CUDA-Kerne in NVIDIA-Grafikkarten: Bedeutung, Funktion und Einfluss auf die Leistung

CUDA-Kerne sind Recheneinheiten in NVIDIA-Grafikkarten, die eine Vielzahl von Operationen parallel ausführen. Sie spielen eine zentrale Rolle bei der Grafikverarbeitung, Berechnung von Shadern, beim Rendering und bei anderen Aufgaben, bei denen die GPU riesige Datenmengen schnell verarbeiten muss.

Die Anzahl der CUDA-Kerne wird häufig als Leistungsmerkmal einer Grafikkarte angegeben. Es könnte deshalb der Eindruck entstehen, dass ein Modell mit mehr Kernen automatisch schneller ist. In der Praxis ist die Situation jedoch komplexer: Auch die GPU-Architektur, Taktrate, Speicherbandbreite und die Besonderheiten des jeweiligen Programms oder Spiels beeinflussen die Gesamtleistung.

Im Folgenden erfahren Sie, was CUDA-Kerne sind, wie sie innerhalb einer GPU funktionieren und wie stark ihre Anzahl tatsächlich FPS, Rendering und Rechenaufgaben beeinflusst.

Was sind CUDA-Kerne in einer NVIDIA-Grafikkarte?

CUDA-Kerne sind kleine Recheneinheiten innerhalb des Grafikprozessors von NVIDIA. Im Unterschied zu einer CPU, die meist über wenige, aber leistungsstarke Kerne verfügt, besteht eine GPU aus Tausenden einfacherer Rechenelemente, die für die gleichzeitige Ausführung ähnlicher Operationen optimiert sind.

Der Name leitet sich von der Plattform CUDA ab - einem Software-Framework von NVIDIA für parallele Berechnungen auf GPUs. Die CUDA-Kerne selbst sind die Hardware-Basis, während CUDA als Ökosystem Anwendungen den Zugriff auf die Rechenleistung der Grafikkarte ermöglicht. Mehr zur Funktionsweise dieser Plattform erfahren Sie im Beitrag "CUDA: Warum die NVIDIA-Technologie zum Standard für Künstliche Intelligenz wurde".

Innerhalb moderner GPUs sind CUDA-Kerne zu größeren Einheiten - den Streaming Multiprocessors (SM) - zusammengefasst. Jeder SM enthält eine bestimmte Anzahl an CUDA-Kernen und weitere spezialisierte Komponenten. Aufgaben werden in viele Threads aufgeteilt, die von der GPU parallel verarbeitet werden.

Dieses massive Maß an Parallelität unterscheidet eine GPU von einer klassischen CPU. Während Prozessoren für komplexe, sequentielle Aufgaben und Systemsteuerung optimiert sind, brillieren GPUs, wenn identische Operationen auf Millionen von Datenelementen angewandt werden müssen.

Ein CUDA-Kern ist daher nicht direkt mit einem CPU-Kern vergleichbar. Während ein CPU-Kern wesentlich komplexer und vielseitiger ist, ist ein CUDA Core für spezielle Berechnungen optimiert. Die Gesamtleistung der GPU entsteht durch das Zusammenspiel vieler solcher parallel arbeitender Einheiten.

Wie arbeiten CUDA-Kerne?

Die größte Stärke der CUDA-Kerne ist ihre Fähigkeit, riesige Mengen gleichartiger Operationen gleichzeitig auszuführen. Das ist gerade bei der Grafikverarbeitung entscheidend: Für jedes Bild berechnet die Grafikkarte Positionen, Beleuchtung, Farben, Texturen und viele weitere Parameter für zahlreiche Elemente der Szene.

Die GPU teilt diese Aufgaben in viele Threads auf. Jeder Thread übernimmt einen kleinen Teil der Gesamtrechnung und die CUDA-Kerne führen diese Threads parallel aus. Dadurch kann die Grafikkarte in kurzer Zeit einen Arbeitsaufwand bewältigen, für den eine CPU viel länger benötigen würde.

Bei NVIDIA werden Threads zu Gruppen zusammengefasst, die innerhalb der Streaming Multiprocessors abgearbeitet werden. Die CUDA-Kerne in diesen Blöcken erhalten Anweisungen und führen gleichzeitig arithmetische Operationen auf unterschiedlichen Daten aus. Das ist besonders effizient, wenn identische Abläufe auf große Datenmengen angewendet werden.

In Spielen sind CUDA-Kerne vor allem für Shader-Berechnungen zuständig: Sie bestimmen, wie Modelle, Pixel, Licht, Materialien und Effekte aussehen. Je komplexer die Szene und je höher die Auflösung, desto mehr Berechnungen sind pro Bild notwendig.

CUDA-Kerne arbeiten nie isoliert. Sie interagieren mit Cache, Videospeicher, Textur- und Rasterizer-Einheiten sowie spezialisierten GPU-Kernen. Die tatsächliche Geschwindigkeit der Grafikkarte hängt daher nicht nur von der Anzahl der CUDA Cores ab, sondern auch davon, wie effizient die Architektur sie auslasten und mit Daten versorgen kann.

Worauf wirken sich CUDA-Kerne in Spielen und Anwendungen aus?

CUDA-Kerne sind direkt an einer Vielzahl von Berechnungen beteiligt, die von der Grafikkarte übernommen werden. Ihr Einfluss hängt von der jeweiligen Aufgabe ab: In Spielen sind sie hauptsächlich für die Grafikverarbeitung zuständig, in professionellen Anwendungen werden sie für Rendering, Videobearbeitung, wissenschaftliche Berechnungen sowie andere parallele Operationen eingesetzt.

In Spielen übernehmen CUDA-Kerne Shader-Berechnungen für Licht, Material, Schatten, Geometrie und Bildnachbearbeitung. Je höher die Auflösung und je komplexer die Grafik, desto mehr Operationen müssen pro Bild durchgeführt werden. Ein leistungsfähigerer GPU mit mehr Recheneinheiten kann daher einen höheren FPS-Wert liefern - sofern die Leistung nicht durch CPU oder andere Komponenten limitiert wird.

Besonders deutlich wird der Vorteil der CUDA-Kerne in 3D-Grafik- und Rendering-Programmen: Hier können Berechnungen auf Tausende parallele Threads verteilt werden, was die Verarbeitung gegenüber CPU-basierten, seriellen Berechnungen massiv beschleunigt. Ähnliche Prinzipien gelten bei der Videobearbeitung, bestimmten Filtern, Simulationen oder anderen für GPUs optimierten Aufgaben.

Auch im Bereich Künstliche Intelligenz kommen CUDA-Kerne zum Einsatz. In modernen NVIDIA-Grafikkarten übernehmen jedoch die spezialisierten Tensor Cores einen Großteil der für KI typischen Matrixberechnungen. Diese sind speziell für Vorgänge beim Training und Einsatz von neuronalen Netzen entwickelt. Mehr dazu im Beitrag "Tensor Cores in NVIDIA-Grafikkarten: Beschleunigung für KI und Grafik".

Die bloße Menge an CUDA-Kernen garantiert dennoch keinen Leistungszuwachs in allen Anwendungen. Die Software muss parallele Berechnungen effektiv nutzen können, und die Geschwindigkeit kann zusätzlich durch Videospeicher, Bandbreite, CPU oder die Architektur des Programmcodes limitiert werden.

Warum mehr CUDA-Kerne nicht immer eine schnellere Grafikkarte bedeuten

Die Anzahl der CUDA-Kerne hat zwar direkten Einfluss auf das Potenzial der GPU-Leistung, kann aber nicht als alleiniges Vergleichskriterium dienen. Zwei Grafikkarten mit unterschiedlicher Kernzahl können ähnliche Leistung erzielen, und manchmal ist ein Modell mit weniger Kernen sogar schneller.

Ein Hauptgrund sind Architekturunterschiede: CUDA-Kerne verschiedener NVIDIA-Generationen unterscheiden sich in Effizienz, Organisation und der Fähigkeit, Instruktionen pro Takt auszuführen. Deshalb ist ein Vergleich der Kernzahl nur innerhalb derselben oder sehr ähnlicher Architekturen sinnvoll.

Auch die Taktrate der GPU spielt eine große Rolle: Hat eine Karte zwar mehr CUDA-Kerne, läuft aber mit deutlich niedrigerer Frequenz, kann der Vorteil bei den Recheneinheiten teilweise aufgehoben werden. Entscheidend ist zudem, wie lange die GPU unter Last hohe Taktraten halten kann.

Die Speicherarchitektur ist gleichermaßen wichtig. CUDA-Kerne benötigen ständig Daten, daher können die Geschwindigkeit des Videospeichers, die Busbreite und die Speicherbandbreite limitierende Faktoren sein. Werden Daten nicht schnell genug bereitgestellt, bleiben Ressourcen teilweise ungenutzt - unabhängig von der Anzahl der Kerne.

Schließlich hängt das Ergebnis auch vom Aufgabentyp ab: In einem Spiel kann die Leistung stärker von Shader-Berechnungen abhängen, in einem anderen von der Speicherbandbreite oder der CPU. In professionellen Anwendungen werden verschiedene GPU-Architekturen ebenfalls unterschiedlich genutzt.

Das Motto "je mehr CUDA-Kerne, desto schneller die Grafikkarte" ist also nur eine grobe Faustregel. Die Kernzahl ist bei Modellen einer Generation hilfreich, zur realistischen Bewertung der Leistung sollten Sie jedoch die komplette GPU-Architektur und Benchmarks in relevanten Anwendungen heranziehen.

CUDA-Kerne, Tensor Cores und Stream-Prozessoren von AMD

CUDA-Kerne sind nicht die einzigen Recheneinheiten in modernen NVIDIA-Grafikkarten. Die GPU enthält außerdem Tensor Cores, RT Cores, Texturblöcke und andere spezialisierte Komponenten. Jede dieser Einheiten ist auf bestimmte Aufgaben optimiert, daher ist es falsch, eine Grafikkarte nur anhand der Zahl der CUDA-Kerne zu bewerten.

Tensor Cores sind vor allem für die Beschleunigung von Matrixoperationen verantwortlich. Diese werden besonders im Bereich KI, maschinelles Lernen und Technologien wie DLSS eingesetzt. Während klassische CUDA-Kerne universelle Recheneinheiten sind, bewältigen Tensor Cores spezialisierte Aufgaben deutlich effizienter.

RT Cores wiederum beschleunigen Raytracing-Berechnungen. Eine Grafikkarte mit vielen CUDA-Kernen ist daher nicht automatisch auch in Spielen mit aktiviertem Ray Tracing proportional schneller - hier kommt es vor allem auf die Leistung der RT-Kerne an.

AMD-Grafikkarten besitzen keine CUDA-Kerne, da CUDA eine proprietäre NVIDIA-Technologie ist. Die Rolle der CUDA-Kerne übernehmen bei AMD die sogenannten Stream-Prozessoren. Sie sind ebenfalls für parallele Berechnungen optimiert und für Grafik- und andere GPU-Aufgaben zuständig.

Ein direkter Vergleich, etwa von 5000 CUDA-Kernen bei NVIDIA und 5000 Stream-Prozessoren bei AMD, ist nicht möglich: Es werden unterschiedliche Architekturen, Aufbauweisen und Ausführungsmodelle verwendet. Selbst innerhalb einer Marke lässt sich anhand der Kernzahl zwischen Generationen nicht immer die Geschwindigkeit bestimmen.

Beim GPU-Kauf sollte die Anzahl der CUDA-Kerne daher nur als eines von mehreren Kriterien betrachtet werden. Für Gamer sind reale FPS-Tests in der gewünschten Auflösung wichtiger, beim Rendering zählen die Ergebnisse in der jeweiligen Software und im KI-Einsatz zusätzlich Tensor Cores, Videospeicher und Software-Unterstützung.

Fazit

CUDA-Kerne sind die grundlegenden Recheneinheiten der NVIDIA-GPUs und ermöglichen der Grafikkarte, eine enorme Anzahl von Operationen gleichzeitig auszuführen. Gerade dieser parallele Ansatz macht GPUs so effizient bei Spielen, 3D-Rendering, Videobearbeitung und anderen rechenintensiven Aufgaben.

Die Anzahl der CUDA-Kerne hat zwar Einfluss auf die potenzielle GPU-Leistung, sollte aber nie isoliert betrachtet werden. Die Architektur der GPU, Taktraten, Videospeicher, Bandbreite und spezialisierte Einheiten wie Tensor Cores und RT Cores können das Gesamtergebnis stark beeinflussen.

Beim Vergleich ähnlicher Grafikkarten einer Generation kann die Kernzahl ein hilfreicher Richtwert sein. Wer jedoch wissen will, welches Modell tatsächlich schneller ist, sollte auf reale Benchmarks in den gewünschten Spielen und Anwendungen achten.