Núcleos Cuda amd
Un flujo es una secuencia ilimitada de eventos que van de los productores a los consumidores. Muchos datos se producen como un flujo de eventos, por ejemplo, transacciones financieras, mediciones de sensores o registros de servidores web.
Los conductos de procesamiento de flujos suelen implicar múltiples acciones como filtros, agregaciones, recuentos, análisis, transformaciones, enriquecimiento, ramificaciones, uniones, control de flujos, retroalimentación en etapas anteriores, contrapresión y almacenamiento.
El mercado del procesamiento de flujos está experimentando un crecimiento exponencial, ya que las empresas dependen en gran medida de la analítica en tiempo real, la inferencia y la supervisión, entre otras cosas. Los servicios basados en el flujo de datos son ahora componentes esenciales de la actividad empresarial diaria, y los eventos de telemetría estructurados y los registros no estructurados están creciendo a un ritmo de más de 5 veces al año. El streaming de big data a esta escala se está convirtiendo en algo extremadamente complejo y difícil de realizar de forma eficiente en el entorno empresarial moderno, donde el streaming fiable y rentable es primordial.
La arquitectura de cuStreamz se resume a alto nivel en el siguiente diagrama. cuStreamz es un puente que conecta el streaming de Python con las GPU y añade funciones de streaming sofisticadas y fiables como el checkpointing y la gestión de estados. cuStreamz proporciona los bloques de construcción necesarios para escribir trabajos de streaming que se ejecuten de forma fiable en las GPU con un mejor rendimiento a un menor coste.
Procesador de flujos Cuda
Parámetros generales de rendimiento como el número de sombreadores, las velocidades de reloj base y de reloj boost del núcleo de la GPU, el proceso de fabricación, las texturas y la velocidad de cálculo. Estos parámetros hablan indirectamente del rendimiento, pero para una evaluación precisa hay que tener en cuenta los resultados de sus pruebas de referencia y de juego.
Información sobre la compatibilidad de GeForce GTX 1650 Mobile y Stream Processor con otros componentes del ordenador. Útil a la hora de elegir una futura configuración del ordenador o de actualizar uno ya existente. Para las tarjetas de vídeo de sobremesa es la interfaz y el bus (compatibilidad con la placa base), los conectores de alimentación adicionales (compatibilidad con la fuente de alimentación). En el caso de las tarjetas de vídeo para portátiles, es el tamaño del portátil, la ranura de conexión y el bus, si la tarjeta de vídeo se inserta en una ranura en lugar de estar soldada a la placa base del portátil.
Tipos y número de conectores de vídeo presentes en las GPU revisadas. Por regla general, los datos de esta sección son precisos sólo para las de referencia de los ordenadores de sobremesa (los llamados Founders Edition para los chips NVIDIA). Los fabricantes de equipos originales pueden cambiar el número y el tipo de puertos de salida, mientras que en el caso de las tarjetas para portátiles la disponibilidad de determinados puertos de salida de vídeo depende del modelo de portátil y no de la propia tarjeta.
Núcleos de Gpu
Cuando intentas elegir una tarjeta gráfica, es natural que quieras comparar las especificaciones técnicas de dos tarjetas. Por ejemplo, si una GPU tiene 4 GB de RAM DDR4 y otra tarjeta tiene 8 GB de RAM DDR4, es fácil utilizar esa información. Aunque no entiendas todos los detalles técnicos, podrás saber definitivamente algunas cosas sobre el rendimiento de cada tarjeta. Incluso si todo lo que sabes es lo que puedes leer en la hoja de requisitos del sistema de tu juego favorito, la información puede tener un uso práctico.
Pero, por desgracia, este tipo de comparaciones no siempre son posibles cuando se trata de comparar tarjetas entre los dos principales desarrolladores de GPU del mundo, AMD y NVidia. Las comparaciones de manzanas con manzanas son condicionalmente posibles cuando se compara una tarjeta AMD con otra tarjeta AMD, o una GPU NVidia con otra GPU NVidia. Pero la comparación directa entre ambas es imposible. Esto se debe a que cada marca utiliza su propio enfoque para construir una tarjeta gráfica. Una de esas diferencias se llama CUDA Cores y Stream Processors.
Unidades de cálculo frente a núcleos cuda
Me encontré con el término “GPU stream processors” en http://yourultimatepc.com/ al leer sobre cómo elegir piezas para una construcción que estoy haciendo y quiero saber más sobre ellos y cómo afectan al rendimiento de las GPU.
Al igual que los “CUDA Cores” de nVidia, los Stream Processors de AMD son un componente más central de la GPU. Los Stream Processors y los CUDA Cores no son linealmente comparables debido a las grandes diferencias arquitectónicas, pero pueden considerarse similares en lo que respecta a la función principal de cada componente. El procesamiento de flujos se centra intensamente en el paralelismo de los conjuntos de datos para garantizar un procesamiento eficiente cuando se realizan tareas que se adaptan mejor al procesamiento paralelo. Estas tareas pueden incluir aspectos del procesamiento de audio (los procesadores de flujo se utilizan en dispositivos equipados con DSP -procesadores de señales digitales
Cada GPU puede contener entre cientos y miles de Stream Processors. La arquitectura cambia de forma que las comparaciones entre generaciones no son lineales, pero en general (dentro de una generación), más Stream Processors equivale a más potencia de cálculo bruta de la GPU. Los procesadores se encargan de procesar todos los datos que entran y salen de la GPU, realizando los cálculos gráficos del juego que se resuelven visualmente para el usuario final. Un ejemplo de lo que pueden hacer los procesadores de flujo es el renderizado de escenarios en el juego, el dibujo de los modelos de los personajes o la resolución de la iluminación y el sombreado complejos dentro de un entorno.