总结而言，CUDA核心是NVIDIA GPU架构中的关键组成部分，负责执行CUDA程序中的并行任务。流处理器这一概念在NVIDIA官方架构中可能并非直接对应的概念，而更多的是泛指GPU中的并行计算资源。理解CUDA核心和流式多元处理器在GPU架构中的作用，对于掌握GPU并行计算的原理和应用具有重要意义。
总的来说，流处理器和CUDA核心是GPU内部运算的核心部分，它们的差异反映了技术的进步和厂商的竞争，共同塑造了我们今天看到的高性能显卡世界。理解这些基本概念，对于深入挖掘GPU的潜力和优化应用性能至关重要。
cuda就是流处理器。cuda数能组成一组或者多组SM单元 你分开讲也行，合起来讲也行，我不觉得有什么区...
两边算法不一样 按照英伟达的算法amd核心数量可以x2 --酒赋-- Adreno 9 不同架构不能无脑简单对比流处理器数量 wudier86 Adreno 9 按NV的算法79XTX是12288 菖蒲酱 PowerVR 10 7900xtx大概在4090到4080之间 贴吧用户_Q14462y Voodoo 11 AMD的乘2,不过4080默频高一点,理论浮点性能=cuda数*频率 ...
核心、显存、功耗不同 RTX 4080 12GB:7680 个 CUDA 核心和 192bit 12GB 美光 GDDR6X 显存,性能超过3090 Ti。功耗是285W,电源需要700W。 RTX 4080 16GB:9728 个 CUDA 核心和 256bit 16 GB 高速美光 GDDR6X 显存,在一些现代游戏性能上,性能可达到3080Ti的两倍,功耗是320W,电源需要750W。
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Tensor核心和CUDA核心区别 Tensor核心和CUDA核心是NVIDIA GPU中的两种不同类型的核心。这两个内核在并行计算领域都有不同的用途。下表对这两者进行了比较: 流处理器与CUDA内核区别 流处理器和CUDA内核几乎是相同的东西,但分别由两个领先的GPU生产巨头(AMD和NVIDIA)以不同的方式命名。接下来简单看看这二者之间的区别...
先说答案：流处理器= cuda核心 对于NVIDIA的GPU而言，基本的衡量单位就是sp单元，即流处理器。流处理器...
AMD那边的流处理器（sp）是由一个整数单元一个浮点单元组成。Nv的cuda专指fp32核心。