GPU: co to je a proč se používá? Jak funguje grafická karta Její grafický procesor se používá v

CPU a GPU jsou velmi podobné, oba jsou vyrobeny ze stovek milionů tranzistorů a dokážou zpracovat tisíce operací za sekundu. Ale jak přesně se tyto dvě důležité součásti jakéhokoli domácího počítače liší?

V tomto článku se pokusíme velmi jednoduchým a přístupným způsobem říci, jaký je rozdíl mezi CPU a GPU. Nejprve však musíme tyto dva procesory zvážit samostatně.

CPU (Central Processing Unit nebo Central Processing Unit) je často označován jako „mozek“ počítače. Uvnitř centrální procesorové jednotky je asi milion tranzistorů, s jejichž pomocí se provádějí různé výpočty. Domácí počítače mají obvykle procesory s 1 až 4 jádry s taktem přibližně 1 GHz až 4 GHz.

Procesor je výkonný, protože umí všechno. Počítač je schopen provést úlohu, protože procesor je schopen tuto úlohu provést. Programátoři toho byli schopni dosáhnout díky širokým instrukčním sadám a obrovským seznamům funkcí sdílených napříč moderními CPU.

Co je GPU?

GPU (Graphics Processing Unit nebo Graphic Processing Unit) je specializovaný typ mikroprocesoru optimalizovaný pro velmi specifické výpočty a grafické zobrazení. GPU běží na nižším taktu než CPU, ale má mnohem více procesorových jader.

Můžete také říci, že GPU je specializované CPU vyrobené pro jeden konkrétní účel - vykreslování videa. Během vykreslování GPU mnohokrát provádí jednoduché matematické výpočty. GPU má tisíce jader, která budou fungovat současně. I když je každé jádro GPU pomalejší než jádro CPU, je stále efektivnější pro provádění jednoduchých matematických výpočtů potřebných k zobrazení grafiky. Tento masivní paralelismus je to, co umožňuje GPU vykreslovat komplexní 3D grafiku vyžadovanou moderními hrami.

Rozdíl mezi CPU a GPU

GPU umí jen podmnožinu toho, co dokáže CPU, ale dělá to neuvěřitelnou rychlostí. GPU bude využívat stovky jader k provádění časově kritických výpočtů na tisících pixelů a vykreslování složité 3D grafiky v procesu. Aby však bylo dosaženo vysokých rychlostí, musí GPU provádět opakované operace.

Vezměte si například Nvidia GTX 1080. Tato grafická karta má 2560 shader jader. Díky těmto jádrům dokáže Nvidia GTX 1080 provést 2560 instrukcí nebo operací v jediném taktu. Pokud chcete udělat obrázek o 1% světlejší, pak to GPU zvládne bez větších potíží. Ale čtyřjádrový procesor Intel Core i5 dokáže vykonat pouze 4 instrukce za cyklus.

CPU jsou však flexibilnější než GPU. Centrální procesorové jednotky mají větší sadu instrukcí, takže mohou vykonávat širší rozsah funkcí. CPU také pracují na vyšších maximálních taktech a mají schopnost řídit vstup a výstup počítačových komponent. CPU se může například integrovat s virtuální pamětí, která je nezbytná pro běh moderního operačního systému. To je přesně to, co GPU nezvládne.

GPU počítání

I když jsou GPU navrženy pro vykreslování, jsou schopny více. Grafické zpracování je jen jakési opakující se paralelní počítání. Další úkoly, jako je těžba bitcoinů a prolomení hesel, se spoléhají na stejné druhy masivních datových souborů a jednoduchých matematických výpočtů. To je důvod, proč někteří uživatelé používají grafické karty pro negrafické operace. Tento jev se nazývá GPU Computation nebo GPU computing.

závěry

V tomto článku jsme porovnávali CPU a GPU. Myslím, že je každému jasné, že GPU a CPU mají podobné cíle, ale jsou optimalizovány pro různé výpočty. Napište svůj názor do komentářů, pokusím se odpovědět.

Moderní grafické karty jsou vzhledem k obrovskému výpočetnímu výkonu, který je od nich vyžadován při práci s grafikou, vybaveny vlastním příkazemcentrum, jinými slovy - grafický procesor.

Stalo se tak za účelem „vytížení“ centrálního procesoru, který díky svému širokému „rozsahu použití“ jednoduše není schopen vyrovnat se s požadavky, které moderníherní průmysl.

Jednotky grafického zpracování (GPU) nejsou ve složitosti absolutně horší než centrální procesory, ale díky své úzké specializaci jsou schopny efektivněji zvládnout úkol zpracovat grafiku, vytvořit obraz a poté jej zobrazit na monitoru.

Pokud se budeme bavit o parametrech, tak ty jsou u grafických procesorů s centrálními procesory velmi podobné. To jsou parametry, které jsou již každému známé, jako je mikroarchitektura procesoru, hodinová frekvence hlavní práce, výrobní proces. Ale mají také docela specifické vlastnosti. Například důležitou vlastností GPU je počet pixelových kanálů. Tato charakteristika určuje počet zpracovaných pixelů za cyklus GPU robotů. Počet těchto pipeline se může lišit, například u grafických čipů Radeon HD řady 6000 může být jejich počet až 96.

Pixel pipeline se zabývá tím, že vypočítává každý následující pixel dalšího obrázku, přičemž bere v úvahu jeho vlastnosti. Pro urychlení procesu vykreslování se používá několik paralelních potrubí, která počítají různé pixely stejného obrázku.

Počet pixelových potrubí také ovlivňuje důležitý parametr - rychlost plnění grafické karty. Míru naplnění grafické karty lze vypočítat vynásobením frekvence jádra počtem kanálů.

Spočítejme si fill rate například pro grafickou kartu AMD Radeon HD 6990 (obr.2) Frekvence jádra GPU tohoto čipu je 830 MHz a počet pixel pipelines je 96. Jednoduchými matematickými výpočty (830x96) dojdeme k závěru, že rychlost plnění bude rovna 57,2 Gpixel/s.

Rýže. 2

Kromě pixel pipelines jsou v každém potrubí také tzv. texturové jednotky. Čím více texturových jednotek, tím více textur lze aplikovat v jednom průchodu potrubím, což také ovlivňuje celkový výkon celého videosystému. Ve zmíněném čipu AMD Radeon HD 6990 je počet jednotek pro načítání textury 32x2.

V GPU lze rozlišit jiný typ potrubí - vertex pipelines, jsou zodpovědné za výpočet geometrických parametrů trojrozměrného obrazu.

Nyní se podívejme na postupný, poněkud zjednodušený proces výpočtu potrubí, po kterém následuje vytvoření obrazu:

1 - etapa.Data vertexů textury jsou přiváděna do vertex pipelines, které počítají parametry geometrie. V této fázi je připojen blok T&L (Transform & Lightning). Tento blok je zodpovědný za osvětlení a transformaci obrazu ve 3D scénách. Zpracování dat ve vertex pipeline probíhá na náklady programu vertex shader (Vertex Shader).

2 - oh etapa.Ve druhé fázi tvorby obrazu je připojen speciální Z-buffer k odříznutí neviditelných polygonů a ploch trojrozměrných objektů. Dále probíhá proces filtrování textur, proto do „bitvy“ vstupují pixel shadery. Rozhraní OpenGL nebo Direct3D API popisují standardy pro práci s nimi 3D obrázky. Aplikace volá určitou standardní funkci OpenGL nebo Direct3D a tuto funkci provádějí shadery.

3. etapa.V konečné fázi vytváření obrazu při zpracování potrubí jsou data přenesena do speciální vyrovnávací paměti snímků.

Takže jsme jen krátce zhodnotili strukturu a principy fungování grafických procesorů, informace samozřejmě „není snadné“ pochopit, ale pro obecný vývoj počítače si myslím, že to bude velmi užitečné :)

Všichni víme, že grafická karta a procesor mají trochu jiné úkoly, ale víte, jak se od sebe liší ve vnitřní struktuře? Jako CPU centrální procesorová jednotka) a GPU (anglicky - grafická procesorová jednotka) jsou procesory a existuje mezi nimi mnoho podobností, ale byly navrženy tak, aby vykonávaly různé úkoly. Více se o tom dozvíte z tohoto článku.

procesor

Hlavním úkolem CPU, jednoduše řečeno, je provedení řetězce instrukcí v co nejkratším čase. CPU je navrženo tak, že může provádět několik těchto řetězců současně, nebo rozdělit jeden proud instrukcí do více a po jejich samostatném provedení je sloučit zpět do jednoho, ve správném pořadí. Každá instrukce ve vláknu závisí na těch, které ji následují, což je důvod, proč má CPU tak málo prováděcích jednotek a veškerý důraz je kladen na rychlost provádění a zkrácení doby nečinnosti, čehož je dosaženo pomocí mezipaměti a potrubí.

GPU

Hlavní funkcí GPU je vykreslovat 3D grafiku a vizuální efekty, proto je v něm vše trochu jednodušší: potřebuje získat polygony na vstupu a po provedení nezbytných matematických a logických operací na nich zadat souřadnice pixelů na výstupu. Ve skutečnosti je práce GPU omezena na provozování velkého množství nezávislých úkolů, proto obsahuje velké množství paměti, ale ne tak rychle jako v CPU, a obrovské množství prováděcích jednotek: moderní GPU mají 2048 nebo více z nich, zatímco jako CPU může jejich počet dosáhnout 48, ale nejčastěji se jejich počet pohybuje v rozmezí 2-8.

Hlavní rozdíly

CPU se od GPU liší především způsobem přístupu k paměti. V GPU je to propojené a snadno předvídatelné – pokud se z paměti načte texturový texel, tak po chvíli přijde řada na sousední texely. U nahrávání je situace podobná – do framebufferu se zapíše pixel a po pár cyklech se zaznamená ten, který se nachází vedle něj. GPU také na rozdíl od univerzálních procesorů prostě nepotřebuje velkou vyrovnávací paměť a textury vyžadují pouze 128-256 kilobajtů. Na grafických kartách se navíc používá rychlejší paměť a v důsledku toho má GPU k dispozici mnohonásobně větší šířku pásma, což je také velmi důležité pro paralelní výpočty, které pracují s obrovskými datovými toky.

Existuje mnoho rozdílů v podpoře multithreadingu: CPU provádí 1 – 2 výpočetní vlákna na jádro procesoru a GPU může podporovat několik tisíc vláken na multiprocesor, z nichž je několik v čipu! A pokud přepínání z jednoho vlákna na druhé pro CPU stojí stovky cyklů, pak GPU přepne několik vláken v jednom cyklu.

V CPU většinu plochy čipu zabírají vyrovnávací paměti instrukcí, predikce hardwarových větví a obrovské množství vyrovnávací paměti, zatímco v GPU většinu plochy zabírají prováděcí jednotky. Výše uvedené zařízení je schematicky znázorněno níže:

Rozdíl v rychlosti výpočtu

Pokud je CPU jakýsi „šéf“, který se rozhoduje v souladu s pokyny programu, pak je GPU „pracovník“, který provádí obrovské množství výpočtů stejného typu. Ukazuje se, že pokud GPU odešlete jednoduché nezávislé matematické problémy, pak si poradí mnohem rychleji než centrální procesor. Tento rozdíl úspěšně využívají bitcoinoví těžaři.

Těžba bitcoinů

Podstatou těžby je, že počítače umístěné v různých částech Země řeší matematické problémy, v jejichž důsledku vznikají bitcoiny. Všechny převody bitcoinů v řetězci jsou převedeny na těžaře, jejichž úkolem je vybrat z milionů kombinací jediný hash, který odpovídá všem novým transakcím, a tajný klíč, který poskytne těžaři odměnu 25 bitcoinů najednou. Vzhledem k tomu, že rychlost výpočtu přímo závisí na počtu prováděcích jednotek, ukazuje se, že GPU je pro provádění tohoto typu úloh mnohem vhodnější než CPU. Čím větší počet provedených výpočtů, tím vyšší šance na získání bitcoinů. Došlo dokonce ke stavbě celých farem z grafických karet.

Mnozí viděli zkratku GPU, ale ne každý ví, co to je. Tento komponent, která je součástí grafické karty. Někdy se tomu říká grafická karta, ale to není správné. GPU je zapojeno zpracovává se příkazy, které tvoří trojrozměrný obraz. To je hlavní prvek, na kterém závisí síla výkon celý video systém.

Jíst několik typů takové čipy oddělený A vestavěný. Samozřejmě je třeba hned zmínit, že ten první je lepší. Je umístěn na samostatných modulech. Je mocný a vyžaduje dobro chlazení. Druhý je nainstalován téměř na všech počítačích. Je zabudován do CPU, díky čemuž je spotřeba energie několikanásobně nižší. Samozřejmě se to nedá srovnávat s plnohodnotnými diskrétními čipy, ale momentálně to ukazuje docela dobře Výsledek.

Jak funguje procesor

GPU zapojeno zpracovává se 2D a 3D grafika. Díky GPU se CPU počítače uvolní a může vykonávat důležitější úkoly. Hlavním rysem GPU je, že se o to snaží zvýšit rychlost výpočet grafických informací. Architektura čipu umožňuje více účinnost zpracovávat grafické informace než centrální CPU PC.

GPU sady umístění trojrozměrné modely v rámu. Zasnoubený filtrace trojúhelníků, které obsahují, určí, které z nich jsou viditelné, a odřízne ty, které jsou skryty jinými objekty.

GPU (Graphics Processing Unit) je procesor určený výhradně pro operace zpracování grafiky a výpočty s pohyblivou řádovou čárkou. Primárně existuje pro usnadnění práce hlavního procesoru, pokud jde o hry nebo aplikace s 3D grafikou náročné na zdroje. Když hrajete hru, GPU je zodpovědný za vytváření grafiky, barev a textur, zatímco CPU si poradí s umělou inteligencí nebo herními mechanismy.

Na co se při výběru smartphonu díváme jako první? Ponecháme-li na chvíli stranou, první věc, kterou zvolíme, je samozřejmě velikost obrazovky. Pak nás zajímá fotoaparát, množství paměti RAM, počet jader a frekvence procesoru. A zde je vše jednoduché: čím více, tím lépe a čím méně, tím hůře. Moderní zařízení však také používají grafický procesor, známý také jako GPU. Co to je, jak funguje a proč je důležité o něm vědět, popíšeme níže.

Architektura GPU se příliš neliší od architektury CPU, je však více optimalizována pro efektivní práci s grafikou. Pokud donutíte GPU dělat nějaké další výpočty, ukáže se to z nejhorší strany.

Grafické karty, které jsou připojeny samostatně a pracují s vysokým výkonem, existují pouze v přenosných a stolních počítačích. Pokud mluvíme o zařízeních, pak mluvíme o integrované grafice a o tom, co nazýváme SoC (System-on-a-Chip). Procesor má například integrovaný GPU Adreno 430. Paměť, kterou ke své práci využívá, je systémová, zatímco grafickým kartám ve stolních počítačích je přidělena paměť, která je dostupná pouze jim. Pravda, existují hybridní čipy.

Zatímco procesor s více jádry běží při vysokých rychlostech, GPU má mnoho procesorových jader běžících při nízkých rychlostech a provádějí pouze výpočty vertexů a pixelů. Vertexové zpracování se většinou točí kolem souřadnicového systému. GPU zvládá geometrické úlohy tím, že vytváří na obrazovce trojrozměrný prostor a umožňuje objektům se v něm pohybovat.

Zpracování pixelů je složitější proces, který vyžaduje hodně výpočetního výkonu. V tomto okamžiku GPU překrývá různé vrstvy, aplikuje efekty, dělá vše pro vytvoření složitých textur a realistické grafiky. Po zpracování obou procesů se výsledek přenese na obrazovku vašeho smartphonu nebo tabletu. To vše se děje milionkrát za sekundu, když hrajete hru.

Tento příběh o práci GPU je samozřejmě velmi povrchní, ale stačí k tomu, abyste si udělali správnou obecnou představu a byli schopni vést konverzaci se soudruhy nebo prodejcem elektroniky nebo pochopit, proč se vaše zařízení během provozu tak zahřálo. hra. Později si určitě probereme výhody určitých GPU při práci s konkrétními hrami a úkoly.

Podle AndroidPit