Как называется процессор отвечающий за графику в компьютере
Современные смартфоны работают за счет разных компонентов, но главными считаются именно центральный и графический процессор (CPU и GPU).
Несмотря на схожее название и то, что в целом их главная роль — обрабатывать огромные массивы данных, между GPU и CPU существует огромная разница. Но прежде, чем углубиться в их различия, рассмотрим что же у них общего.
Ядра графического и центрального процессоров представляют собой блоки, каждый из которых выполняет определенные задачи. Размер и объем блоков может быть разным. Это зависит от архитектуры процессора. И у GPU, и у CPU есть АЛУ. Это арифметико-логическое устройство, которое необходимо для выполнения математических операций. Другие блоки имеют доступ к памяти (для загрузки и сохранения данных), выполняют задачи декодеров или кэша. На этом сходства заканчиваются. Теперь поговорим о различиях между CPU и GPU.
Что это?
Графический процессор создает графику, текстуры, цвета. Процессор, который обладает несколькими ядрами, может работать на высоких скоростях. У графического много ядер, функционирующих преимущественно на низких скоростях. Они занимаются вычислениями пикселей и вершин. Обработка последних в основном происходит в системе координат. Процессор графический обрабатывает различные задачи, создавая на экране трехмерное пространство, то есть объекты в нем перемещаются.
Что такое CPU
Центральный процессор компьютера или смартфона можно сравнить с человеческим мозгом. Это довольно гибкий компонент, выполняющий целый спектр задач и отвечающий за работоспособность устройства. CPU выполняет все логические и арифметические задачи. Именно это гарантирует работу операционной системы Android и устанавливаемых на смартфон приложений.
Процессоры часто встречаются в конфигурациях с несколькими ядрами: от четырех до восьми для мобильных устройств и до 16 для стационарных компьютеров и серверного оборудования. Конструкция многоядерных процессоров позволяет одновременно запускать несколько приложений и потоков задач, что значительно повышает производительность и эффективность использования энергии.
Каждое ядро работает на тактовой частоте, обычно это от 2 до 3 ГГц для мобильных устройств, и до 5 ГГц для компьютеров. Кроме того, CPU может иметь разные объемы высокоскоростной закрытой памяти, которая используется для хранения инструкций и данных (т.е. кэш). Кэш-память может быть либо индивидуальной для каждого ядра или делится между ними. Она необходима для ускорения выполнения задач и переключения между ними.
Процессор обрабатывает различные типы данных и обеспечивает общую функциональность устройства.
Внутри большинства современных процессоров находится несколько АЛУ, выполняющих математические операции. Кроме того, CPU обрабатывает и перестраивает виртуальную память для всех запускаемых пользователем приложений. Именной по этой причине процессор является самым необходимым инструментом для запуска операционной системы.
Следующее составное устройство CPU — модуль предсказания переходов. Его использование позволяет предварительно загружать и исполнять инструкции, которые могут понадобится в ближайшем будущем. Это значительно экономит время и позволяет оптимально использовать вычислительные ресурсы процессора.
Что такое дискретный графический процессор
Дискретный графический процессор — это тот, который устанавливается отдельно от CPU. Поставляется в форме платы, чаще всего — с портом PCI Express для подключения к материнской плате.
Такие GPU обеспечивает на порядок выше производительность, нежели iGPU. Но и потребляют примерно в 10 раз больше электроэнергии.
Дискретные видеокарты сегодня используются не только в видеоиграх. На их основе создают суперкомпьютеры. А ещё их задействуют в майнинге криптовалют.
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.
В современных устройствах применяется графический процессор, который еще обозначают как GPU. Что это и каков его принцип работы? GPU (Graphics Processing Unit) - процессор, основная задача которого - обработка графики и вычислений с плавающей точкой. GPU облегчает работу главного процессора, если идет речь о тяжелых играх и приложениях с 3D-графикой.
Итоги
Теперь вы знаете немного больше о графических процессорах. Главный плюс в том, что вы можете использовать эти знания при покупке нового ПК/ноутбука.
Для проведения вычислительных операций в каждом современном компьютере предусмотрен не только центральный, но ещё и графический процессор (GPU). Последний преимущественно используется для отрисовки графики.
В этой статье разберёмся, какие бывают графические процессоры, чем они отличаются GPU от видеокарт, а также как узнать, какой именно GPU установлен в ПК или ноутбуке.
Специфика
Графический процессор расположен на видеокарте, его главная задача - это обработка 2D и 3D графики. Если на компьютере установлен GPU, то процессор устройства не выполняет лишнюю работу, поэтому функционирует быстрее. Главная особенность графического в том, что его основная цель - это увеличение скорости расчета объектов и текстур, то есть графической информации. Архитектура процессора позволяет им работать намного эффективнее, обрабатывать визуальную информацию. Обычному процессору такое не под силу.
Что это - графический процессор? Это компонент, входящий в состав видеокарты. Существует несколько видов чипов: встроенный и дискретный. Специалисты утверждают, что лучше справляется со своей задачей второй. Его устанавливают на отдельные модули, так как отличается он своей мощью, но ему необходимо отличное охлаждение. Встроенный графический процессор есть практически во всех компьютерах. Его устанавливают в CPU, чтобы сделать потребление энергии в несколько раз ниже. С дискретными по мощи он не сравнится, но тоже обладает хорошими характеристиками, демонстрирует неплохие результаты.
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.
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.
Как узнать, какой графический процессор установлен в моем компьютере?
Получить информацию о графическом процессоре на своем компьютере можно в настройках устройства.
Если у вас Windows 10, нужно перейти в «Диспетчер устройств», затем выбрать пункт «Видеоадаптеры», где вы и увидите полный список графических процессоров, установленных на компьютере.
Затем нужно погуглить название, чтобы узнать, является ли процессор встроенным или дискретным.
Вы можете получить более подробную информацию о графическом процессоре вашего ПК и других характеристиках другими способами, включая использование сторонних программ.
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.
Что такое GPU
В технических спецификациях компьютера или ноутбука пользователь обязательно встретит аббревиатуру GPU. Как правило, рядом с ней указывается производитель графического процессора, модель, а также объём установленной в видеокарте оперативной памяти.
А что такое интегрированный графический процессор?
iGPU – это интегрированный графический процессор. Иными словами, это GPU, встроенный в центральный процессор.
- Практически все процессоры Intel (за исключением серии F) оснащены встроенной графикой, поэтому у них, соответственно, есть iGPU.
- AMD же оснащает iGPU только свою линейку гибридных процессоров (APU).
При наличии интегрированной графики основной процессор использует память совместно с графическим, благодаря чему снижается энергопотребление и общая нагрузка на ПК.
Интегрированный графический процессор отлично подходит для обычных повседневных задач (например, просмотр веб-страниц и работа с текстом). Но если вам нужен мощный компьютер для игр или редактирования видео, то нужно рассмотреть покупку устройства с дискретным графическим процессором, или же dGPU.
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.
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.
Компьютерная графика
Это что? Так называется область деятельности, в которой для создания изображений и обработки визуальной информации используют компьютерные технологии. Современная компьютерная графика, в том числе научная, позволяет графически обрабатывать результаты, строить диаграммы, графики, чертежи, а также производить различного рода виртуальные эксперименты.
С помощью конструктивной графики создаются технические изделия. Существуют и другие виды компьютерной графики:
- анимационная;
- мультимедийная;
- художественная;
- рекламная;
- иллюстративная.
С технической точки зрения компьютерная графика - это двухмерные и трехмерные изображения.
В чем разница между CPU и GPU
В качестве последней аналогии представьте себе CPU в качестве швейцарского ножа, а GPU в виде мачете. Первый полезен для выполнения самых разных задач: от перерезания веревки до вскрытия консервов. Согласитесь, что попытаться открыть банку фасоли мачете — не самая лучшая идея. Но если вам нужно будет пройти через густые заросли джунглей, то вы наверняка предпочтете именно мачете, а не швейцарский нож.
Центральный процессор подходит для самых разных типов вычислений, тем более что по сравнению с видеокартой у него более широкий набор команд. Его ядра более гибкие, благодаря чему CPU позволяет нескольким задачам включаться и выключаться одновременно. Графический процессор имеет ограниченный набор команд и фокусируется на выполнении одной, строго определенной задачи. При этом GPU выполняет гораздо больше вычислений за один такт.
Несмотря на то, что графический и центральный процессор имеют примерно схожую структуру (оба построены из транзисторов), обрабатывают данные и числа, главная между ними разница в том, что каждый выполняет строго определенные.
При покупке нового ПК/ноутбука очень полезно разбираться во всех важных внутренних компонентах, благодаря которым компьютеры, собственно, и работают.
Зная о принципах их работы, вы сможете легко понять, имеет ли рассматриваемый компьютер подходящие характеристики, еще до совершения покупки!
Сегодня мы рассмотрим очень важный внутренний компонент любого ПК: GPU, или графический процессор. Мы расскажем, что это такое, чем он отличается от видеокарты, а также несколько других деталей, о которых важно знать. Поехали!
Что такое интегрированный графический процессор
Видеокарты вплоть до 2005 года выпускались в форме отдельной платы, подключаемой к материнской плате компьютера или ноутбука. Но затем графические процессоры (GPU) начали интегрировать в CPU, такие кристаллы принято обозначать как iGPU.
У них нет собственной оперативной памяти или кэша. Соответственно, при отрисовке графики они резервируют часть имеющейся в компьютере ОЗУ.
Также интегрированные GPU менее производительные. И за счет этого — потребляют в десятки раз меньше электроэнергии. Именно поэтому их чаще всего и используют в производстве недорогих ноутбуков, портативной техники.
Что такое графический процессор(GPU), интегрированный в CPU с технической точки зрения? Это отдельный кремниевый микрочип, который находится на одной плате («подложке») с центральным процессором. То есть он работает отдельно, хоть и использует ту же самую линию питания, что и CPU.
Что такое дискретный графический процессор?
dGPU – дискретный графический процессор. Он ставится отдельно от основного процессора и имеет свою выделенную память, которая не передается ЦП.
Обычно дискретные графические системы обеспечивают лучшую производительность и способны справляться с более интенсивными задачами. Но они также потребляют больше энергии и выделяют больше тепла.
Некоторые ноутбуки оснащаются дискретной графикой, но чаще всего такие процессоры встречаются на настольных компьютерах.
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.
Недостатки встроенного GPU в компьютере
Ключевые недостатки интегрированных графических процессоров (iGPU):
- Малая производительность. Их достаточно для отрисовки интерфейса операционной системы, программ, для воспроизведения видео, для самых простых игр (преимущественно 2D).В процессорах последних поколений iGPU позволяют комфортно играть и в современные 3D-игры, но только с низким разрешением и настройками графики.
- Не имеют собственной оперативной памяти, поэтому резервируют общую ОЗУ, подключённую к материнской плате. И в зависимости от запущенного приложения, могут «забирать» для своих нужд до 2 гигабайт ОЗУ.
- Не поддерживают многих протоколов. Именно поэтому некоторые компьютерные игры при использовании iGPU либо вовсе не запускаются, либо работают некорректно.
Но есть у iGPU и весомое преимущество. Это малое энергопотребление.
Для сравнения, видеокарта GPU Nvidia Geforce последнего поколения потребляет порядка 300 Вт в нагрузке. Интегрированный графический процессор — порядка 3 – 10 Вт (в зависимости от модели видеокарты). Также следует упомянуть, что в игровых приставках последних поколений (XBOX, PlayStation), а также в портативной игровой консоли Steam Deck используются именно iGPU.
Аналитики вообще считают, что в ближайшие 10 – 20 лет дискретные видеокарты вообще станут невостребованными и их производство вовсе прекратят.
Итого, в каждом ПК или ноутбуке устанавливается два процессора, один из которых — графический( GPU). Интегрированные iGPU отлично подходят для «офисных» ПК, тогда как с дискретными GPU — для игровых компьютеров или так называемых «графических станций». А какая видеокарта установлена в вашем ПК или ноутбуке? Расскажите об этом в комментариях.
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?
Принцип работы
Что делает графический процессор? Он занимается обработкой графики в формате 2D и 3D. Благодаря GPU компьютеру быстрее и легче удается выполнять важные задачи. Особенность графического процессора состоит в том, что он увеличивает скорость расчета графической информации на максимальном уровне. Его архитектура устроена так, что позволяет более эффективно обрабатывать визуальную информацию, чем центральный CPU компьютера.
Он отвечает за расположение трехмерных моделей в кадре. Кроме того, каждый из типов графического процессора фильтрует треугольники, входящие в него. Он определяет, какие на виду, удаляет те, которые скрываются за другими объектами. Прорисовывает источники света, определяет, каким образом эти источники влияют на цвет. Графический процессор (что это такое - описано в статье) создает изображение, выдает его пользователю на экран.
Эффективность работы
Чем обусловлена эффективная работа графического процессора? Температурой. Одна из проблем ПК и ноутбуков - перегрев. Именно это становится главной причиной того, почему устройство и его элементы быстро выходят из строя. Проблемы с GPU начинаются, когда температура процессора превышает 65 °С. В этом случае пользователи замечают, что процессор начинает работать слабее, пропускает такты, чтобы самостоятельно понизить увеличенную температуру.
Температурный режим 65-80 °С - критический. В этом случае начинается перезагрузка системы (аварийная), компьютер выключается самостоятельно. Пользователю важно отслеживать, чтобы температура графического процессора не превышала 50 °С. Нормальной считается t 30-35 °С в простое, 40-45 °С при многочасовой нагрузке. Чем ниже температура, тем выше производительность компьютера. Для материнской платы, видеокарты, корпуса и жестких дисков - свои температурные режимы.
Но многих пользователей также беспокоит вопрос, как же уменьшить температуру процессора, чтобы повысить эффективность его работы. Для начала нужно выяснить причину перегрева. Это может быть засорение системы охлаждения, высохшая термопаста, вредоносная программа, разгон процессора, сырая прошивка БИОСа. Самое простое, что может сделать пользователь, - это заменить термопасту, которая находится на самом процессоре. Кроме того, нужно произвести чистку системы охлаждения. Еще специалисты советуют установить мощный кулер, улучшить циркуляцию воздуха в системном блоке, увеличить скорость вращения на графическом адаптере кулера. Для всех компьютеров и графических процессоров одинаковая схема понижения температуры. Важно следить за устройством, вовремя его чистить.
Что такое GPU в компьютере и для чего он используется
GPU это вспомогательный микрочип, который берёт часть вычислительных операций на себя вместо процессора. И за счёт специализированной архитектуры, GPU лучше подходит для проведения расчётов с плавающей точкой, тогда как CPU больше ориентирован на работу в многопоточном режиме.
То есть видеокарта GPU способна быстро проводить расчёты, где используется одна или схожая формула (например, вычисление точки затенения графики при попадании тени на текстуру). Центральный процессор же ориентирован на проведение расчётов сразу в несколько потоков, когда пользователь работает одновременно с большим количеством приложений.
В 95% случаев графический процессор используется для обработки графики. Он же отвечает за вывод изображения, отрисовку интерфейса операционной системы и каждой из запущенных программ.
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.
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.
Что такое GPU?
GPU расшифровывается как Graphics Processing Unit, то есть графический процессор. Это тип процессора, который отвечает за рендеринг графики (создание изображений, которые вы видите на экране).
Графический процессор очень важен для любых вычислительных задач, в частности таких, как 3D-рендеринг и игры.
Поэтому, при покупке ПК или ноутбука для игр или создания различного контента, важно обратить внимание на тип графического процессора, поскольку это оказывает прямое влияние на качество картинки и на быстроту выполнения задач.
Как узнать какой GPU в компьютере
Узнать, какой графический чип установлен в ПК, дискретный или интегрированный можно двумя способами:
- Посмотреть, как именно подключается монитор.Если кабель соединятся с материнской платой, то используется iGPU. Если к видеокарте, то дискретный GPU.
- Второй способ:
- Открыть «Панель управления»
- Далее — «Диспетчер устройств».
- В разделе «Видеоадаптеры» можно узнать точную модель установленной видеокарты. А далее останется только зайти на официальный сайт производителя и узнать технические характеристики GPU. Там же обязательно указывается, какая она: дискретная или интегрированная.
Есть нюанс: во многих современных ноутбуках устанавливается одновременно и интегрированная, и дискретная видеокарта. По умолчанию используется iGPU. А дискретный GPU задействуется в тех ситуациях, когда производительности iGPU недостаточно (например, при запуске видеоигры, приложения для видеомонтажа).
Именно за счёт этого «игровые» ноутбуки хорошо справляются с играми, а вместе с этим обеспечивают автономность устройства на уровне 6 – 10 часов (в режиме «чтения» или веб-браузинга).
Графический процессор GPU при выполнении расчётов довольно сильно нагревается. Это специфика кремниевых кристаллов.
Какая температура для видеокарты GPU считается нормальной? Для каждой модели — она индивидуальная. В среднем же можно ориентироваться на следующие значения:
Температура свыше 100 градусов существенно ускоряет деградацию кремниевого кристалла. И именно перегрев — одна из самых распространённых причин выхода из строя видеокарт.
Как можно узнать текущую температуру? Можно воспользоваться специальными приложениями, например, AIDA64.
А для тестирования можно воспользоваться бесплатной утилитой Furmark.
Что делать, если температура в нагрузке CPU слишком высокая? Подробно описано здесь
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.
Графический процессор и видеокарта – одно и то же?
В разговорной речи графический процессор часто используется в качестве синонима к видеокарте. Но технически это не совсем правильно.
Графический процессор на самом деле является частью видеокарты. Он отвечает за рендеринг графики, а видеокарта обеспечивает необходимую мощность и доступ к высокоскоростной памяти.
Кроме того, видеокарта подключает сам графический процессор к другим частям компьютера, которые требуют к нему доступ (центральный процессор, системная память и накопитель) для выполнения нужных задач.
CPU и GPU: разница
В чем разница между этими двумя обозначениями? Многие пользователи в курсе, что графический процессор (что это - рассказано выше) и видеокарта выполняют разные задачи. Кроме того, они отличаются по своей внутренней структуре. И CPU, и GPU - это процессоры, которые обладают многими сходными чертами, но сделаны они для разных целей.
CPU выполняет определенную цепочку инструкций за короткий промежуток времени. Он сделан так, что формирует одновременно несколько цепочек, разбивает поток инструкций на множество, выполняет их, затем снова сливает в одно целое в конкретном порядке. Инструкция в потоке находится в зависимости от тех, что за ней следуют, поэтому в CPU содержится малое число исполнительных блоков, здесь главный приоритет отдается скорости выполнения, уменьшению простоев. Все это достигается при помощи конвейера и кэш-памяти.
У GPU другая важная функция - рендеринг визуальных эффектов и 3D-графики. Работает он проще: на входе получает полигоны, проводит необходимые логические и математические операции, на выходе выдает координаты пикселей. Работа GPU - это оперирование большим потоком разных задач. Его особенность в том, что он наделен большим объемом памяти, но медленно работает по сравнению с CPU. Кроме того, в современных GPU более 2000 исполнительных блоков. Отличаются они между собой методами доступа к памяти. Например, графическому не нужна кэшированная память большого размера. У GPU пропускная способность больше. Если объяснять простыми словами, то CPU принимает решения в соответствии с задачами программы, а GPU производит множество одинаковых вычислений.
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».
Графический процессор и видеокарта одно и то же
Многие считают, что графический процессор (GPU) и видеокарта — это синонимы. Но это — ошибочное мнение. Графический процессор (GPU) — это микрочип, который представляет собой кремниевый кристалл. Визуально схож на CPU. Но архитектура GPU кардинально отличается от той, что используется в обычном центральном процессоре. В видео это объясняется простым языком
Видеокарта — это плата, которая включает в себя графический процессор, оперативную память, линию питания, шлюз для обмена информации (по линии PCI Express), а также набор видеовыходов для подключения мониторов.
То есть GPU — это часть видеокарты. С технической стороны, видеоадаптер — это мини-компьютер. Ведь у него есть собственный процессор (графический), ОЗУ, шина данных.
Единственное его отличие: он адаптирован для работы с графическими данными, в частности, с векторной, растровой графикой.
Что такое GPU
GPU имеет отличный от CPU характер рабочей нагрузки. Поэтому графические процессоры не используют модули предсказания переходов. Именно в этом и кроется ключ понимания различий между GPU и CPU.
Если центральный процессор необходим для выполнения различных задач, то видеокарта имеет строго определенное предназначение — рендеринг и обработка трехмерной графики. GPU намного быстрее и энергоэффективнее решает эти задачи. Однако графический процессор не столь гибок в своем диапазоне рабочих нагрузок.
Ядра видеокарты имеют один или несколько АЛУ, но в отличие от тех, что используются CPU они разработаны совершенно иначе. Они способны обрабатывать 8, 16 или 32 операции одновременно. Кроме того, ядра GPU могут состоять из десятков или сотен отдельных блоков АЛУ, благодаря чему графический процессор выполняет тысячи операций. Это особенно полезно во время обработки теней на дисплеях с высоким разрешением.
GPU это отдельное устройство компьютера или смартфона, разработанное для графического рендеринга и применяемое в качестве ускорителя трехмерной графики.
Из-за того, что GPU предназначен для обработки компьютерной графики, он рассчитан на массивные параллельные вычисления. Поэтому видеокарты имеют очевидное преимущество при больших объемах обрабатываемой информации.
По сравнению с центральными процессорами, графические имеют особую архитектуру, нацеленную на увеличение скорости расчета текстур и сложных графических объектов. Кроме того, у GPU более ограниченный набор команд.
Что касается тактовой частоты, то у GPU данный показатель, как правило, ниже чем у CPU. При это зачастую речь идет о сотнях МГц. Это обусловлено ограничениями тепла и мощности, поскольку для параллельной обработки массивных объемов данных требуется гораздо больше транзисторов.
Параллельные вычисления могут использоваться не только в качестве ускорителя трехмерной графики. С его помощью рендеринг видеороликов, разные алгоритмы криптографии и машинного обучения (вроде обнаружения объектов) будут работать намного быстрее на GPU, а не на CPU.
Читайте также: