Les Cuda Cores sont les unités de traitement fondamentales des GPU NVIDIA, conçues pour exécuter des calculs massivement parallèles, notamment en intelligence artificielle, vision industrielle ou simulation.
Définition complète : Un Cuda Core est une unité de calcul élémentaire intégrée aux processeurs graphiques (GPU) développés par NVIDIA. Le terme "CUDA" signifie Compute Unified Device Architecture : il s'agit d'une architecture parallèle mise au point par NVIDIA, permettant de déporter le traitement de certaines tâches lourdes du CPU vers le GPU. Les Cuda Cores sont au cœur de cette architecture et permettent le traitement simultané de milliers de threads.
Chaque Cuda Core peut exécuter une instruction arithmétique ou logique simple (addition, multiplication, comparaison, etc.), mais ce qui en fait la force, c’est leur très grand nombre sur une seule puce GPU. Par exemple, une carte graphique NVIDIA RTX peut embarquer plusieurs milliers de Cuda Cores. Ces unités sont regroupées en Streaming Multiprocessors (SM), qui coordonnent l'exécution parallèle des threads sur les Cuda Cores.
Dans l’industrie, les Cuda Cores sont utilisés pour :
- L’analyse d’images dans les systèmes de vision industrielle ;
- Les calculs mathématiques intensifs dans la modélisation 3D ou la simulation physique ;
- L’apprentissage automatique et l’inférence dans les applications de deep learning et IA industrielle ;
- Le calcul scientifique, le traitement de signaux, et les systèmes d’automatisation avancés.
La programmation sur architecture CUDA repose sur le langage CUDA C/C++, dérivé du C, qui permet aux développeurs d’écrire des kernels parallèles exécutés par des milliers de threads sur les Cuda Cores.
L’usage des Cuda Cores améliore considérablement les performances des applications parallélisables par rapport à une exécution sur processeur classique (CPU). C’est pourquoi les solutions industrielles embarquant des GPU NVIDIA sont souvent choisies pour les applications exigeantes nécessitant puissance, rapidité et traitement parallèle en temps réel.