A GPU(graphics processing unit)는 컴퓨터 칩 렌더링하는 그래픽 이미지를 수행하여 신속한 수학적 계산. Gpu 는 전문 컴퓨팅 및 개인 컴퓨팅 모두에 사용됩니다. 전통적으로 Gpu 는 2D 및 3D 이미지,애니메이션 및 비디오의 렌더링을 담당합니다.

컴퓨팅 초기에 중앙 처리 장치(CPU)는 이러한 계산을 수행했습니다., 그러나 더 많은 그래픽 집약적 인 응용 프로그램이 개발됨에 따라 그들의 요구는 CPU 에 부담을 주며 성능을 저하시킵니다. Gpu 는 Cpu 에서 해당 작업을 오프로드하고 3D 그래픽의 렌더링을 향상시키는 방법으로 개발되었습니다. Gpu 는 여러 프로세서가 동일한 작업의 별도 부분을 처리하는 병렬 처리라는 방법을 사용하여 작동합니다.

Gpu 는 pc(개인용 컴퓨터)게임에서 잘 알려져 있으므로 부드럽고 고품질의 그래픽 렌더링이 가능합니다. 개발자는 또한 인공 지능(AI)과 같은 분야에서 워크로드를 가속화하는 방법으로 Gpu 를 사용하기 시작했습니다.,

GPU 사용 사례/오늘날 사용되는 Gpu 는 무엇입니까?

오늘,그래픽 칩은 하게 되는지를 다양한 작업을 보다 원래 설계를 위해,부분적으로 있기 때문에 현대의 Gpu 를 더 프로그램보다 그들은 과거에 있었다.

의 몇 가지 예는 GPU 를 사용 사례는 다음과 같습니다.

• Gpu 가속할 수 있는 렌더링의 실시간 2D 및 3D 그래픽 애플 리케이션.
• 비디오 편집 및 비디오 컨텐츠 제작은 Gpu 로 향상되었습니다., 비디오 편집기와 그래픽 디자이너들,예를 들어,사용할 수 있습의 병렬 처리 GPU 를 연출을 위하여 고화질의 비디오와 그래픽을 더 빠르다.
• 비디오 게임 그래픽을 더 집중적인 연산,그래서 유지하기 위해서는 디스플레이 기술 4K 고 높은율–강조에 넣어왔다 고성능 Gpu 있습니다.
• Gpu 는 기계 학습을 가속화 할 수 있습니다. GPU 의 높은 계산 능력으로 이미지 인식과 같은 워크로드를 향상시킬 수 있습니다.,
• Gpu 는 Cpu 의 작업을 공유하고 AI 애플리케이션을위한 심층 학습 신경망을 훈련 할 수 있습니다. 신경망의 각 노드는 분석 모델의 일부로 계산을 수행합니다. 프로그래머는 결국 실현하는 그들의 힘을 사용할 수 있는 Gpu 의 성능을 향상시키는 모델에서 깊은 학습–매트릭스의 활용은 훨씬 더 많은 병렬성으로 가능한 것보다는 기존의 게임을 즐길 수 있습니다. GPU 공급 업체는이 점에 유의했으며 현재 특히 딥 러닝 용도의 Gpu 를 만듭니다.
• Gpu 는 또한 Bitcoin 및 Ethereum 과 같은 다른 cryptocurrencies 를 채굴하는 데 사용되었습니다.,

는 방법 GPU 작품

GPU 를 찾을 수 있습과 통합된 CPU 에서 동일한 전자 회로에서,그래픽 카드 또는 마더보드의 개인용 컴퓨터 또는 서버입니다. Gpu 와 Cpu 는 건설면에서 상당히 유사합니다. 그러나 Gpu 는보다 복잡한 수학 및 기하학적 계산을 수행하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 계산은 그래픽을 렌더링하는 데 필요합니다. Gpu 는 CPU 보다 더 많은 트랜지스터를 포함 할 수있다.,

Gpu 를 사용한 병렬처리,다중 프로세서를 처리하는 별도의 부품이 동일한 작업입니다. GPU 는 또한 처리하는 이미지에 데이터를 저장하기 위해 자체 RAM(랜덤 액세스 메모리)을 갖습니다. 디스플레이의 위치를 포함하여 각 픽셀에 대한 정보가 저장됩니다. DAC(digital-to-analog converter)는 RAM 에 연결되어 모니터가 표시 할 수 있도록 이미지를 아날로그 신호로 바꿉니다., 비디오 RAM 은 일반적으로 빠른 속도로 작동합니다.

Gpu 는 통합 및 이산 두 가지 유형으로 제공됩니다. 통합 Gpu 는 GPU 와 함께 내장되며 이산 Gpu 는 별도의 회로 기판에 장착 할 수 있습니다.

회사를 위해 필요로 하는 무거운 컴퓨팅,전원과 함께 작업 또는 기계 학습 또는 3D 로 시각화하는 데,Gpu 집착하는 클라우드에서 좋은 선택이 될 수 있습니다. 이에 대한 예는 Google 클라우드에서 고성능 Gpu 를 제공하는 Google 의 Cloud Gpu 입니다. 클라우드에서 Gpu 를 호스팅하면 로컬 리소스를 확보하고 시간,비용 및 확장 성을 절약 할 수있는 이점이 있습니다., 사용자는 필요에 따라 유연한 성능을 얻으면서 다양한 GPU 유형 중에서 선택할 수 있습니다.

GPU 대 CPU

Gpu 는 CPU 아키텍처와 상당히 유사합니다. 그러나 Cpu 를 사용하여 응답하고 프로세스의 기본적인 지침을 운전하는 동안,컴퓨터 속도록 특별히 설계되 빠르게 렌더링은 고해상도 이미지 및 비디오입니다. 기본적으로 Cpu 는 컴퓨터의 대부분의 명령을 해석하는 책임이 있으며 Gpu 는 그래픽 렌더링에 중점을 둡니다.,일반적으로 GPU 는 데이터 병렬 처리 및 여러 데이터 항목(SIMD)에 동일한 명령어를 적용하도록 설계되었습니다. CPU 는 작업 병렬 처리 및 다른 작업을 수행하도록 설계되었습니다.또한 코어의 수에 따라 차별화됩니다. 핵심은 본질적으로 프로세서 내의 프로세서입니다. 대부분의 CPU 코어는 4 개에서 8 개 사이에 번호가 매겨 지지만 일부는 최대 32 개의 코어가 있습니다. 각 코어는 자체 작업 또는 스레드를 처리 할 수 있습니다., 기 때문에 일부 프로세서는 다중 스레딩 기능을–에서 핵심 구분된 사실상 할 수 있도록,하나의 핵심 프로세스 두 개의 스레드–스레드 수를 수 있는 것보다 훨씬 더 높은 수의 코어 있습니다. 이 비디오 편집 및 트랜스 코딩에 유용할 수 있습니다.. Cpu 는 코어(독립 프로세서 유닛)당 두 개의 스레드(독립 명령어)를 실행할 수 있습니다. GPU 코어는 코어 당 4~10 개의 스레드를 가질 수 있습니다.

GPU 는 병렬 처리 아키텍처로 인해 CPU 보다 이미지를 더 빠르게 렌더링 할 수 있으므로 동시에 여러 계산을 수행 할 수 있습니다., 멀티 코어 프로세서는 두 개 이상의 CPU 를 동일한 칩에 결합하여 병렬로 계산을 수행 할 수 있지만 단일 CPU 에는이 기능이 없습니다.

CPU 도하도록 설계되어 있습니다.을 의미할 수 있습니다 개인 계산보다 더 빨리 GPU,그래서 그것은 종종 더 나은 장비를 처리하는 기본적인 컴퓨팅 작업을 합니다.

GPU 대한 그래픽 카드의 유사점과 차이점

GPU 및 그래픽 카드은 두 가지 측면이 있는 때로는 같은 의미로 사용됩니다. 그러나이 둘 사이에는 몇 가지 중요한 구분이 있습니다., 가장 큰 차이점은 GPU 가 그래픽 카드 내의 특정 단위라는 것입니다. GPU 는 실제 이미지 및 그래픽 처리를 수행하는 것입니다. 그래픽 카드는 디스플레이 장치에 이미지를 제공하는 것입니다.

시장에서 최고의 Gpu 및 그래픽 카드

Nvidia,ADVANCED Micro Devices(AMD),Intel 및 Arm 은 GPU 시장의 주요 플레이어 중 일부입니다.,

2020 년에는 일부의 최고 Gpu 그래픽 카드가 포함되어 있다.

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

을 구입하고자 할 때 그래픽 카드 개인해야지 그것의 가격,전체적인 값,성능,기능,의 비디오 메모리 용량 및 사용 가능합니다. 소비자가 신경 쓸 수있는 기능에는 4K,60fps(초당 프레임 수)이상의 지원 및 레이 트레이싱이 포함됩니다., 일부 Gpu 는 10%-15%더 많은 성능을 위해 비용의 두 배가 될 수 있으므로 가격은 때로는 결정 요인이 될 것입니다.

역사의 Gpu

전문 칩에 대한 그래픽 처리가 존재하는 새벽부터의 비디오 게임에서는 1970 년대. 초기에,그래픽 기능의 일부로 포함되어 있는 비디오 카드,불연속 전용 회로 기판,실리콘 칩을하고 필요한 냉각을 제공하는 2D,3D 그리고 때로는 일반적인 그래픽 처리(GPGPU)에 대한 계산을 컴퓨터가 있습니다., 3d 애플리케이션을위한 삼각형 설정,변환 및 조명 기능에 대한 통합 계산이 포함 된 최신 카드를 일반적으로 Gpu 라고합니다. 일단 드문 경우지만,고급 Gpu 는 이제 일반적이며 때로는 Cpu 자체에 통합됩니다. 대체 용어는 다음과 같습니다 그래픽 카드,디스플레이 어댑터,비디오 어댑터,비디오 보드는 거의 모든 조합의 단어에서 이 용어입니다.

그래픽 처리 장치에 와서 고성능 엔터프라이즈 컴퓨터에서 1990 년대 후반,Nvidia 소개 첫 번째 GPU 에 대한 개인용 컴퓨터,GeForce256,in1999.,

통해 시간,처리 능력의 Gpu 는 칩을 만들기 위해 다른 자원을 집중적으로 사용하는 작업과 관련이 없 그래픽입니다. 초기 응용 프로그램은 과학 계산 및 모델링을 포함;2010 년대 중반까지 GPU 컴퓨팅은 기계 학습 및 AI 소프트웨어를 구동했다.

2012 년 Nvidia 는 가상 데스크톱 인프라(vdi)의 서버 CPU 에서 그래픽 처리 능력을 오프로드하는 가상화 된 GPU 를 출시했습니다., 그래픽 성능은 전통적으로 가장 일반적인 불만의 사용자들 사이에서 가상 데스크탑 및 응용프로그램,그리고 가상화 Gpu 를 목표로 하는 주소는 문제입니다.

레이트레이싱 및 다른 최근의 트렌드

최근의 트렌드에서 GPU 기술을 포함한다:

• 로 2019,GPU 공급업체는 일반적으로 제공하는 GPU virtualization,그리고 새롭고 더 강력한 GPU 칩에 나오고 있습니다.
• 2019 년 AMD 는 Radeon RX5700 시리즈 Gpu 의 전체 라인을 선보였습니다. 이 시리즈는 AMD 의 Navi GPU 아키텍처를 기반으로합니다., Navi 는 AMD 의 그래픽 코어 Next 기술에 대한 업그레이드로 보입니다.
• Arm 은 mali-G77 프로세서로 모바일 증강 현실(AR)및 가상 현실(VR)시장을 목표로 삼았습니다.
• Nvidia 는 rtx 플랫폼의 일부로 레이 트레이싱 기능을 계속 추진했습니다. 레이 트레이싱은 래스터 화 후 그래픽 렌더링의 진화의 다음 단계로 보입니다., 동 래스터의 개체를 사용하여 만들어 메쉬에서 삼각형의를 나타내는 3D 모델 레이트레이싱 제공한 사실적인 조명 시뮬레이션하여 육체적인 행동의 빛의 경로를 추적하는 빛으로 픽셀 이미지 평면과 시뮬레이션 효과.
• 엔터프라이즈 급 데이터 센터 Gpu 는 조직이 하드웨어 업그레이드를 통해 병렬 처리 기능을 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 이를 통해 조직은 워크 플로우와 그래픽 집약적 인 응용 프로그램을 가속화 할 수 있습니다.