Khi tìm hiểu về card đồ họa NVIDIA, rất nhiều người thường thắc mắc CUDA Cores là gì và vì sao con số lõi CUDA lại được nhắc đến nhiều trong thông số kỹ thuật GPU. Tuy nhiên, để hiểu đúng và đủ về CUDA Cores, không nên chỉ nhìn vào số lượng lõi, mà cần xem xét sâu hơn về kiến trúc, cách vận hành và mối liên hệ giữa phần cứng và phần mềm CUDA.
Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn hiểu rõ CUDA Cores từ góc nhìn kiến trúc GPU hiện đại, cách chúng thực sự hoạt động bên trong Streaming Multiprocessor, cũng như vai trò của chúng trong game, AI, dựng hình và điện toán hiệu năng cao.
Nội dung bài viết
- 1 Tìm hiểu chi tiết về CUDA Cores là gì?
- 2 Vai trò của CUDA Cores trong ứng dụng và trò chơi
- 3 CUDA Cores hoạt động như thế nào?
- 4 CUDA là gì? Mối liên hệ giữa CUDA và CUDA Cores
- 5 So sánh CUDA Cores và CPU Cores
- 6 CUDA cores có ảnh hưởng đến hiệu suất GPU không?
- 7 Nên chọn GPU dựa trên CUDA Cores như thế nào?
- 8 So sánh CUDA NVIDIA với Stream Processor AMD
- 9 CUDA Cores so với tốc độ xung nhịp lõi yếu tố nào quan trọng nhất?
- 10 Số lượng lõi CUDA trong các thế hệ GPU NVIDIA
- 11 FQAs về CUDA Cores là gì
Tìm hiểu chi tiết về CUDA Cores là gì?
CUDA Cores là gì? Đây được hiểu là các đơn vị xử lý toán học song song nằm bên trong GPU NVIDIA. Chúng đảm nhiệm việc thực hiện các phép tính số nguyên và dấu phẩy động, phục vụ cho xử lý đồ họa, dựng hình, mô phỏng khoa học và các tác vụ tính toán song song quy mô lớn.
CUDA Cores không hoạt động độc lập như lõi CPU. Thay vào đó, chúng được tổ chức theo từng cụm và luôn nằm trong các khối xử lý lớn hơn gọi là Streaming Multiprocessor, viết tắt là SM.
Mỗi GPU NVIDIA có thể bao gồm hàng chục đến hàng trăm SM, và trong mỗi SM lại chứa hàng chục hoặc hàng trăm CUDA Cores. Chính cách tổ chức này cho phép GPU xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ cùng lúc.
Ví dụ, trên các GPU NVIDIA sử dụng kiến trúc Blackwell, mỗi SM có thể chứa tới 128 CUDA Cores FP32. Khi kết hợp với số lượng SM lớn, tổng số CUDA Cores trên các GPU cao cấp có thể vượt mốc 20.000 lõi.
Tham khảo bài viết: Ép xung là gì? Ưu và nhược điểm của ép xung CPU và GPU
Vai trò của CUDA Cores trong ứng dụng và trò chơi
CUDA Cores là thành phần cốt lõi giúp GPU NVIDIA hoạt động. Nếu không có CUDA Cores, GPU gần như không thể thực hiện bất kỳ tác vụ nào.
Hầu hết các phần mềm chuyên nghiệp đều tận dụng sức mạnh của CUDA Cores, tiêu biểu như Autodesk Maya, Adobe Lightroom, Adobe Photoshop, After Effects, AutoCAD, MATLAB cũng như các ngôn ngữ lập trình như C, C++, Python hay Fortran.
Trong lĩnh vực chơi game, CUDA Cores đảm nhiệm việc xử lý các phép tính đồ họa phức tạp như kết xuất khung cảnh, vẽ mô hình nhân vật 2D và 3D, xử lý chuyển động, hiệu ứng Motion Blur và đổ bóng môi trường. Toàn bộ các phép tính này sau đó được kết xuất thành hình ảnh hiển thị trên màn hình cho người chơi.
CUDA Cores hoạt động như thế nào?
GPU được thiết kế để xử lý khối lượng công việc lớn theo kiểu song song, hoàn toàn khác với CPU vốn tối ưu cho xử lý tuần tự và độ trễ thấp.
CUDA Cores hoạt động theo mô hình SIMT, tức là một lệnh cho nhiều luồng. Các luồng này được gom lại thành từng nhóm gọi là warp, mỗi warp gồm 32 luồng.
Trong mỗi chu kỳ xử lý, bộ lập lịch của SM sẽ phát ra một lệnh duy nhất. Tất cả các CUDA Cores trong cùng một warp sẽ thực thi lệnh đó đồng thời, nhưng mỗi luồng xử lý một dữ liệu khác nhau trong các thanh ghi riêng.
Cách hoạt động này cho phép GPU xử lý hàng nghìn phép toán cùng lúc, đồng thời che giấu độ trễ bộ nhớ bằng cách luôn duy trì nhiều warp sẵn sàng thực thi.
CUDA là gì? Mối liên hệ giữa CUDA và CUDA Cores
CUDA là viết tắt của Compute Unified Device Architecture, tạm dịch là kiến trúc hợp nhất tính toán. Đây là nền tảng phần cứng và phần mềm độc quyền do NVIDIA phát triển nhằm cho phép GPU thực hiện các phép tính phức tạp với tốc độ cao và độ chính xác lớn.
Trong kiến trúc CUDA, CUDA Cores đóng vai trò tương tự như các bộ xử lý trong CPU, nhưng được tối ưu cho xử lý song song thay vì xử lý tuần tự.
Mỗi GPU NVIDIA đều chứa các lõi CUDA. Số lượng lõi này có thể dao động từ vài trăm đến hàng nghìn, thậm chí hàng chục nghìn trên các dòng GPU cao cấp.
Mọi trò chơi, ứng dụng và phần mềm đều yêu cầu các lõi CUDA trong GPU NVIDIA để thực hiện các phép tính và các thao tác phức tạp khác
Các ứng dụng như Autodesk Maya, Adobe Lightroom, Adobe Photoshop, After Effects, AUTOCAD, MATLAB, C, C ++, Python, FORTRAN, v.v… cần sử dụng nhiều lõi CUDA để có hiệu suất tốt hơn.
Trong trường hợp chơi game, các lõi CUDA thực hiện các phép tính phức tạp để giải quyết đồ họa trò chơi. Những quy trình phức tạp này sau đó được kết xuất và trình bày dưới dạng Cảnh trực quan trên màn hình hiển thị mà người chơi trò chơi xem.
So sánh CUDA Cores và CPU Cores
Trong một CPU, số lượng lõi thường rất hạn chế. Các CPU phổ thông hiện nay thường có từ 4 đến 16 lõi, tập trung vào xử lý đa nhiệm, logic phức tạp và độ trễ thấp.
Ngược lại, GPU NVIDIA sở hữu hàng trăm đến hàng nghìn CUDA Cores, được thiết kế để thực hiện cùng một lệnh trên nhiều dữ liệu khác nhau cùng lúc. Điều này giúp GPU vượt trội trong các tác vụ như đồ họa, render, trí tuệ nhân tạo và mô phỏng khoa học.
Nói một cách đơn giản, CPU mạnh về xử lý tuần tự, còn CUDA Cores mạnh về xử lý song song.
CUDA cores có ảnh hưởng đến hiệu suất GPU không?
Có, Lõi CUDA ảnh hưởng đến hiệu suất của GPU. Các lõi CUDA có chức năng tương tự như các lõi CPU.
CPU có số lõi cao hơn có thể thực hiện nhiều tác vụ hơn và hoạt động tốt hơn so với CPU có số lõi ít hơn. CPU Quad-Core hoạt động tốt hơn CPU Dual-Core. CPU Hexa-Core hoạt động tốt hơn CPU Quad-Core và CPU Octa-Core hoạt động tốt hơn CPU Hexa-Core.
Có, CUDA Cores ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của GPU NVIDIA. Các lõi CUDA đóng vai trò tương tự như lõi CPU, nhưng được tối ưu cho xử lý song song thay vì xử lý tuần tự.
Trong CPU, số lượng lõi càng nhiều thì khả năng xử lý đa nhiệm càng tốt. Ví dụ, CPU Quad Core thường cho hiệu suất cao hơn Dual Core, Hexa Core mạnh hơn Quad Core và Octa Core vượt trội hơn Hexa Core trong các tác vụ đa luồng.
Nguyên lý này cũng đúng với GPU NVIDIA. GPU có nhiều CUDA Cores hơn sẽ sở hữu nhiều bộ xử lý song song hơn, từ đó có khả năng xử lý các tác vụ đồ họa và tính toán phức tạp hiệu quả hơn so với GPU có ít CUDA Cores.
Tuy nhiên, cần hiểu rõ rằng mỗi lõi CUDA không mạnh bằng một lõi CPU đơn lẻ. Lõi CPU được thiết kế để xử lý các tác vụ logic phức tạp với độ trễ thấp, trong khi lõi CUDA được thiết kế đơn giản hơn nhưng hoạt động với số lượng rất lớn. Đây là lý do GPU có thể sở hữu hàng nghìn CUDA Cores, còn CPU chỉ có một số ít lõi.
Xem thêm: Thế hệ CPU Intel và bộ vi xử lý máy tính có ý nghĩa gì?
Nhiều bài kiểm tra hiệu năng thực tế như PassMark cho thấy GPU có số lượng CUDA Cores cao hơn thường đạt hiệu suất tốt hơn trong các tác vụ đồ họa, render và tính toán song song.
Tuy vậy, khi so sánh hiệu suất GPU dựa trên CUDA Cores, điều quan trọng là phải so sánh giữa các GPU có cùng kiến trúc. Sự khác biệt về kiến trúc, xung nhịp và băng thông bộ nhớ có thể khiến GPU có ít CUDA Cores hơn nhưng vẫn cho hiệu năng cao hơn trong một số trường hợp.
Nên chọn GPU dựa trên CUDA Cores như thế nào?
Không có con số CUDA Cores cố định phù hợp cho mọi nhu cầu.
- Với chơi game Full HD hoặc 2K, nên ưu tiên hiệu năng tổng thể và benchmark thực tế thay vì chỉ nhìn vào CUDA Cores.
- Với chơi game 4K hoặc bật dò tia nặng, GPU có nhiều SM và CUDA Cores hơn sẽ mang lại lợi thế rõ rệt.
- Với AI và tính toán, CUDA Cores quan trọng nhưng dung lượng VRAM, băng thông bộ nhớ và Tensor Core thường còn quan trọng hơn.
So sánh CUDA NVIDIA với Stream Processor AMD
Stream Processor là đơn vị xử lý song song trong GPU AMD, trong khi CUDA Cores là lõi xử lý song song trong GPU NVIDIA. Về mặt chức năng, cả hai đều đảm nhiệm các phép tính toán học và xử lý đồ họa, giúp GPU thực hiện các tác vụ nặng như render, chơi game và tính toán song song.
Điểm khác biệt lớn nhất giữa CUDA Cores và Stream Processor nằm ở tên gọi và kiến trúc thiết kế, do mỗi hãng phát triển GPU theo hướng riêng.
Bạn không thể so sánh số lượng lõi CUDA của NVIDIA với Stream Processor của AMD theo kiểu một đối một vì những lý do sau:
Thứ nhất, khác biệt về nhà sản xuất và công nghệ
NVIDIA và AMD là hai hãng sản xuất GPU khác nhau, mỗi bên sử dụng thiết kế phần cứng, cách tổ chức lõi và công nghệ xử lý riêng. Điều này dẫn đến sự khác biệt lớn về hiệu năng trên mỗi lõi.
Thứ hai, khác biệt về kiến trúc GPU
Mỗi thế hệ GPU của NVIDIA và AMD đều sử dụng kiến trúc khác nhau. Ngay cả trong cùng một hãng, các kiến trúc GPU khác nhau cũng cho hiệu suất trên mỗi lõi không giống nhau. Vì vậy, việc so sánh đơn thuần dựa trên số lượng CUDA Cores hay Stream Processor là không chính xác.
Các diễn đàn và video này kiểm tra các tính năng khác nhau của GPU bằng cách sử dụng các điểm chuẩn khác nhau và cung cấp kết quả khá chính xác.
Bạn nên kiểm tra một vài bài đánh giá về kiểu GPU cụ thể mà bạn đang mua. Nếu bạn đang có một máy tính xách tay mới thì hãy kiểm tra xem GPU hoạt động như thế nào trên máy tính xách tay đó.
CUDA Cores so với tốc độ xung nhịp lõi yếu tố nào quan trọng nhất?
Một Card đồ họa có Tốc độ xung nhịp lõi cao hơn và nhiều VRAM hơn quan trọng hơn số lượng lõi CUDA. Hai yếu tố quan trọng nhất để xác định hiệu suất của GPU là Tốc độ xung nhịp lõi và VRAM .
VRAM là dung lượng bộ nhớ video có sẵn cho card đồ họa trong khi Tốc độ xung nhịp lõi là tốc độ mà Bộ xử lý đồ họa hoạt động.
Một card đồ họa có Tốc độ xung nhịp lõi cao hơn và nhiều VRAM hơn sẽ hoạt động tốt hơn một card đồ họa có tốc độ xung nhịp lõi thấp hơn và ít VRAM hơn. Điều này hoàn toàn tương tự với hiệu suất dựa trên số lượng lõi CUDA.
NVIDIA GeForce RTX 2060 có 2176 lõi CUDA, Tốc độ xung nhịp lõi là 1470 MHz và 8 GB VRAM. GeForce GTX 1050 Ti có 768 lõi CUDA, Tốc độ xung nhịp lõi là 1392 MHz và 4 GB VRAM.
Như bạn có thể thấy từ ví dụ trên, RTX 2060 cho hiệu suất tốt hơn nhiều so với GTX 1050 Ti vì nó có nhiều VRAM hơn, tốc độ Core Clock cao hơn và nhiều lõi CUDA hơn.
Nếu hai card đồ họa có cùng VRAM thì card đồ họa nào có nhiều nhân CUDA hơn và tốc độ xung nhịp lõi cao hơn sẽ hoạt động tốt hơn card đồ họa có ít nhân CUDA hơn và tốc độ xung nhịp lõi thấp hơn.
Các card đồ họa có VRAM cao, tốc độ xung nhịp lõi và nhiều nhân CUDA hơn có xu hướng đắt hơn rất nhiều. Nếu bạn có đủ ngân sách thì bạn nên mua một card đồ họa có thông số kỹ thuật cao. Không thỏa hiệp về tốc độ xung nhịp VRAM và tốc độ xung nhịp lõi. Chúng là những yếu tố quan trọng nhất để đạt được hiệu suất vượt trội.
Trước khi mua một card đồ họa, hãy đảm bảo rằng bạn đã xem danh sách đầy đủ các thông số kỹ thuật từ trang web của NVIDIA hoặc AMD. Ngoài ra, hãy xem các điểm chuẩn và đánh giá trên các Diễn đàn công nghệ và YouTube.
Số lượng lõi CUDA trong các thế hệ GPU NVIDIA
| Thế hệ GPU NVIDIA | Số lượng CUDA cores | Bộ nhớ VRAM | Tần số xử lý xung nhịp |
| GPU NVIDIA GeForce RTX 3090 | 10496 | 24GB | 1400 – 1700MHz |
| GPU NVIDIA GeForce RTX 3080 | 8704 | 10GB | 1440 – 1710MHz |
| GPU NVIDIA GeForce RTX 3070 | 5888 | 8GB | 1500 – 1730MHz |
| GPU NVIDIA GeForce RTX 2080Ti | 4352 | 11GB | 1350 – 1545MHz |
| GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 Super | 3072 | 8GB | 1650 – 1815MHz |
| GPU NVIDIA GeForce RTX 2080 | 2944 | 8GB | 1515 – 1710MHz |
| GPU NVIDIA GeForce RTX 2070 Super | 2560 | 8GB | 1605 – 1770MHz |
| GPU NVIDIA GeForce RTX 2070 | 2304 | 8GB | 1620 – 1725MHz |
| GPU NVIDIA GeForce RTX 2060 Super | 2176 | 8GB | 1470 – 1650MHz |
| GPU NVIDIA GeForce RTX 2060 | 1920 | 6GB | 1365 – 1680MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 1660Ti | 1536 | 6GB | 1500 – 1770MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 1660 Super | 1408 | 6GB | 1530 – 1785MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 1660 | 1408 | 6GB | 1530 – 1785MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 1650 Super | 1280 | 4GB | 1530 – 1725MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 1650 | 896 | 4GB | 1485 – 1665MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX TITAN Z | 5760 | 12GB | 705 – 876MHz |
| GPU NVIDIA NVIDIA TITAN Xp | 3840 | 12GB | 1582MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti | 3584 | 11GB | 1582MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX TITAN X | 3072 | 12GB | 1000 – 1075MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 690 | 3072 | 4GB | 915 – 1019MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX TITAN Black | 2880 | 6GB | 889 – 980MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 780 Ti | 2880 | 3GB | 875 – 928MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 980 Ti | 2816 | 6GB | 1000 – 1075MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX TITAN | 2688 | 6GB | 837 – 876MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 1080 | 2560 | 8GB | 1607 – 1733MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 780 | 2304 | 3GB | 863 – 900MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 980 | 2048 | 4GB | 1126 – 1216MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 1070 | 1920 | 8GB | 1506 – 1683MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 970 | 1664 | 4GB | 1050 – 1178MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 770 | 1536 | 2GB | 1046 – 1085MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 680 | 1536 | 2GB | 1006 – 1058MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 760 Ti (OEM) | 1344 | 2GB | 960MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 670 | 1344 | 2GB | 915 – 980MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 660 Ti | 1344 | 2GB | 915 – 980MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 1060 (6GB) | 1280 | 6GB | 1506 – 1708MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 960 | 1280 | 3GB | 924 – 980MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 760 192-bit | 1152 | 1.5GB – 3GB | 980 – 1033MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 760 | 1152 | 2GB | 980 – 1033MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 1060 (3GB) | 1152 | 3GB | 1506 – 1708MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 660 | 1152 | 1.5GB – 3GB | 823 – 888MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 960 | 1024 | 2GB | 1127 – 1178MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 950 | 1024 | 2GB | 935 – 980MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 590 | 1024 | 3GB | 630MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 660 | 960 | 2GB | 980 – 1033MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti | 768 | 4GB | 1290 – 1392MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 950 | 768 | 2GB | 1024 – 1188MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 650 Ti BOOST | 768 | 2GB | 980 – 1033MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 650 Ti | 768 | 1GB | 928MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 1050 | 640 | 2GB | 1354 – 1455MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 750 Ti | 640 | 2GB | 1020 – 1075MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 645 | 576 | 1GB | 823MHz |
| GPU NVIDIA GeForce GTX 750 | 512 | 1GB | 1020 – 1085MHz |
Các lõi CUDA liên quan trực tiếp đến hiệu suất của GPU. Một card đồ họa có số nhân CUDA cao hơn sẽ hoạt động tốt hơn nhiều so với một card đồ họa có ít nhân CUDA hơn.
Mặc dù lõi CUDA rất quan trọng, nhưng hai yếu tố quan trọng nhất quyết định hiệu suất của Card đồ họa là VRAM và Tốc độ xung nhịp lõi.
Một card đồ họa mạnh mẽ sẽ có VRAM cao hơn và Tốc độ xung nhịp lõi nhanh hơn. Nếu giá trị VRAM của hai GPU giống nhau thì GPU nào mạnh hơn sẽ có tốc độ xung nhịp lõi cao hơn và nhiều lõi CUDA hơn.
Thẻ đồ họa có nhiều VRAM hơn và Tốc độ xung nhịp lõi cao luôn có số lõi CUDA cao hơn.
Có thể bạn quan tâm: NVIDIA control panel là gì?
FQAs về CUDA Cores là gì
Hỏi: CUDA Cores là gì?
Trả lời: CUDA Cores là các đơn vị xử lý toán học song song nằm bên trong GPU NVIDIA, có nhiệm vụ thực hiện các phép tính số nguyên và dấu phẩy động phục vụ cho xử lý đồ họa, render và các tác vụ tính toán song song.
Hỏi: CUDA Cores là gì? Có giống lõi CPU không?
Trả lời: CUDA Cores có chức năng tương tự lõi CPU nhưng không giống hoàn toàn. Lõi CPU mạnh hơn và tối ưu cho xử lý tuần tự, trong khi CUDA Cores được thiết kế đơn giản hơn nhưng hoạt động với số lượng rất lớn để xử lý song song.
Hỏi: Số lượng CUDA Cores có ảnh hưởng đến hiệu suất GPU không?
Trả lời: Có, số lượng CUDA Cores ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất GPU, đặc biệt trong các tác vụ đồ họa và tính toán song song. Tuy nhiên, hiệu năng còn phụ thuộc vào kiến trúc GPU, xung nhịp và băng thông bộ nhớ.
Hỏi: GPU có nhiều CUDA Cores hơn có luôn mạnh hơn không?
Trả lời: Không phải lúc nào GPU có nhiều CUDA Cores hơn cũng mạnh hơn. Một GPU có ít CUDA Cores nhưng sử dụng kiến trúc mới và xung nhịp cao vẫn có thể cho hiệu năng tốt hơn GPU nhiều lõi nhưng kiến trúc cũ.
Hỏi: CUDA Cores dùng để làm gì?
Trả lời: CUDA Cores được sử dụng để xử lý đồ họa trong game, dựng hình 2D 3D, render video, chỉnh sửa ảnh, mô phỏng khoa học và các ứng dụng tính toán chuyên sâu.
Hỏi: CUDA Cores có quan trọng với chơi game không?
Trả lời: Có, CUDA Cores xử lý các phép tính đồ họa như kết xuất khung hình, mô hình nhân vật, hiệu ứng đổ bóng và chuyển động. Số lượng CUDA Cores lớn giúp cải thiện hiệu suất chơi game khi kết hợp với GPU phù hợp.
Hỏi: CUDA Cores có quan trọng với phần mềm đồ họa không?
Trả lời: Rất quan trọng. Các phần mềm như Adobe Photoshop, After Effects, AutoCAD và Autodesk Maya đều tận dụng CUDA Cores để tăng tốc xử lý và rút ngắn thời gian làm việc.
Hỏi: CUDA Cores có liên quan gì đến CUDA không?
Trả lời: CUDA là nền tảng kiến trúc và lập trình do NVIDIA phát triển, còn CUDA Cores là phần cứng thực thi các phép tính trong kiến trúc đó. CUDA Cores chính là thành phần cốt lõi giúp CUDA hoạt động.
Qua bài viết trên, có thể thấy CUDA Cores là gì không chỉ là câu hỏi về số lượng lõi, mà còn liên quan trực tiếp đến kiến trúc và khả năng xử lý song song của GPU NVIDIA. CUDA Cores đóng vai trò trung tâm trong mọi tác vụ đồ họa, tính toán và ứng dụng chuyên sâu, từ chơi game cho đến dựng hình và trí tuệ nhân tạo. Hiểu rõ CUDA Cores sẽ giúp bạn lựa chọn card đồ họa NVIDIA phù hợp hơn với nhu cầu sử dụng thực tế, thay vì chỉ nhìn vào thông số bề ngoài.
Bài viết liên quan
