Ketika kita berbicara mengenai komponen GPU atau kartu grafis, pasti kita akan sering mendengar istilah seperti CUDA Core dan juga Tensor Core, terutama pada produk-produk GPU dari NVIDIA.
Namun meski sering dibicarakan, terkadang banyak dari kita yang masih bingung mengenai apa sebenarnya dua istilah ini, bagaimana fungsinya, dan apa perbedaannya.
Perlu kita ketahui terlebih dahulu, bahwa pada perangkat Graphics Processing Unit (GPU) modern saat ini, keberadaannya bukan hanya digunakan untuk bermain game saja.
Tetapi jauh lebih kompleks dan bahkan bisa menjadi komponen vital dalam berbagai kebutuhan seperti untuk kebutuhan desain grafis, editing video, hingga komputasi berat seperti deep learning dan kecerdasan buatan (AI).
Dalam hal ini, keberadaan CUDA Core dan Tensor Core memainkan peran penting dalam menentukan kemampuan atau performa pada sebuah GPU.
Apa Itu CUDA Core?
CUDA Core sendiri sebenarnya merupakan singkatan dari Compute Unified Device Architecture Core, yaitu sebuah teknologi yang dikembangkan oleh NVIDIA untuk keperluan GPU mereka.
Pada dasarnya, CUDA Core adalah unit pemrosesan kecil yang bertugas untuk menangani berbagai perhitungan matematis yang diperlukan agar bisa menampilkan grafis atau menjalankan aplikasi komputasi berat.
Kita bisa membayangkan jika CUDA Core itu seperti layaknya "otak kecil" dalam GPU yang bekerja secara paralel.
Dimana semakin banyak jumlah CUDA Core pada sebuah GPU, maka akan semakin besar pula kemampuan yang dapat dihasilkan dari GPU tersebut untuk menangani tugas-tugas komputasi.
Fungsi Utama CUDA Core
Secara umum ada beberapa fungsi utama dari adanya unit CUDA core pada komponen GPU.
- Rendering Grafis. CUDA Core sangat efisien dalam membantu proses rendering grafis 3D, seperti yang sering kita temui pada game-game modern.
- Komputasi Paralel. CUDA Core juga dirancang untuk menangani ribuan perhitungan sekaligus, sehingga sangat efisien untuk aplikasi seperti simulasi fisika, rendering animasi, maupun editing video.
- Pemrograman GPU. Dengan menggunakan platform CUDA, pihak pengembang dapat memanfaatkan CUDA Core untuk mempercepat aplikasi yang membutuhkan komputasi berat.
Apa Itu Tensor Core?
Tensor Core adalah unit pemrosesan khusus yang juga dikembangkan oleh NVIDIA, tetapi fokus utamanya yaitu ada pada perhitungan berbasis matriks.
Tensor Core ini pertama kali diperkenalkan pada arsitektur GPU NVIDIA Volta pada 2017 dan dirancang untuk kebutuhan komputasi AI dan juga deep learning.
Fungsi Utama Tensor Core
Adapun beberapa fungsi dari adanya tensor core yaitu sbb:
- Percepatan AI. Tensor Core dirancang untuk menangani operasi tensor, yaitu perhitungan matriks yang sering digunakan dalam pelatihan dan inferensi model AI (kecerdasan buatan).
- Efisiensi Komputasi. Tensor Core memungkinkan GPU untuk menyelesaikan perhitungan berbasis matriks dengan lebih cepat dan efisien dibandingkan CUDA Core.
- Komputasi Mixed-Precision. Tensor Core mendukung komputasi dengan presisi campuran (mixed-precision), seperti FP16 dan FP32, yang memberikan keseimbangan antara kecepatan dan akurasi.
Perbedaan Antara CUDA Core dan Tensor Core
Setelah memahami apa itu CUDA Core dan juga Tensor Core, maka selanjutnya kita bahas apa saja perbedaan diantara keduanya secara lebih rinci dengan melihat tabel berikut.
| Aspek Perbandingan | CUDA Core | Tensor Core |
|---|---|---|
| Fokus Utama | Pemrosesan Grafis dan Komputasi Umum | Komputasi AI dan Deep Learning |
| Jenis Perhitungan | Skalar dan Vektor | Matriks (Tensor) |
| Presisi | FP32, FP64 | Mixed-Precision (FP16, FP32) |
| Kecepatan | Relatif lebih lambat untuk AI | Sangat cepat untuk perhitungan AI |
| Penggunaan Umum | Gaming, Editing, Simulasi | Pelatihan Model AI dan Inferensi |
CUDA Core bersifat lebih serbaguna karena digunakan untuk berbagai jenis komputasi, sedangkan Tensor Core lebih spesifik pada kebutuhan AI.
Lalu Apa Pentingnya Memahami CUDA Core dan Tensor Core?
Tentu selain sebagai pengetahuan di bidang teknologi komputer secara umum, dengan kita mempelajari kedua istilah tersebut sebenarnya juga bermanfaat terutama jika kita sedang memilih GPU untuk kebutuhan yang lebih spesifik.
Sebagai contoh, jika kita merupakan seorang gamer atau desainer grafis, maka fokus utama kita dalam memilih GPU yaitu lebih kepada jumlah CUDA Core yang tinggi.
Namun sebaliknya, jika kita bekerja di bidang AI atau deep learning, seperti generate gambar, video, dsb, maka keberadaan Tensor Core ini menjadi sangat penting sebagai bahan pertimbangan kita dalam memilih produk kartu grafis (GPU).
Selain itu, beberapa GPU modern juga seringkali sudah menggabungkan keduanya untuk memberikan performa yang lebih maksimal dalam berbagai kebutuhan skenario.
Misalnya saja seperti pada varian GPU NVIDIA RTX 30-series keatas, umumnya sudah dibekali dengan banyak CUDA Core maupun Tensor Core yang bisa bekerja secara sinergis.
Penutup
CUDA Core dan Tensor Core pada dasarnya merupakan dua teknologi revolusioner yang membawa GPU ke level berikutnya.
Keduanya memiliki peran masing-masing dalam mendukung kebutuhan komputasi modern, baik itu untuk keperluan gaming, desain grafis, maupun pengembangan model AI.
Semoga dengan artikel ini, kita bisa lebih memahami tentang perbedaan diantara keduanya, dan juga bisa lebih bijak lagi ketika ingin membeli komponen GPU yang sesuai dengan kebutuhan kita.
No comments