グラフィックス処理ユニット(GPU)

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グラフィックス処理ユニット(GPU)は、迅速な数学的計算を行うことによってグラフィックスと画像をレンダリン Gpuを使用人にコンピューティング 従来、Gpuは2Dおよび3D画像、アニメーション、およびビデオのレンダリングを担当していましたが、現在ではより広い使用範囲を持っています。

計算の初期には、中央処理ユニット（CPU）がこれらの計算を実行しました。, として、グラフィック-アップグレード、新製品を開発した、しかしながら、その需要が追いつかずのCPUと減少します。 Gpuを開発した方法としてソタからCpuのレンダリングの3Dグラフィック Gpuは、複数のプロセッサが同じタスクの別々の部分を処理する並列処理と呼ばれる方法を使用して動作します。

Gpuは、スムーズで高品質なグラフィックスレンダリングを可能にするPC（パーソナルコンピュータ）ゲームでよく知られています。 開発者はまた、人工知能（AI）などの分野でのワークロードを加速する方法としてGpuを使用し始めました。,

GPUユースケース/今日のGpuは何を使用していますか？

今日、グラフィックスチップは、現代のGpuが以前よりもプログラム可能であるため、元々設計されていたよりもさまざまなタスクに適応しています。

GPUユースケースのいくつかの例は次のとおりです。

  • Gpuは、リアルタイム2Dおよび3Dグラフィックスアプリケーションのレンダリングを高速化できます。
  • Gpuによるビデオ編集とビデオコンテンツの作成が改善されました。, たとえば、ビデオエディタやグラフィックデザイナーは、GPUの並列処理を使用して、高精細ビデオやグラフィックスのレンダリングを高速化できます。
  • ビデオゲームのグラフィックスはより計算集約的になっているので、4Kや高リフレッシュレートなどのディスプレイ技術に追いつくために、高性能Gpuに重点が置かれています。
  • Gpuは機械学習を加速することができます。 GPUの高い計算能力により、画像認識などのワークロードを改善することができます。,
  • GpuはCpuの作業を共有し、AIアプリケーション用の深層学習ニューラルネットワークを訓練することができます。 各ノードニューラルネットワークを計算して分析モデルです。 プログラマーは最終的に、Gpuのパワーを使用して、従来のCpuよりもはるかに多くの並列処理を利用して、深い学習マトリックス全体のモデルのパフォーマン GPUベンダーはこれに注意を払い、特に深層学習のためのGpuを作成しました。
  • Gpuは、bitcoinやEthereumのような他の暗号化通貨を採掘するためにも使用されています。,

GPUの仕組み

GPUは、同じ電子回路上、グラフィックスカード上、またはパーソナルコンピュータまたはサーバーのマザーボード上のCPUと統合されています。 GpuとCpuは構造がかなり似ています。 ただし、Gpuはより複雑な数学的および幾何学的計算を実行するために特別に設計されています。 これらの計算に必要な描画するグラフィー。 Gpuを含む場合がありますトランジスタによるCPUを搭載しています。,

グラフィックス処理ユニット

Gpuは並列処理を使用し、複数のプロセッサが同じタスクの別々の部分を処理します。 GPUには、処理する画像にデータを格納するための独自のRAM（ランダムアクセスメモリ）もあります。 各ピクセルに関する情報は、ディスプレイ上の位置を含めて格納されます。 デジタル-アナログコンバータ（DAC）がRAMに接続され、画像をアナログ信号に変換してモニターに表示できるようにします。, ビデオRAMは通常、高速で動作します。

Gpuには、統合型とディスクリート型の二つのタイプがあります。 統合されたGpuはGPUと一緒に組み込まれ、ディスクリートGpuは別の回路基板に実装することができます。

大量のコンピューティングパワーを必要とする企業や、機械学習や3Dビジュアライゼーションを使用する企業にとっては、Gpuをクラウドに固定することが良い選択肢かもしれません。 その例として、google Cloud上で高性能Gpuを提供するGoogleのCloud Gpuがあります。 クラウドでGpuをホスティングすると、ローカルリソースを解放し、時間、コスト、拡張性を節約できるという利点があります。, ユーザーは、ニーズに応じて柔軟なパフォーマンスを得ながら、さまざまなGPUタイプを選択

GPU vs.CPU

GpuはCPUアーキテクチャとかなり似ています。 ただし、Cpuはコンピュータを駆動する基本的な命令に応答して処理するために使用され、Gpuは高解像度の画像やビデオをすばやくレンダリングするために特別に設計されています。 基本的に、Cpu負担を解釈するためのコンピュータのコマンドをGpuォグラフィックレンダリング,一般に、GPUはデータ並列処理のために設計されており、同じ命令を複数のデータ項目（SIMD）に適用します。 CPUは、タスク並列化と異なる操作を行うために設計されています。

両方ともコアの数によって区別されます。 コアは基本的にプロセッサ内のプロセッサです。 ほとんどのCPUコアには32コアまでの番号が付けられています。 各コアは、独自のタスク、またはスレッドを処理できます。, 一部のプロセッサはマルチスレッド機能を持っているため、コアは事実上分割され、単一のコアが二つのスレッドを処理できるようになっている。 これは、ビデオ編集やトランスコーディングに便利です。 Cpuで二つのスレッド(独立した指示書）の中核に独立したプロセッサユニット） GPUコアは、コアあたり10スレッドまで持つことができます。

GPUは、並列処理アーキテクチャのためにCPUよりも迅速に画像をレンダリングすることができ、同時に複数の計算を実行することができます。, 単一のCPUにはこの機能はありませんが、マルチコアプロセッサは複数のCPUを同じチップに組み合わせることによって並列に計算を実行できます。

CPUはクロック速度も高く、GPUよりも個々の計算を高速に実行できるため、基本的な計算タスクを処理するために装備されていることが多いです。

GPU対グラフィックスカード：類似点と相違点

GPUとグラフィックスカードは、時には同じ意味で使用される二つの用語です。 しかし、両者の間にはいくつかの重要な違いがあります。, 主な違いは、GPUがグラフィックスカード内の特定のユニットであることです。 GPUは、実際の画像およびグラフィックス処理を実行するものです。 グラフィックカードは、表示ユニットに画像を提示するものです。

市場でトップGpuとグラフィックスカード

Nvidia、Advanced Micro Devices（AMD）、Intel、Armは、GPU市場の主要なプレーヤーの一部です。,

2020年には、トップGpuとグラフィックスカードのいくつかが含まれています：

  • GeForce RTX3080
  • GeForce RTX3090
  • GeForce RTX3060Ti
  • AMD Radeon RX6800XT
  • AMD Radeon RX5600XT

グラフィックスカードを購入するとき、個人はその価格、全体的な価値、パフォーマンス、機能、ビデオメモリと可用性を念頭に置いています。 消費者が気にする機能には、4K、60fps（毎秒フレーム）以上のサポート、およびレイトレーシングが含まれます。, 一部のGpuは、わずか10％-15％以上のパフォーマンスのための倍のコストである可能性があるため、価格は時には決定要因になります。

Gpuの歴史

グラフィックスを処理するための専用チップは1970年代のビデオゲームの黎明期から存在しており、初期にはビデオカード、ディスクリート専用回路ボード、シリコンチップ、コンピュータ用の2D、3D、時には汎用グラフィックス処理(GPGPU)計算を提供する必要な冷却の一部としてグラフィックス機能が含まれていた。, 3dアプリケーションの三角形の設定、変換、照明機能のための統合された計算を持つ現代のカードは、通常、Gpuと呼ばれます。 かつてはまれであったが、ハイエンドGpuは現在では一般的であり、Cpu自体に統合されることもある。 交互点を含むグラフィックカードアダプターの表示、ビデオアダプタ、ビデオボードとほとんどの組み合わせ、言葉にすることができる。

グラフィックス処理ユニットは1990年代後半に高性能エンタープライズコンピュータに登場し、Nvidiaはパーソナルコンピュータ用の最初のGPUであるGeForce256を1999年に導入した。,

時間の経過とともに、Gpuの処理能力は、チップをグラフィックスとは無関係の他のリソース集約的なタスクのための人気のある選択にしました。 2010年代半ばまでに、GPUコンピューティングは機械学習とAIソフトウェアも搭載していました。

2012年、Nvidiaは仮想デスクトップインフラストラクチャ（VDI）のサーバCPUからグラフィックス処理能力をオフロードする仮想化GPUをリリースしました。, グラフィックスのパフォーマンスは、従来、仮想デスクトップやアプリケーションのユーザーの間で最も一般的な苦情の一つであり、仮想化Gpuはその問題

レイトレーシングおよびその他の最近の傾向

GPU技術の最近の傾向は次のとおりです。

  • 2019年現在、GPUベンダーは通常GPU仮想化を提供しており、新しくより強力なGPUチップが定期的に出ています。2019年、AMDはRadeon RX5700シリーズGpuのフルラインを発表しました。 シリーズはAMDのナビGPUます。, NaviはAMDのGraphics Core Nextテクノロジーへのアップグレードと見なされています。
  • Armは、Mali-G77プロセッサでモバイル拡張現実（AR）および仮想現実（VR）市場をターゲットにしました。
  • Nvidiaは、RTXプラットフォームの一部としてレイトレーシング機能を引き続きプッシュしました。 光線追跡を見る次のステップとしての進化をグラフィック描画後のラスター化., ラスタライゼーションでは、三角形のメッシュから作成されたオブジェクトを使用して3Dモデルを表現しますが、レイトレーシングでは、イメージプレーン
  • エンタープライズグレードのデータセンター Gpuは、組織がハードウェアのアップグレードを通じて並列処理機能を活用 この加速のワークフローやグラフィック-アップグレード、新製品を受け取.

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