🚀 CUDA vs Tensor Cores‏

📋 فهرس المحتويات

‎‏‎‏ ✅ مقدمة سريعة: إيه الفرق بين CUDA و Tensor Cores؟

✅ تجربة عملية: مقارنة الأداء بالأرقام والكود

✅ الفهم العميق: إزاي كل تقنية بتشتغل من الداخل؟

✅ نصائح عملية: إمتى تستخدم إيه؟

🎯 الهدف من الموضوع ده

هنفهم بالتجربة العملية إيه الفرق الحقيقي بين استخدام:

• CPU للحسابات العادية
• CUDA Cores لتسريع العمليات
• Tensor Cores للتسريع الفائق لضرب المصفوفات

🔍 المفاهيم الأساسية

💻 إيه هو CUDA؟

CUDA (Compute Unified Device Architecture) هي منصة الحوسبة المتوازية من NVIDIA اللي بتخليك تستغل قوة كارت الشاشة في العمليات الحسابية العامة، مش بس الرسومات.

المميزات الرئيسية:

• 🔧 سهولة البرمجة: تقدر تكتب كود C/C++/Python عادي
• ⚡ توازي هائل: آلاف الـ cores بتشتغل مع بعض
• 🎮 مرونة: مناسب لأي نوع عمليات حسابية

🧠 إيه هي Tensor Cores؟

Tensor Cores هي وحدات معالجة متخصصة جداً في ضرب المصفوفات، موجودة جوا الـ GPU الحديثة من NVIDIA.

المميزات الخاصة:

• 🚀 سرعة فائقة: أسرع 10-20 مرة من CUDA Cores في ضرب المصفوفات
• 🎯 تخصص عالي: مصممة خصيصاً للـ AI و Deep Learning
• 💾 استهلاك طاقة أقل: كفاءة أعلى في استخدام الكهرباء

🧪 التجربة العملية: مقارنة الأداء

هنعمل تجربة واقعية نقارن فيها أداء CPU vs CUDA vs Tensor Cores في عملية ضرب مصفوفات.

📊 إعدادات التجربة

• حجم المصفوفة: 256 × 1024 (مدخلات) × 2048 (مخرجات)