5 для чего нужна видеопамять 6 какие функции выполняет видеопроцессор
Думаю, для большинства пользователей это уже не секрет, но все-таки мы рассмотрим, и вникнемся за что отвечают те или иные блоки и сами гигабайты.
- Ширина шины памяти , измеряется в битах — количество бит информации, передаваемой за такт. Важный параметр в производительности карты.
- объём видеопамяти , измеряется в мегабайтах — объём собственной оперативной памяти видеокарты. Больший объём далеко не всегда означает большую производительность.
- частоты ядра и памяти — измеряются в мегагерцах, чем больше, тем быстрее видеокарта будет обрабатывать информацию.
- текстурнаяипиксельнаяскорость заполнения , измеряется в млн. пикселей в секунду, показывает количество выводимой информации в единицу времени.
- Количество вычислительных (шейдерных) блоков или процессоров
- Блоки текстурирования (TMU)
- Блоки операций растеризации (ROP)
- И пожалуй тип памяти (GDDR-X или HBM-X)
- Количество вычислительных (шейдерных) блоков или процессоров
Пожалуй, сейчас эти блоки — главные части видеочипа. Они выполняют специальные программы, известные как шейдеры. Причём, если раньше пиксельные шейдеры выполняли блоки пиксельных шейдеров, а вершинные — вершинные блоки, то с некоторого времени графические архитектуры были унифицированы, и эти универсальные вычислительные блоки стали заниматься различными расчётами: вершинными, пиксельными, геометрическими и даже универсальными вычислениями.
Впервые унифицированная архитектура была применена в видеочипе игровой консоли Microsoft Xbox 360 , этот графический процессор был разработан компанией ATI (впоследствии купленной AMD ). А в видеочипах для персональных компьютеров унифицированные шейдерные блоки появились ещё в плате NVIDIA GeForce 8800 . И с тех пор все новые видеочипы основаны на унифицированной архитектуре, которая имеет универсальный код для разных шейдерных программ (вершинных, пиксельных, геометрических и пр.), и соответствующие унифицированные процессоры могут выполнить любые программы.
По числу вычислительных блоков и их частоте можно сравнивать математическую производительность разных видеокарт. Большая часть игр сейчас ограничена производительностью исполнения пиксельных шейдеров, поэтому количество этих блоков весьма важно. К примеру, если одна модель видеокарты основана на GPU с 384 вычислительными процессорами в его составе, а другая из той же линейки имеет GPU с 192 вычислительными блоками, то при равной частоте вторая будет вдвое медленнее обрабатывать любой тип шейдеров, и в целом будет настолько же производительнее.
Эти блоки GPU работают совместно с вычислительными процессорами, ими осуществляется выборка и фильтрация текстурных и прочих данных, необходимых для построения сцены и универсальных вычислений. Число текстурных блоков в видеочипе определяет текстурную производительность — то есть скорость выборки текселей из текстур.
Хотя в последнее время больший упор делается на математические расчеты, а часть текстур заменяется процедурными, нагрузка на блоки TMU и сейчас довольно велика, так как кроме основных текстур, выборки необходимо делать и из карт нормалей и смещений, а также внеэкранных буферов рендеринга render target.
С учётом упора многих игр в том числе и в производительность блоков текстурирования, можно сказать, что количество блоков TMU и соответствующая высокая текстурная производительность также являются одними из важнейших параметров для видеочипов. Особенное влияние этот параметр оказывает на скорость рендеринга картинки при использовании анизотропной фильтрации, требующие дополнительных текстурных выборок, а также при сложных алгоритмах мягких теней и новомодных алгоритмах вроде Screen Space Ambient Occlusion.
Блоки растеризации осуществляют операции записи рассчитанных видеокартой пикселей в буферы и операции их смешивания (блендинга). Как мы уже отмечали выше, производительность блоков ROP влияет на филлрейт и это — одна из основных характеристик видеокарт всех времён. И хотя в последнее время её значение также несколько снизилось, всё ещё попадаются случаи, когда производительность приложений зависит от скорости и количества блоков ROP. Чаще всего это объясняется активным использованием фильтров постобработки и включенным антиалиасингом при высоких игровых настройках.
В бюджетных видеокартах в основном стоит GDDR3 , но и бывает GDDR5 , соответственно лучше GDDR5 , но в наше время, лучший тип памяти это - GDDR6 или HBM2 (пока слишком дорогая).
Это пусть и не самый главный, но далеко не маловажный аспект в видеопамяти, благодаря охлаждению, будут более приемлемые температуры и более низкий уровень шума. Что сделает видеокарту, более приятной и не сбрасывающей вольтаж/частоты, соответственно подарит ей более стабильную и долгую работу.
Ну и не забываем про тип подключения основной - PCI-Express х16 3.0 пока что, но уже у AMD есть PCI-Express х16 4.0 и к примеру для RX 5500 XT этот параметр важен, видеокарта становится производительнее до 40% , но это особенность видеокарты, ведь дорожек у нее не ( х16 ), а всего ( х8 ).
Вывод таков, всегда выбирайте те или иные видеокарты с умом, и желательно предварительно просматривать тесты в играх, которые необходимы, или можете захватить сразу все, чтобы было видно результат "на лицо".
Функции видеопроцессора более широки, чем применение в ноутбуках и ПК. В этой статье речь пойдет не только об обычных GPU, использующихся повсеместно, но также и о профессиональном, узконаправленном оборудовании.
Увеличенная пропускная способность
Передача двух битов одновременно, значительно увеличивает пропускную способность памяти. И поскольку только старшие графические решения могут обеспечить достаточное количество кадров в секунду при большом разрешении, то и GDDR6X используется во флагманских NVIDIA RTX 3090 и 3080, которые нацелены на разрешения 4Kи даже 8K.
Исходя из того, как много информации каждый модуль GDDR6X может хранить, пропускная способность RTX 3090 может составлять около 1 терабайта в секунду, в то время как 3080 обеспечивает все еще поразительные 760 гигабайт в секунду. Да, бОльшая емкость обеспечивает бОльшую пропускную способность.
Вместе с тем, в теории, технология PAM4 должна быть более энергоэффективна, поскольку она предполагает отправку двух бит за один такт. Это означает, что в будущем, игры в высоком разрешении будут не столь требовательны к блокам питания.
А что же с HBM памятью, которую называли технологией будущего? HBM или память с высокой пропускной способностью действительно выглядела так, как будто собиралась захватить рынок графических решений штурмом некоторое время назад, но она оказалась более сложной для производства, чем различные версии GDDR. Поэтому AMD, которая и разработала такой тип памяти, решила отказаться от нее в сериях карт RX 5000 и RX 6000.
Тем не менее, это не означает, что будущие варианты HBM не могут посоперничать с GDDR, ведь производители все еще работают над улучшением этой технологии. И в какой-то момент времени она может стать достаточно дешевой, чтобы вновь появится в потребительских решениях, а не в крупных дата центрах, которые используют ГПУ для неграфических задач, таких как машинное обучение. Однако сейчас, GDDR6X выглядит королем потребительских видеокарт.
Обособленная работа
Если подобрать видеопроцессор с большим количеством памяти, то возможно использование без подключения к ПК. Большинство моделей имеют понятный интерфейс, который позволит удобно проводить презентации и т.д при отсутствии ноутбука под рукой.
Качество изображения зависит от кабеля?
В некоторый степени – да. VGA кабеля являются аналоговыми, поэтому качество заметно хуже, чем при подключении через HDMI и DVI.
Encore Video Processor
Если необходимо подключить большое количество мониторов, используйте cплиттер. Но выбирайте модель без кнопки выбора сигнала, поскольку они способны выводить видео с нескольких устройств на один монитор, то есть получится противоположный эффект (дополнительно спросите у продавца).
Не ошибитесь, случайно купив карту Mining edition. С ней Вы ничего не сможете сделать, кроме как продать или заняться майнингом.
Графические процессоры (graphics processing unit, GPU) — яркий пример того, как технология, спроектированная для задач графической обработки, распространилась на несвязанную область высокопроизводительных вычислений. Современные GPU являются сердцем множества сложнейших проектов в сфере машинного обучения и анализа данных. В нашей обзорной статье мы расскажем, как клиенты Selectel используют оборудование с GPU, и подумаем о будущем науки о данных и вычислительных устройств вместе с преподавателями Школы анализа данных Яндекс.
Графические процессоры за последние десять лет сильно изменились. Помимо колоссального прироста производительности, произошло разделение устройств по типу использования. Так, в отдельное направление выделяются видеокарты для домашних игровых систем и установок виртуальной реальности. Появляются мощные узкоспециализированные устройства: для серверных систем одним из ведущих ускорителей является NVIDIA Tesla P100, разработанный именно для промышленного использования в дата-центрах. Помимо GPU активно ведутся исследования в сфере создания нового типа процессоров, имитирующих работу головного мозга. Примером может служить однокристальная платформа Kirin 970 с собственным нейроморфным процессором для задач, связанных с нейронными сетями и распознаванием образов.
Подобная ситуация заставляет задуматься над следующими вопросами:
- Почему сфера анализа данных и машинного обучения стала такой популярной?
- Как графические процессоры стали доминировать на рынке оборудования для интенсивной работы с данными?
- Какие исследования в области анализа данных будут наиболее перспективными в ближайшем будущем?
Вопросы и мифы
Технологии анализа данных
За время обучения слушатели от основ (базовой высшей математики, алгоритмов и программирования) доходят до самых передовых областей машинного обучения. Мы собирали информацию по тем, в которых используются серверы с GPU:
- Глубинное обучение;
- Обучение с подкреплением;
- Компьютерное зрение;
- Автоматическая обработка текстов.
Представленные инструменты обладают разной поддержкой от создателей, но тем не менее, продолжают активно использоваться в учебных и рабочих целях. Многие из них требуют производительного оборудования для обработки задач в адекватные сроки.
Интегрированные видеокарты
Встроенные видеокарты – это кристалл (основная часть чипа), который располагается непосредственно на чипе процессора.
Встроенная видеокарта – кристалл
Основным минусом таких решений является очень малая мощность. Есть исключения, к примеру, Radeon vega 8. По мощности она равна картам из дешевого сегмента, таким как GTX 750 или GT 1030. Эта встроенная видеокарта устанавливается в процессы АМД серии Ryzen G и Athlon.
Отличительным свойством данных «встроек» является принцип работы (об этом далее).
Обслуживание/рекомендации по эксплуатации
В период эксплуатации будьте аккуратны, вставляя и извлекая кабель из видеоразъема.
Видеопорты часто выходят из строя при небрежном обращении. Видеопроцессоры не нуждаются в обслуживании, если нет технических проблем. Благодаря настроенному ПО, можно масштабировать и более гибко управлять открытыми окнами.
Принцип работы узконаправленного видеопроцессора
Возможности для новичков
Изучение анализа данных ограничивается высокими требованиями к обучающимся: обширные познания в области математики и алгоритмики, умение программировать. По-настоящему серьезные задачи машинного обучения требуют уже наличия специализированного оборудования. А для желающих побольше узнать о теоретической составляющей науки о данных Школой анализа данных совместно с Высшей Школой Экономики был запущен онлайн курс «Введение в машинное обучение».
Начнем с азов – что такое видеопроцессор
Если говорить очень простыми словами, видеопроцессор служит для вывода и контроля изображения на видеостену, монитор, led экран и т.д
Зачастую данное устройство называют видеоконтролерром – это синонимы – подменяемые понятия. Но недостаточно просто выводить картинку, важно, чтобы все мониторы показывали единое изображение и продолжали друг друга.
Самыми распространенными является VGA и HDMI.
Общие вычисления на GPU
В 2006 году NVIDIA объявила о выпуске линейки продуктов GeForce 8 series, которая положила начало новому классу устройств, предназначенных для общих вычислений на графических процессорах (GPGPU). В ходе разработки NVIDIA пришла к пониманию, что большее число ядер, работающих на меньшей частоте, более эффективны для параллельных нагрузок, чем малое число более производительных ядер. Видеопроцессоры нового поколения обеспечили поддержку параллельных вычислений не только для обработки видеопотоков, но также для проблем, связанных с машинным обучением, линейной алгеброй, статистикой и другими научными или коммерческими задачами.
Эпоха GPU
Для начала вспомним, что же такое GPU. Graphics Processing Unit — это графический процессор широко используемый в настольных и серверных системах. Отличительной особенностью этого устройства является ориентированность на массовые параллельные вычисления. В отличие от графических процессоров архитектура другого вычислительного модуля CPU (Central Processor Unit) предназначена для последовательной обработки данных. Если количество ядер в обычном CPU измеряется десятками, то в GPU их счет идет на тысячи, что накладывает ограничения на типы выполняемых команд, однако обеспечивает высокую вычислительную производительность в задачах, включающих параллелизм.
Вместо заключения
Рост рынка графических процессоров обеспечивается возрастающим интересом к возможностям таких устройств. GPU применяется в домашних игровых системах, задачах рендеринга и видеообработки, а также там, где требуются общие высокопроизводительные вычисления. Практическое применение задач интеллектуального анализа данных будет проникать все глубже в нашу повседневную жизнь. И выполнение подобных программ наиболее эффективно осуществляется именно с помощью GPU.
Мы благодарим наших клиентов, а также преподавателей и студентов Школы анализа данных за совместную подготовку материала, и приглашаем наших читателей познакомиться с ними поближе.
А опытным и искушенным в сфере машинного обучения, анализа данных и не только мы предлагаем посмотреть предложения от Selectel по аренде серверного оборудования с графическми ускорителями: от простых GTX 1080 до Tesla P100 и K80 для самых требовательных задач.
2. Что общего между пуантилизмом (техника живописи), созданием мозаичных изображений и формированием изображения на экране монитора?
8. Как вы понимаете смысл фразы «В операционных системах предусмотрена возможность выбора необходимого пользователю и технически возможного графического режима»?
130. Используя таблицу на странице 108 учебника, подпишите цвета, соответствующие каждой из вершин куба.
132. Выберите (отметьте галочкой) основные параметры монитора, определяющие качество компьютерного изображения:
№143. Рассчитайте объём видеопамяти, необходимой для хранения графического изображения, занимающего весь экран монитора с разрешением 1024 х 768 и количеством отображаемых цветов, равным 16 777 216.
№ 144. Вы хотите работать с разрешением 1600 х 1200 пикселей, используя 16 777 216 цветов. В магазине продаются видеокарты с памятью 512 Кбайт, 2 Мбайта, 4 Мбайта и 64 Мбайта. Какие из них можно купить для вашей работы?
№ 145. Подсчитайте объём данных, передаваемых от видеопамяти к монитору в режиме 1024 х 768 пикселей с глубиной цвета 16 битов и частотой обновления экрана 75 Гц.
Память хранит визуальные ассеты, такие как текстуры и другую информацию, которую необходимо обработать графическому процессору, чтобы отобразить готовый кадр. В отличие от ГПУ, скорость работы и производительность видео памяти или VRAM может повышаться не так значительно, и сегодня мы расскажем о новейшем типе VRAM, под названием GDDR6X.
Новое направление
Повсюду нас окружает информация: от логов интернет-компаний и банковских операций до показаний в экспериментах на Большом адронном коллайдере. Умение работать с этими данными может принести миллионные прибыли и дать ответы на фундаментальные вопросы о строении Вселенной. Поэтому анализ данных стал отдельным направлением исследований среди бизнес и научного сообщества.
Школа анализа данных готовит лучших профильных специалистов и ученых, которые в будущем станут основным источником научных и индустриальных разработок в данной сфере. Развитие отрасли сказывается и на нас как на инфраструктурном провайдере — все больше клиентов запрашивают конфигурации серверов для задач анализа данных.
От специфики задач, стоящих перед нашими клиентами, зависит то, какое оборудование мы должны предлагать заказчикам и в каком направлении следует развивать нашу продуктовую линейку. Совместно со Станиславом Федотовым и Олегом Ивченко мы опросили студентов и преподавателей Школы анализа данных и выяснили, какие технологии они используют для решения практических задач.
Узконаправленные
Отдельную нишу занимают узконаправленные видеопроцессоры. Некоторые из них применяются в сфере медицины, к примеру, EPK-3000 DEFINA. Этот видеопроцессор предназначен для вывода изображения с эндоскопа.
Для серверов используются видеокарты Nvidia серии tesla. Они также, как и майнинговые не имеют видеопортов.
Функция сплиттера
Помимо работы с видеостеной, видеоконтроллер способен выполнять роль сплиттера. То есть выводить одну картинку на большое количество мониторов (именно делить, а не образовывать из нескольких дисплеев один). Либо же наоборот, с нескольких компьютеров выводить изображение на один монитор, а нужно это, если у дисплея недостаточно входов.
Видеопроцессор linsn vp2800 может выполнять функцию сплиттера
Можно ли подключить монитор к ноутбуку?
Да, но при условии, что на Вашем ноутбуке есть видеоразъем. Просто подключите монитор, и если изображение не появится, перейдите в настройки дисплея, и определите режим отображения (дублирование и т.д.).
Нюансы подключения
Принцип работы интегрированных карт
Продолжая тему интегрированных видеокарт, необходимо рассказать о принципе их работы.
Поскольку собственной видеопамяти у них нет, а изображение отрисовывать надо, они используют ресурс оперативной памяти. То есть видеопамятью будет служить ОЗУ. Главным недостатком такого режима работы — это низкая скорость работы. Чисто физически обычная DDR4 не способна работать на таких скоростях, что уж говорить о более старых типах ОЗУ.
Видеопроцессор не может работать без монитора?
Это миф. Видеоконтроллер автономен. Он способен просто работать. Без подключения к видеостене или монитору.
Первые шаги
Развитие видеопроцессоров на ранних этапах было тесно связано с нарастающей потребностью в отдельном вычислительном устройстве для обработки двух и трехмерной графики. До появления отдельных схем видеоконтроллеров в 70-х годах вывод изображения осуществлялся через использование дискретной логики, что сказывалось на увеличенном энергопотреблении и больших размерах печатных плат. Специализированные микросхемы позволили выделить разработку устройств, предназначенных для работы с графикой, в отдельное направление.
Следующим революционным событием стало появление нового класса более сложных и многофункциональных устройств — видеопроцессоров. В 1996 году компания 3dfx Interactive выпустила чипсет Voodoo Graphics, который быстро занял 85% рынка специализированных видеоустройств и стал лидером в области 3D графики того времени. После серии неудачных решений менеджмента компании, среди которых была покупка производителя видеокарт STB, 3dfx уступила первенство NVIDIA и ATI (позднее AMD), а в 2002 объявила о своем банкротстве.
Признанный лидер
Различия в изначальной постановке задач перед CPU и GPU привели к значительным расхождениям в архитектуре устройств — высокая частота против многоядерности. Для графических процессоров это заложило вычислительный потенциал, который в полной мере реализуется в настоящее время. Видеопроцессоры с внушительным количеством более слабых вычислительных ядер отлично справляются с параллельными вычислениями. Центральный же процессор, исторически спроектированный для работы с последовательными задачами, остается лучшим в своей области.
Для примера сравним значения в производительности центрального и графического процессора на выполнении распространенной задачи в нейронных сетях — перемножении матриц высокого порядка. Выберем следующие устройства для тестирования:
- CPU. Intel Xeon E5-2680 v4 — 28 потоков с HyperThreading, 2.4 GHZ;
- GPU. NVIDIA GTX 1080 — 2560 CUDA Cores, 1607 Mhz, 8GB GDDR5X.
В коде выше мы измеряем время, которое потребовалось на вычисление матриц одинакового порядка на центральном или графическом процессоре («Время выполнения»). Данные можно представить в виде графика, на котором горизонтальная ось отображает порядок перемножаемых матриц, а вертикальная — Время выполнения в секундах:
Линия графика, выделенная оранжевым, показывает время, которое требуется для создания данных в обычном ОЗУ, передачу их в память GPU и последующие вычисления. Зеленая линия показывает время, которое требуется на вычисление данных, которые были сгенерированы уже в памяти видеокарты (без передачи из ОЗУ). Синяя отображает время подсчета на центральном процессоре. Матрицы порядка менее 1000 элементов перемножаются на GPU и CPU почти за одинаковое время. Разница в производительности хорошо проявляется с матрицами размерами более 2000 на 2000, когда время вычислений на CPU подскакивает до 1 секунды, а GPU остается близким к нулю.
Более сложные и практические задачи эффективнее решаются на устройстве с графическими процессорами, чем без них. Поскольку проблемы, которые решают наши клиенты на оборудовании с GPU, очень разнообразны, мы решили выяснить, какие самые популярные сценарии использования существуют.
Принцип работы
Ранее было сказано об интегрированных видеокартах и их отличиях в принципе работе. Основное отличительное свойство – обращение к видеопамяти. У дискретных видеопроцессоров есть собственная память, которая зачастую имеет тип GDDR или HBM (есть и DDR, но она в разы медленнее). По сути, видеокарта – это тандем видеочипа и видеопамяти.
Наука о данных
Пожалуй, среди наших читателей не найдется тех, кто не слышал бы словосочетания «нейронные сети» или «машинное обучение». Отбросив маркетинговые вариации на тему этих слов, получается сухой остаток в виде зарождающейся и перспективной науки о данных.
Современный подход к работе с данными включает в себя несколько основных направлений:
- Большие данные (Big Data). Основная проблема в данной сфере — колоссальный объем информации, который не может быть обработан на единственном сервере. С точки зрения инфраструктурного обеспечения, требуется решать задачи создания кластерных систем, масштабируемости, отказоустойчивости, и распределенного хранения данных;
- Ресурсоемкие задачи (Машинное обучение, глубокое обучение и другие). В этом случае поднимается вопрос использования высокопроизводительных вычислений, требующих большого количества ОЗУ и процессорных ресурсов. В таких задачах активно используются системы с графическими ускорителями.
Граница между данными направления постепенно стирается: основные инструменты для работы с большими данным (Hadoop, Spark) внедряют поддержку вычислений на GPU, а задачи машинного обучения охватывают новые сферы и требуют бо́льших объемов данных. Разобраться подробнее нам помогут преподаватели и студенты Школы анализа данных.
Трудно переоценить важность грамотной работы с данными и уместного внедрения продвинутых аналитических инструментов. Речь идёт даже не о больших данных, их «озерах» или «реках», а именно об интеллектуальном взаимодействии с информацией. Происходящее сейчас представляет собой уникальную ситуацию: мы можем собирать самую разнообразную информацию и использовать продвинутые инструменты и сервисы для глубокого анализа. Бизнес внедряет подобные технологии не только для получения продвинутой аналитики, но и для создания уникального продукта в любой отрасли. Именно последний пункт во многом формирует и стимулирует рост индустрии анализа данных.
Плеер для медиа контента
Благодаря встроенной памяти, контроллер позволяет проигрывать видео, музыку и т.д. Мощности встроенного процессора хватает на видео в среднем и высоком качестве.
Каково предназначение видеопроцессора, какие функции выполняет?
Для чего нужен видеопроцессор в разных сферах.
Дальнейшее развитие и проекты
Как и любая наука, направление анализа данных будет изменяться. Опыт, который получают студенты сегодня, несомненно войдет в основу будущих разработок. Поэтому отдельно стоит отметить высокую практическую направленность программы — некоторые студенты во время учебы или после начинают стажироваться в Яндексе и применять свои знания уже на реальных сервисах и службах (поиск, компьютерное зрение, распознавание речи и другие).
О будущем анализа данных мы поговорили с преподавателями Школы анализа данных, которые поделились с нами своим видением развития науки о данных.
По мнению Влада Шахуро, преподавателя курса «Анализ изображений и видео», самые интересные задачи в компьютерном зрении — обеспечение безопасности в местах массового скопления людей, управление беспилотным автомобилем и создание приложение с использованием дополненной реальности. Для решения этих задач необходимо уметь качественно анализировать видеоданные и развивать в первую очередь алгоритмы детектирования и слежения за объектами, распознавания человека по лицу и трехмерной реконструкции наблюдаемой сцены. Преподаватель Виктор Лемпицкий, ведущий курс «Глубинное обучение», отдельно выделяет в своем направлении автокодировщики, а также генеративные и состязательные сети.
Один из наставников Школы анализа данных делится своим мнением касательно распространения и начала массового использования машинного обучения:
«Машинное обучение из удела немногих одержимых исследователей превращается в ещё один инструмент рядового разработчика. Раньше (например в 2012) люди писали низкоуровневый код для обучения сверточных сетей на паре видеокарт. Сейчас, кто угодно может за считанные часы:
- скачать веса уже обученной нейросети (например, в keras);
- сделать с ее помощью решение для своей задачи (fine-tuning, zero-shot learning);
- встроить её в свой веб-сайт или мобильное приложение (tensorflow / caffe 2).
По мнению Ивченко Олега, администратора серверной инфраструктуры ШАД, для стандартных задач глубокого обучения на стандартных наборах данных (например, CIFAR, MNIST) требуются такие ресурсы:
- 6 ядер CPU;
- 16 Gb оперативной памяти;
- 1 GPU-карточка с 6-8 Gb видеопамяти. Это соответствует таким видеокартам, как PNY NVIDIA GeForce GTX 1060 или MSI GeForce GTX 1070.
Splitter
HDMI Splitter – устройство позволяющее подключать несколько HDMI выходов к одному порту.
HDMI Splitter
То есть все провода от мониторов через это устройство можно подключить в один разъем видеокарты.
Обращайте внимание и на используемые разъемы. Вот таблица их отличий:
Разъемы | Тип сигнала | Минусы | Преимущества |
DVI | Цифровой | Размер головки кабеля | Хорошее качество |
HDMI | Цифровой | Разъем достаточно хрупкий | Версии 2.0 способны выводить 1920*1080*60GHZ |
DisplayPort | Цифровой | Редкий | Высокое качество и низкий отклик |
VGA | Аналоговый | Низкое качество изображения | Дешевизна |
В случае с компьютерными картами, все немного сложнее. Видеокарты прошлых поколений подключались в порты AGP и PCE, но сейчас актуален только порт PCE-e. Есть 4 поколения данного разъема – 1, 2, 3, 4. Самый последний – четвертый, поддерживается очень малым количеством материнских плат, и то только платами на чипсетах АМД.
Видеопроцессор Pentax epk p
Кому в Selectel жить хорошо с GPU?
Первый вариант, который сразу приходит на ум и оказывается правильной догадкой — это майнинг, однако любопытно отметить, что некоторые применяют его как вспомогательный способ загрузить оборудование на «максимум». В случае аренды выделенного сервера с видеокартами, время свободное от рабочих нагрузок используется для добычи криптовалют, не требующих специализированных установок (ферм) для своего получения.
Ставшие уже в какой-то степени классическими, задачи, связанные с графической обработкой и рендерингом, неизменно находят свое место на серверах Selectel с графическими ускорителями. Использование высокопроизводительного оборудования для таких задач позволяет получить более эффективное решение, чем организация выделенных рабочих мест с видеокартами.
В ходе разговора с нашими клиентами мы также познакомились с представителями Школы анализа данных Яндекс, которая использует мощности Selectel для организации тестовых учебных сред. Мы решили узнать побольше о том, чем занимаются студенты и преподаватели, какие направления машинного обучения сейчас популярны и какое будущее ожидает индустрию, после того как молодые специалисты пополнят ряды сотрудников ведущих организаций или запустят свои стартапы.
По каким параметрам подбирать, как не ошибиться?
Если в качестве видеоконтролерра вы собрались использовать видеокарту, перед покупкой проверьте, есть ли необходимый слот на вашей материнской плате. Также обратите внимание на блок питания.
ВНИМАНИЕ: существуют 6, 8 и более PIN разъемы. Они подключатся от блока питания к видеокарте. В случае отсутствия этого разъема, необходимо заменить БП, поскольку из-за недостатка тока возможна нестабильная работа или даже поломка карты.
Пины в разъемах
В случае с видеопроцессором, необходимо обращать внимание не только на количество видеоразъемов, но и на совместимость с определенным ПО. Обязательно уточняйте этот пункт, если планируется использование без ПК.
Последствия высокой мощности
При работе, и кристалл и видеопамять сильно греются (фазы питания в том числе), поэтому они нуждаются хотя бы в радиаторе. Как правило, чем мощнее видеокарта, тем выше у нее энергопотребление, что влечет за собой нагрев.
Разновидности видеопроцессоров
Для начала необходимо отделить видеопроцессор от видеокарты. Это разные устройства. Видеокарта используется как деталь в ПК, но отвечает за похожие задачи – вывод изображения.
Полноценные карты
Дискретные карты уже можно выбирать самостоятельно, поскольку для них предусмотрен отдельный слот на материнской плате. На данный момент самыми популярными производителями видеокарт являются AMD и Nvidia.
Модельный ряд широк у обоих. При подборе видеокарты, сначала определите для себя приоритетные фишки в карте, определитесь с родом деятельности и только потом покупайте. При задаче работать с видеостеной, необходимо подбирать видеокарту с максимальным количеством видеопортов.
Видеопамять нового поколения
GDDR6X должна прийти на смену GDDR6, и еще более старой GDDR5 в видеокартах высшего ценового сегмента. Хотя обычная GDDR6 и появилась относительно недавно, вместе с картами RTX серии 2000 от NVIDIA и картами RX 5000 от AMD, новая, улучшенная версия видеопамяти разработана специально, чтобы не отставать от постоянно растущих требований к ГП. Причина, по которой производительность видеопамяти настолько важна, заключается в том, что вы можете иметь самый мощный в мире ГПУ, но, чтобы отрисовывать кадры достаточно быстро, ему нужно с чем-то работать.
Поэтому, если VRAM не сможет достаточно быстро передать визуальные ассеты и другие критичные данные вашему ГП, то вы можете столкнуться с тормозами или даже вылетами. Как правило, более высокие разрешения и настройки графики, требуют большего количества видео памяти, для того чтобы хранить больше дополнительной информации. Вот почему вы можете часто видеть в рекомендациях для пользователей, стремящихся играть в разрешении 4K, выбирать версии карт с большим объемом VRAM.
Технология NRZ, в GDDR6 имеет всего два состояния - 0 и 1. PAM4 имеет четыре состояния 00, 01, 10 и 11.
Но вместе с тем, также важна и высокая скорость для перемещения всех этих данных к ГП и от него, где в дело и вступает GDDR6X. В отличие от привычных каналов передачи данных, называемых шинами, которые передают данные по одному биту за раз, GDDR6X использует технологию под названием PAM4, которая представляет собой метод, позволяющий передавать сразу два бита информации при помощи четырех уровней амплитудно-импульсной модуляции.
Читайте также: