o unitate de procesare grafică (GPU) este un cip de computer care redă grafică și imagini prin efectuarea unor calcule matematice rapide. GPU-urile sunt utilizate atât pentru calculul profesional, cât și pentru cel personal. În mod tradițional, GPU-urile sunt responsabile pentru redarea imaginilor, animațiilor și videoclipurilor 2D și 3D-chiar dacă, acum, au o gamă mai largă de utilizare.în primele zile de calcul, unitatea centrală de procesare (CPU) a efectuat aceste calcule., Cu toate acestea, pe măsură ce au fost dezvoltate mai multe aplicații grafice intensive, cerințele lor au pus o presiune asupra procesorului și au scăzut performanța. GPU-urile au fost dezvoltate ca o modalitate de a descărca aceste sarcini de la procesoare și de a îmbunătăți redarea graficii 3D. GPU-urile funcționează folosind o metodă numită procesare paralelă, în care mai multe procesoare gestionează părți separate ale aceleiași sarcini.GPU-urile sunt bine cunoscute în jocurile pe PC (personal computer), permițând o redare grafică lină și de înaltă calitate. Dezvoltatorii au început, de asemenea, să utilizeze GPU-uri ca o modalitate de a accelera sarcinile de lucru în domenii precum inteligența artificială (AI).,

cazuri de utilizare GPU / pentru ce sunt utilizate GPU-urile astăzi?astăzi, cipurile grafice sunt adaptate la o varietate mai mare de sarcini decât cele concepute inițial, parțial deoarece GPU-urile moderne sunt mai programabile decât erau în trecut.unele exemple de cazuri de utilizare GPU includ:

• GPU-urile pot accelera redarea aplicațiilor grafice 2D și 3D în timp real.
• editarea Video și crearea de conținut video s-au îmbunătățit cu GPU-uri., Editorii Video și designerii grafici, de exemplu, pot utiliza procesarea paralelă a unui GPU pentru a face redarea video și grafică de înaltă definiție mai rapidă.
• joc Video cu grafica au devenit mai intensivă de calcul, astfel încât, în scopul de a ține pasul cu tehnologiile de display-ca 4K și ridicate rate de refresh-accentul a fost pus pe performante Gpu-uri.
• GPU-urile pot accelera învățarea mașinilor. Cu capacitatea de calcul ridicată a unui GPU, sarcinile de lucru, cum ar fi recunoașterea imaginilor, pot fi îmbunătățite.,
• GPU – urile pot partaja activitatea procesoarelor și pot antrena rețele neuronale de învățare profundă pentru aplicațiile AI. Fiecare nod dintr-o rețea neuronală efectuează calcule ca parte a unui model analitic. Programatorii și-au dat seama în cele din urmă că ar putea folosi puterea GPU-urilor pentru a crește performanța modelelor într-o matrice de învățare profundă — profitând de mult mai mult paralelism decât este posibil cu procesoarele convenționale. Vânzătorii GPU au luat notă de acest lucru și acum creează GPU-uri pentru utilizări profunde de învățare în special.
• GPU – urile au fost, de asemenea, folosite pentru a mina bitcoin și alte criptocuritate precum Ethereum.,

cum funcționează un GPU

un GPU poate fi găsit integrat cu un procesor pe același circuit electronic, pe o placă grafică sau în placa de bază a unui computer personal sau server. GPU-urile și procesoarele sunt destul de similare în construcții. Cu toate acestea, GPU-urile sunt concepute special pentru efectuarea unor calcule matematice și geometrice mai complexe. Aceste calcule sunt necesare pentru a face grafică. GPU-urile pot conține mai multe tranzistoare decât un procesor.,

Gpu-uri vor folosi de procesare paralelă, în cazul în care mai multe procesoare se ocupe de părți separate din aceeași sarcină. Un GPU va avea, de asemenea, propria memorie RAM (random access memory) pentru a stoca date pe imaginile pe care le procesează. Informațiile despre fiecare pixel sunt stocate, inclusiv locația acestuia pe ecran. Un convertor digital-analog (DAC) este conectat la memoria RAM și va transforma imaginea într-un semnal analogic, astfel încât monitorul să o poată afișa., Video RAM va funcționa de obicei la viteze mari.GPU-urile vor veni în două tipuri: integrate și discrete. GPU-urile integrate sunt încorporate alături de GPU, în timp ce GPU-urile discrete pot fi montate pe o placă de circuit separată.

pentru companiile care necesită o putere de calcul mare sau care lucrează cu învățare automată sau vizualizări 3D, având GPU-uri fixate în cloud poate fi o opțiune bună. Un exemplu în acest sens este GPU-urile Cloud Google, care oferă GPU-uri de înaltă performanță pe Google Cloud. Găzduirea GPU – urilor în cloud va avea avantajele eliberării resurselor locale, economisind timp, costuri și scalabilitate., Utilizatorii pot alege între o gamă de tipuri de GPU, obținând în același timp performanțe flexibile în funcție de nevoile lor.

GPU vs. CPU

GPU-urile sunt destul de similare cu arhitecturile CPU. Cu toate acestea, procesoarele sunt utilizate pentru a răspunde și procesa instrucțiunile de bază care conduc un computer, în timp ce GPU-urile sunt proiectate special pentru a reda rapid imagini și video de înaltă rezoluție. În esență, procesoarele sunt responsabile pentru interpretarea majorității comenzilor unui computer, în timp ce GPU-urile se concentrează pe redarea grafică.,în general, un GPU este proiectat pentru paralelismul datelor și aplicarea aceleiași instrucțiuni la mai multe elemente de date (SIMD). Un procesor este proiectat pentru paralelism sarcină și de a face diferite operațiuni.ambele sunt, de asemenea, diferențiate de numărul de nuclee. Nucleul este în esență procesorul din procesor. Majoritatea nucleelor CPU sunt numerotate între patru și opt, deși unele au până la 32 de nuclee. Fiecare nucleu își poate procesa propriile sarcini sau fire., Deoarece unele procesoare au capacitate multithreading – în care nucleul este împărțit practic, permițând unui singur nucleu să proceseze două fire-numărul de fire poate fi mult mai mare decât numărul de nuclee. Acest lucru poate fi util în editare video și transcodare. Procesoarele pot rula două fire (instrucțiuni independente) pe nucleu (unitatea de procesor independentă). Un nucleu GPU poate avea patru până la 10 fire pe miez.un GPU este capabil să redea imagini mai rapid decât un procesor datorită arhitecturii sale de procesare paralelă, care îi permite să efectueze mai multe calcule în același timp., Un singur procesor nu are această capacitate, deși procesoarele multicore pot efectua calcule în paralel prin combinarea mai multor CPU pe același cip.un procesor are, de asemenea, o viteză de ceas mai mare, ceea ce înseamnă că poate efectua un calcul individual mai rapid decât un GPU, deci este adesea mai bine echipat pentru a gestiona sarcini de calcul de bază.

GPU vs. placă grafică: asemănări și diferențe

GPU și placă grafică sunt doi termeni care sunt uneori folosiți interschimbabil. Cu toate acestea, există unele distincții importante între cele două., Principala diferență este că GPU este o unitate specifică în cadrul unei plăci grafice. GPU-ul este ceea ce efectuează procesarea reală a imaginilor și graficelor. O placă grafică este ceea ce prezintă imagini la unitatea de afișare.

GPU-uri de Top și plăci grafice de pe piață

Nvidia, Advanced Micro Devices (AMD), Intel și ARM sunt unii dintre cei mai importanți jucători de pe piața GPU.,

În 2020, unele dintre primele Gpu-uri și carduri grafice au inclus:

• GeForce RTX 3080
• GeForce RTX 3090
• GeForce RTX 3060 Ti
• AMD Radeon RX 6800 XT
• AMD Radeon RX 5600 XT

atunci Când caută să cumpere un card de grafica, un individ ar trebui să își mențină prețul, valoarea totală, performanta, caracteristici, cantitatea de memorie video și disponibilitatea în minte. Caracteristicile pe care consumatorii le pot interesa includ suport pentru 4K, 60 fps (cadre pe secundă) sau mai mult și Ray tracing., Prețul va fi uneori un factor decisiv, deoarece unele GPU-uri pot fi de două ori costul pentru doar 10% -15% mai multă performanță.cipurile specializate pentru procesarea graficelor au existat încă din zorii jocurilor video în anii 1970. la început, capabilitățile grafice au fost incluse ca parte a unei plăci video, a unei plăci de circuite dedicate discrete, a unui cip de siliciu și a răcirii necesare care oferă calcule 2D, 3D și uneori chiar de procesare grafică de uz general (GPGPU) pentru un computer., Cardurile moderne cu calcule integrate pentru configurarea triunghiului, transformarea și caracteristicile de iluminare pentru aplicațiile 3D sunt de obicei numite GPU-uri. Odată rare, GPU-urile superioare sunt acum comune și sunt uneori integrate în procesoarele în sine. Termenii alternativi includ placă grafică, adaptor de afișare, adaptor video, placă video și aproape orice combinație a cuvintelor din acești Termeni.unitățile de procesare grafică au ajuns la computerele de înaltă performanță la sfârșitul anilor 1990, iar Nvidia a introdus primul GPU pentru computerele personale, GeForce 256, în 1999.,de-a lungul timpului, puterea de procesare a GPU-urilor a făcut ca cipurile să fie o alegere populară pentru alte sarcini cu resurse intensive care nu au legătură cu grafica. Aplicațiile timpurii au inclus calcule științifice și modelare; până la mijlocul anilor 2010, calculul GPU a alimentat, de asemenea, învățarea mașinilor și software-ul AI.în 2012, Nvidia a lansat un GPU virtualizat, care descarcă puterea de procesare grafică de la procesorul serverului într-o infrastructură desktop virtuală (VDI)., Performanța grafică a fost în mod tradițional una dintre cele mai frecvente reclamații în rândul utilizatorilor de desktop-uri și aplicații virtuale, iar GPU-urile virtualizate urmăresc să abordeze această problemă.

ray tracing și alte tendințe recente

câteva tendințe recente în tehnologia GPU includ:

• începând cu 2019, furnizorii de GPU oferă de obicei virtualizare GPU, iar cipurile GPU noi și mai puternice apar în mod regulat.
• în 2019, AMD a introdus linia completă de GPU-uri din seria Radeon RX 5700. Seria se bazează pe arhitectura GPU Navi a AMD., Navi este văzută ca un upgrade la tehnologia AMD Graphics Core Next.
• Arm a vizat piața realității augmentate mobile (AR) și realitatea virtuală (VR) cu procesoarele sale Mali-G77.
• Nvidia a continuat să-și extindă capacitățile de ray-tracing ca parte a platformei RTX. Urmărirea razei este văzută ca următorul pas în evoluția randării grafice după rasterizare., În timp ce rasterizarea folosește obiecte create dintr-o plasă de triunghiuri pentru a reprezenta un model 3D, ray tracing oferă iluminare realistă prin simularea comportamentului fizic al luminii prin urmărirea căii luminii ca pixeli într-un plan de imagine și simularea efectelor.GPU-urile centrelor de date de nivel Enterprise ajută organizațiile să valorifice capabilitățile de procesare paralelă prin upgrade-uri hardware. Acest lucru ajută organizațiile să accelereze fluxurile de lucru și aplicațiile cu grafică intensivă.