CUDA Cores vs Tensor Cores: O que são, para que servem e qual o impacto real na performance da sua GPU?

Publicado em 23 de abril de 2025

Quem trabalha com inteligência artificial, renderização, modelagem 3D ou processamento paralelo já esbarrou nos termos CUDA Cores e Tensor Cores. Mas apesar de serem amplamente citados, a diferença entre eles ainda gera confusão.

Ambos fazem parte do coração de uma GPU da NVIDIA — mas com funções e finalidades completamente diferentes.

O que são CUDA Cores?

Os CUDA Cores (Compute Unified Device Architecture) são os núcleos tradicionais de uma GPU NVIDIA. Funcionam como os “pequenos processadores” responsáveis por executar tarefas paralelas em grande escala.

Em vez de processar tarefas sequencialmente como uma CPU, uma GPU com milhares de CUDA Cores pode dividir essas tarefas em fragmentos menores e executá-las simultaneamente, com ganho massivo de performance.

Exemplo prático:

Imagine que você precise processar milhões de pixels para aplicar um filtro em um vídeo. Enquanto uma CPU de 8 núcleos faria isso em série, uma GPU com 7.000 CUDA Cores pode aplicar o filtro em milhares de pixels ao mesmo tempo.

Usos comuns dos CUDA Cores:

• Renderização 3D e efeitos gráficos
  
• Simulações físicas (engenharia, CFD, dinâmica de fluidos)
  
• Processamento de vídeo e imagem
  
• Análise numérica e computação científica
  
• Cargas de trabalho paralelas genéricas
  

O que são Tensor Cores?

Os Tensor Cores são unidades especializadas dentro das GPUs mais recentes da NVIDIA (a partir da arquitetura Volta), projetadas especificamente para acelerar operações de deep learning.

Eles são otimizados para multiplicações e somas de matrizes — operações fundamentais no treinamento e inferência de modelos de IA.

A diferença é que, enquanto os CUDA Cores são versáteis, os Tensor Cores são altamente eficientes em tarefas específicas, como operações tensoriais em FP16, BF16, TF32 e FP8, que são as mais utilizadas em redes neurais modernas.

Exemplo prático:

Imagine que você está treinando um modelo de NLP como o BERT. As multiplicações matriciais entre camadas da rede exigem bilhões de operações por segundo. Os Tensor Cores conseguem fazer isso muito mais rápido e com menos consumo de energia.

Usos comuns dos Tensor Cores:

• Treinamento e inferência de modelos de IA (CNNs, LLMs, Transformers)
  
• Reconhecimento de imagem e vídeo
  
• Processamento de linguagem natural
  
• Aceleração de frameworks como TensorFlow, PyTorch, JAX e ONNX
  

Comparativo: CUDA Cores vs Tensor Cores

Característica	CUDA Cores	Tensor Cores
Finalidade principal	Processamento paralelo geral	Operações de IA e deep learning
Tipo de tarefa ideal	Render, simulação, gráficos	Treinamento/inferência de redes neurais
Precisão	FP32, FP64	FP16, BF16, TF32, FP8
Eficiência em IA	Boa, mas mais lenta	Altíssima, otimizada para IA
Arquiteturas disponíveis	Todas (desde Fermi)	Volta, Ampere, Hopper, Ada Lovelace
Presença nas GPUs	100%	Apenas nas GPUs com foco em IA

Quando CUDA Cores são mais indicados:

• Para aplicações com alto grau de paralelismo, mas que não dependem exclusivamente de operações tensoriais
  
• Projetos de renderização 3D, jogos, simulações científicas, manipulação de vídeo
  
• Quando a prioridade é precisão numérica (FP64/FP32)
  

Quando Tensor Cores são essenciais:

• Projetos de inteligência artificial profunda
  
• Quando o objetivo é treinar modelos maiores em menos tempo
  
• Workloads que usam frameworks otimizados para Tensor Cores (como PyTorch + mixed precision)
  
• Inferência em tempo real com alto throughput
  

Qual a diferença na prática?

Vamos considerar duas GPUs:

• NVIDIA A100: possui 6.912 CUDA Cores e 432 Tensor Cores (3ª geração)
  
• NVIDIA H100: possui 14.592 CUDA Cores e 528 Tensor Cores (4ª geração)
  

Se você está apenas renderizando gráficos ou executando tarefas científicas de alta precisão, os CUDA Cores são o que mais importa. Mas se estiver treinando um LLM com bilhões de parâmetros, os Tensor Cores farão a diferença entre esperar semanas ou horas.

O que isso muda na escolha da sua GPU?

Entender a diferença entre CUDA Cores e Tensor Cores é essencial para escolher a GPU ideal para seu projeto. Em um data center moderno (como o da Open), você pode optar por diferentes placas com diferentes proporções de núcleos para otimizar tempo, custo e energia.

Na OPEN DATACENTER, temos ambientes com GPUs que vão desde a V100 (com os primeiros Tensor Cores) até as mais modernas H100, com Tensor Cores de 4ª geração, além de opções como o L40S, que une performance gráfica + IA em um só lugar.

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