În dispozitivele de calcul, avem o unitate de procesare care procesează datele. Această unitate este cunoscută sub numele de unitate centrală de procesare. Principalele sarcini ale acestei unități includ codificarea și decodarea datelor, stocarea datelor, procesarea și compilarea datelor, executarea datelor etc. Frecvența CPU determină viteza de procesare sau de lucru a dispozitivului. Când lucrați la o cantitate mare de date, este nevoie de o memorie mai mare. Astăzi, odată cu creșterea tehnicilor de procesare a imaginilor, ne bucurăm de imagini de înaltă definiție, grafică clară etc. Operația matematică necesară pentru aceste tehnici este foarte mare și necesită o unitate de procesare mai rapidă. Pentru a depăși acest lucru, Unitatea de procesare grafică (GPU) a intrat în centrul atenției.
Ce este o unitate de procesare grafică?
Unitățile de procesare sunt utilizate pentru a face calcule într-un dispozitiv de calcul. Odată cu apariția tehnologiei sunt introduse concepte precum imagini 3D, streaming video de înaltă definiție, grafică etc. Pentru a implementa aceste concepte pe un dispozitiv hardware trebuie efectuate operații matematice mari și complexe și cu o viteză mai mare.
Unitatea centrală de procesare, deși are o frecvență ridicată, nu poate procesa calculele la o scară atât de mare în mod eficient. Deci, a fost introdusă o unitate de procesare dedicată pentru executarea unor calcule mai mari cu frecvență ridicată. Această unitate de procesare a fost numită unitate de procesare grafică. GPU este un dispozitiv electronic specializat utilizat în principal pentru calcule bazate pe grafică pe computer și procesare de imagini. Acestea sunt fie încorporate în SoC împreună cu microprocesorul sau procesorul principal sau disponibile ca cipuri de sine stătătoare cu unități de memorie dedicate.
Funcții computaționale
Pentru calculele legate de grafica computerizată 3D, GPU folosește tranzistoarele prezente în proiectarea sa. Calculele din jurul graficii 3D includ operații geometrice, cum ar fi rotația și translația vârfurilor în diferite sisteme de coordonate, maparea texturilor și redarea poligoanelor. Multe funcții GPU recente includ, de asemenea, funcționalitatea procesorului, a eșantionării și a tehnicilor de interpolare pentru reducerea aliasing-ului.
Astăzi a existat o creștere extraordinară a utilizării GPU-ului odată cu creșterea tehnologiilor de învățare profundă și învățare automată. Pentru a instrui un model de învățare profundă, trebuie să se facă un număr mai mare de calcule complexe. Utilizarea GPU a facilitat antrenarea modelelor de învățare automată.
Unitățile de procesare grafică sunt de 250 de ori mai rapide decât CPU. În decodarea video accelerată GPU, GPU efectuează porțiunile procesului de decodare video și post-procesare video. API-urile utilizate în mod obișnuit în acest scop sunt DxVA, VDPAU, VAAPI, XvMC, XvBA. Aici DxVA este pentru sistemul de operare Windows, iar restul sunt pentru sistemele de operare Linux și Unix. XvMC poate decoda numai videoclipurile codate cu MPEG-1 și MPEG-2.
Procesele de decodare video care pot fi efectuate de GPU sunt după cum urmează-
- Compensarea mișcării
- Transformarea inversă a cosinusului discret
- Transformarea cosinusului discret modificat invers.
- Filtru de deblocare în buclă
- Predicția intra cadru
- Cuantizarea inversă
- Decodare cu lungime variabilă
- Deblocarea spațială-temporală
- Detectarea automată a sursei întrețesute
- Procesare bitstream
- Pozitionare perfecta a pixelilor
Arhitectura unității de procesare grafică
GPU este de obicei folosit ca coprocesor împreună cu CPU. Prin aceasta, CPU poate efectua calcule științifice și inginerești de uz general cu o frecvență mai mare. Aici, partea consumatoare de timp și intensivă în calcul este mutată pe GPU, în timp ce codul rămas funcționează în continuare pe CPU. GPU efectuează procesarea paralelă a codului, sporind astfel performanța sistemului. Acest tip de calcul este cunoscut sub numele de calcul hibrid.
Arhitectura unității de procesare grafică
Spre deosebire de CPU care conține două până la opt nuclee CPU, GPU este alcătuit din sute de nuclee mai mici. Toate aceste nuclee funcționează împreună în procesare paralelă. Pentru a utiliza în mod eficient funcțiile arhitecturii de calcul paralel ale GPU, dezvoltatorii de aplicații de la NVIDIA au proiectat un model de programare paralel numit „CUDA”.
Arhitectura GPU diferă în funcție de modelul său. Arhitectura generală a GPU constă din mai multe clustere de procesare. Aceste clustere conțin multiple multiprocesoare Streaming. Aici, fiecare dintre fluxuri multiprocesoare conține un strat de cache de instrucțiuni layer-1 împreună cu nucleele sale asociate.
Formulare GPU
Pe baza funcționalității și metodelor lor de procesare, există diferite forme de GPU disponibile pe piață. Există două forme principale de computere personale GPUin - placă grafică dedicată, grafică integrată. Placa grafică dedicată este, de asemenea, cunoscută sub numele de GPU discret. Grafica integrată este, de asemenea, cunoscută sub numele de arhitectură de memorie unificată, soluții grafice partajate.
Majoritatea GPU-urilor sunt proiectate având în vedere aplicația lor, cum ar fi procesarea grafică 3D, jocuri etc. GeForceGTX este special conceput pentru jocuri, Nvidia Titan este conceput pentru cloud computing, Nvidia Quadro este conceput pentru stații de lucru și animații 3D, Nvidia Tesla proiectat pentru cloud instruire pentru stația de lucru și inteligență artificială, Nvidia Drive PX conceput pentru mașina automată etc.
Card grafic dedicat
Sistemele cu GPU dedicat sunt cunoscute sub numele de „Sisteme DIS”. Aici dedicat se referă la faptul că aceste cipuri GPU au un dedicat RAM utilizat exclusiv de card. Acestea sunt de obicei interfațate cu placa de bază folosind sloturi de expansiune precum PCI Express sau Accelerated Graphics Port. Aceste jetoane sunt ușor de înlocuit sau actualizat. Datorită constrângerilor de dimensiune și greutate GPU dedicate pe computerele portabile sunt interfațate printr-un slot non-standard.
Unitate de procesare grafică integrată
Acest tip de GPU nu are o unitate RAM dedicată. În schimb, folosește o parte din memoria calculatorului pentru funcționarea sa. Această GPU poate fi integrată pe placa de bază fie ca parte a chipset-ului său, fie construită pe aceeași matriță cu CPU. Acestea au o capacitate mai mică decât placa grafică dedicată, dar sunt mai puțin costisitoare de implementat. Intel HD Graphics și AMD Accelerated Processing Unit sunt exemplele acestui GPU.
Procesare grafică hibridă
Funcționalitatea acestui GPU se află între placa grafică dedicată și placa grafică integrată. Aceasta folosește o parte din memoria sistemului și are, de asemenea, o memorie cache dedicată mică. Această memorie cache dedicată compensează latența ridicată a memoriei RAM. Hiper memoria ATI și TurboCache-ul Nvidia sunt unitățile de procesare grafică hibride utilizate în mod obișnuit.
Procesare în flux și procesare generală GPU-uri
Acestea sunt denumite în mod popular ca GPGPU. Unitatea de procesare grafică de uz general este utilizată în mod obișnuit ca procesor de flux modificat pentru a efectua nucleele computerului. Folosind acest concept, puterea de calcul masivă a shaderului acceleratorului grafic modern este utilizată ca putere de calcul de uz general. Pentru operații vectoriale masive, această metodă oferă performanțe mai mari decât un procesor simplu.
GPU extern
Similar cu un hard disk extern mare, această unitate de procesare grafică este prezentă și în exteriorul unității computerului. Acestea sunt, de asemenea, conectate extern la computerele laptop. Laptopurile au de obicei o cantitate bună de memorie RAM și un procesor suficient de puternic. În loc de un procesor grafic puternic, laptopurile sunt încorporate cu un cip grafic la bord mai puțin puternic, dar mai eficient din punct de vedere energetic. Acestea nu sunt suficient de puternice pentru a efectua grafica jocului și nu acceptă jocuri grafice superioare. Deci, acest GPU extern este utilizat cu laptopuri pentru performanțe mai ridicate.
Odată cu creșterea cererii de grafică ridicată și rezoluții bune de imagine, crește și cererea de GPU-uri mai puternice. Cu disponibilitatea unui GPU puternic, se pot obține mult mai multe în domeniul tehnologiilor de procesare ridicată, cum ar fi învățarea automată și învățarea profundă. GPU a accelerat, de asemenea, un boom extraordinar în industria jocurilor. Au fost lansate multe jocuri cu grafică înaltă care utilizează pe deplin puterea GPU-ului. Ce tip de GPU poate fi atașat extern laptopurilor?
Întrebări frecvente
1). Este un GPU o placă grafică?
O placă grafică prezentă pe dispozitivul de calcul este o parte hardware completă. În timp ce un GPU este un cip prezent pe placa grafică.
2). Care este un procesor sau un GPU mai rapid?
Astăzi GPU este disponibil cu unități de memorie mai mari, putere de procesare mai mare și lățime de bandă de memorie mai mare în comparație cu procesorul tradițional. Deci, GPU este de aproximativ 50 până la 100 de ori mai rapid decât CPU.
3). Câte nuclee are un GPU?
GPU face calcul paralel. Are sute de nuclee mai mici care lucrează împreună. Această masivă calcul paralelă oferă GPU-ului puterea sa superioară de calcul.
4). RTX sau GTX sunt mai bune?
În comparație cu GTX 1080 Ti, RTX 2080 are o tehnologie mai nouă și oferă performanțe mai bune și mai rapide. RTX are un cost mai mic comparativ cu GTX.
5). Poate un GPU să înlocuiască un CPU?
GPU este mai rapid decât CPU. Aceștia îndeplinesc sarcina foarte repede efectuând mai multe sarcini la un moment dat. Dar poate efectua doar anumite operații cu frecvență mai mare și toate celelalte execuții, cum ar fi gestionarea întreruperilor, stocarea datelor se face de către CPU. Nu, GPU nu poate înlocui un procesor.
