори. Перевірте ефективність масштабування за допомогою багатьох фреймворків, які надають інструменти порівняльного аналізу, що показують зміни пропускної здатності.

Якщо подвоєння одиниць дає лише 1,5-кратне прискорення, додаткові кошти не варті своєї вартості. Шукайте найкращі місця, де співвідношення ціни та швидкості є найвищим.

Популярні графічні процесори VPS та їх ядра CUDA

Різні рівні GPU обслуговують різні сегменти користувачів. Що таке GPUaaS? Це GPU як послуга, де такі постачальники, як Cloudzy, пропонують доступ за вимогою до цих потужних графічних процесорів NVIDIA, не вимагаючи самостійного придбання та обслуговування фізичного обладнання.

Споживчі карти RTX (4070, 4080, 4090, 5080, 5090) призначені для творців та ігор, але добре підходять для розробки ШІ. Вони пропонують високу швидкість одного графічного процесора за нижчою ціною, ніж карти центру обробки даних.

Провайдери VPS часто пропонують їх для чутливих до витрат користувачів. Карти для центрів обробки даних (A100, H100, L40) надають пріоритет надійності, пам’яті ECC і масштабуванню кількох GPU. Вони керують цілодобовими операціями та підтримують розширені функції.

Multi-Instance GPU (MIG) дозволяє розділити один GPU на кілька ізольованих екземплярів. A100 залишається популярним, незважаючи на нові варіанти, завдяки своїм збалансованим характеристикам.

Його баланс ядер NVIDIA, пам’яті та ціни робить його безпечним вибором для більшості виробничих операцій ШІ. H100 пропонує в 2,4 рази більше одиниць, але коштує значно дорожче.

Висновок

Механізми паралельної обробки роблять можливим сучасний штучний інтелект, візуалізацію та наукові обчислення. Те, як вони працюють і взаємодіють із пам’яттю, тактовими частотами та програмним забезпеченням, допомагає вибрати конфігурації GPU VPS.

Більше блоків допомагає, коли ваша робота ефективно розпаралелюється, а такі компоненти, як пропускна здатність пам’яті, не відстають. Але сліпа гонитва за найвищою кількістю ядер витрачає гроші, якщо ваші вузькі місця знаходяться в іншому місці.

Почніть із профілювання ваших фактичних операцій, визначення того, на що витрачається час, і узгодження характеристик GPU з цими вимогами, не перекуповуючи непотрібну ємність.

Для більшості розробок штучного інтелекту 6 000-10 000 одиниць забезпечують оптимальне співвідношення між вартістю та можливостями. Виробничі операції, які навчають великі моделі або обслуговують високопродуктивні висновки, отримують переваги від 14 000+ графічних процесорів, таких як H100.

Робота з рендерингом і відео ефективно масштабується з одиницями приблизно до 16 000, після чого пропускна здатність пам’яті стає обмежуючим фактором.

FAQ