Как процессор выводит изображение
Здравствуйте!
Заранее извиняюсь, если этот вопрос уже как-то обсуждался, но несколькодневное копание в гугле так и не дало внятного ответа. Суть вопроса в следующем.
Опишу все по порядку, т.к., мало ли, это может быть важно.
Есть системный блок с i7 8700 и GTX 1050 ti. Монитор подключен к GTX 1050 ti.
Изначально сборка была без дискретной графики, использовалась только встроенная Intel UHD 630. После установки дискретной и подключения к ней монитора - выставил в БИОС настройки:
1) первичный графический адаптер - PCI-Express
2) всегда использовать встроенную графику, даже при наличии дискретной (иначе Intel UHD 630 не отображался нигде: ни в диспетчере устройств, ни в диспетчере задач).
После выставления настроек Intel UHD 630 появился и там, и там, однако, при правом клике на рабочий стол в контекстном меню отсутствует панель "настройки графики Intel" (появляется при подключении монитора к материнской плате), только "Панель управления NVIDIA". Ну, и бог с ним - подумал я.
Но вчера решил провести эксперимент. Подключил монитор к материнской плате, включил компьютер (панель "настройки графики Intel" появилась), и открыл диспетчер задач, чтобы наблюдать за активностью устройств. Изначально (браузер, проводник) нагрузка шла только на Intel UHD 630, GTX 1050ti не подавал признаков активности. Затем я начал открывать и выполнять разные операции в Adobe Premiere и Adobe Media Encoder, в настройках которых включена опция "Использовать аппаратное ускорение GPU(CUDA)". И дискретная карта стала показывать активность, что не удивительно. Заинтересовало меня следующее. Когда, например, Adobe Premiere просто открыт, и я параллельно совершаю какие-то манипуляции в браузере или еще где-то, то нагрузка идет лишь на Intel UHD 630, когда же я начинаю проигрывать или рендерить видео в Premiere, при этом не совершая дополнительных действий, то нагрузка идет и на встроенную, и на дискретную графику одновременно (с примерно одинаковым процентом нагрузки). То есть они как будто начали работать в паре.
Тут можно было бы и обрадоваться, но затем я решил проверить игры. И тут меня ждало разочарование. Например, GTA 5 и Call of Duty: WWII отказались видеть дискретную графику. Хотя, например, в Far Cry 5 все получилось - игра увидела карту.
При подключении монитора обратно к дискретной карте эта проблема уходит, но возникает другая. При любых действиях: в браузере, в проводнике, в Premiere и Меdia Encoder (при простое и при рендере) вся нагрузка идет только на GTX 1050 ti, Intel UHD 630 показывает лишь какую-то случайную активность в виде нагрузки 1-2%.
Собственно, вопрос заключается в следующем. Есть какая-то возможность заставить по-нормальному воспринимать систему и все приложения оба адаптера? В идеале - чтобы за проводник, браузер, просмотр фильмов, работу в текстовых редакторах и т.д. отвечала встроенная Intel UHD 630, а за сложные процессы в тяжелых программах и играх - дискретная GTX 1050 ti В ПАРЕ С Intel UHD 630. Насколько я знаю, по такому как раз принципу работают спаренные графические адаптеры в ноутбуках. Так как реализовать это на десктопе?
Читал про функцию "Мультиадаптер", работающую на DirecX 12, но так и не понял и нигде не нашел, как ее включить, что с ней делать и т.д.
Просто сейчас получается, что встроенная (притом весьма и весьма неплохая!) Intel UHD 630 висит мертвым камнем, а могла бы дополнять работу дискретной GTX 1050 ti.
Единственное, что приходит на ум - это подключить монитор двумя кабелями: один в материнку, другой - в видекарту, может, тогда система увидит оба адаптера (раз уж она полноценно воспринимает адаптер только при подключенном к нему мониторе). Но у меня, к сожалению, возможности такой нет - на моем Apple Cinema Display лишь один DVI (и еще FireWire, но по нему я никак не подключу).
Заранее спасибо, что прочтение и ответы!
Изображение на экране дисплея состоит из мельчайших точек, называемых пикселями. При наиболее распространенном разрешении Full HD их количество превышает 2 млн, и ПК должен решить, что делать с каждым из них. Для этого нужен посредник, который мог бы преобразовать двоичные данные в видимое изображение. Если компьютер не справляется с этой задачей с помощью аппаратного обеспечения материнской платы, ее выполнение берет на себя графическая карта.
Быстродействие
Скорость работы видеокарты прямо зависит от аппаратного обеспечения.
На ее быстродействие больше всего влияют следующие технические характеристики:
- тактовая частота;
- ширина шины памяти;
- пропускная способность ОЗУ;
- объем оперативной памяти и ее частота;
- частота ЦАП.
ЦПУ и материнская плата ПК также играют определенную роль, поскольку даже очень быстрая видеокарта не способна компенсировать плохую работу системы.
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.
Дискретная видеокарта — что это
Дискретная видеокарта — это высокопроизводительный видеоадаптер, подключаемый к материнской плате компьютера. Отличается наличием встроенной памяти, но в некоторых моделях может быть и без нее. Заменяема — подключается отдельно.
Именно такие видео-адаптеры можно увидеть в продаже множества магазинов. Если вам нужна хорошая производительность в работе с графикой и в играх — это именно оно. Существуют варианты, как для домашних ПК с системным блоком, так и для ноутбуков.
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.
Устройство видеокарты — из чего она состоит
Графический процессор — обрабатывает выводимое изображение и 3D графику. Чем он лучше и новее, тем лучше будет производительность.
Видеоконтроллер — обрабатывает данные получаемые от графического процессора, формирует изображение в памяти устройства. Дает сигнал преобразователю для формирования развертки монитора.
ОЗУ — временная память. Здесь хранится уже готовое изображение для быстрого его вывода на экран. Оно может часто меняться, поэтому чем быстрее такая память, и чем ее больше — тем выше будет производительность в играх и при обработке графики в программах.
ПЗУ — постоянная память. Здесь хранится BIOS адаптера и другие системные ресурсы. Доступ к ПЗУ имеет лишь центральный процессор вашего ПК.
Цифро-аналоговый преобразователь — преобразует данные, которые формирует видеоадаптер в понятный нам цветовой диапазон, раскидывая его по пикселям на мониторе, именно это мы и видим на наших дисплеях.
Коннекторы — разъемы подключения.
Система охлаждения — то, что охлаждает видеопроцессор и память устройства. Обычно это кулеры с системой водяного охлаждения.
Интегрированная видеокарта — что это
Интегрированная видеокарта — это видеоконтроллер уже встроенный в материнскую плату. Не отличается большой скоростью в обработке видео и чаще не имеет своей оперативной памяти и системы охлаждения.
Встроена по умолчанию в большинство современных материнских плат и позволяет обеспечивать минимальную производительность в обработке графики.
Графический процессор
Принцип работы видеокарт основан на получении данных из ГПУ и преобразовании их в изображения. Подобно материнской плате, графическая карта – это печатная плата с процессором и ОЗУ. Она также оборудуется микросхемой системы ввода-вывода (БИОС), в которой хранятся настройки и которая при запуске диагностирует работу памяти, системы ввода и вывода.
Графическое процессорное устройство похоже на ЦПУ компьютера. Однако ГПУ специально спроектировано для проведения сложных геометрических и математических вычислений, которые нужны для рендеринга изображения. В некоторых наиболее быстрых процессорах транзисторов больше, чем в среднем ЦПУ. ГПУ выделяет много тепла, поэтому обычно охлаждается радиатором или кулером с вентилятором.
Помимо огромной вычислительной мощности, графические процессоры для анализа и использования данных взаимодействуют со специальным программным обеспечением. Компании nVidia и ATI выпускают подавляющее большинство чипов для видеокарт. Они разрабатывают собственные средства повышения производительности. Чтобы достичь более высокого качества изображения, в графических процессорах используются:
- полноэкранное сглаживание краев 3D-объектов;
- анизотропная фильтрация, повышающая четкость видео.
При сохранении общего принципа работы видеокарт каждый производитель разрабатывает собственные техники окрашивания, наложения оттенков, текстур и шаблонов.
Поскольку ГПУ создает изображения, оно должно их где-то хранить. Для этого служит оперативное запоминающее устройство. Оно хранит информацию о всех пикселях, их цвете и местоположении. Часть ОЗУ также может выполнять функцию буфера кадров с завершенными изображениями, пока не придет время их отобразить. Как правило, память работает с очень высокой скоростью и является двунаправленной, т. е. система может считывать и записывать данные одновременно.
Графическое ОЗУ непосредственно подключено к цифро-аналоговому преобразователю ЦАП, который преобразует изображение в сигнал, используемый дисплеем. В некоторых видеокартах есть несколько таких модулей, что повышает производительность и позволяет поддерживать больше одного монитора.
ЦАП направляет окончательное изображение по кабелю.
Дискретные видеокарты
Это как раз вариант для тех, кому как раз -таки нужна хорошая графическая производительность.
Дискретные видеокарты отличаются своими вычислительными мощностями в сравнении с интегрированными видеоадаптерами, так как имею свою собственную память — следовательно нет необходимости лезть и на пару с процессором брать оперативную память компьютера, хотя дискретная видеокарта и это тоже умеет
Дискретная карта не интегрирована в материнскую плату, а располагается отдельно, являясь независимой.
Интегрированные видеокарты
Это видеочипы, интегрированные в ядро процессора (CPU), (пребывают на кристалле процессора ) или, реже, вшиты в материнскую плату( как правило, находятся сами по себе, но вообще могут находиться под чипом именуемым “северным мостом“. Интегрированные видеокарты дают слабые показатели для тех, кто хочет хорошую графическую производительность.
Ведь интегрированные решения для этого не рассчитаны и используются в, например, офисных компьютерах(или ноутбуках), где предполагается, что не будет сильных нагрузок на видеочип.
Проблема интегрированных видеокарт в том, что они не имеют собственную оперативную память (ОЗУ), и используют вместе с процессором одну оперативную память компьютера, при том передача сигнала идет по одной системной шине — и то, и другое, на самом деле, сильно тормозит работу.
Интегрированная видеокарта идет вместо со всеми остальными компонентами на плате, так как, очевидно, она на этой плате располагается
Признаки выхода из строя видеокарты
Если ПК новый и находится на гарантии, замените его или отнесите в ремонт по гарантии. Если срок гарантии истёк, обращайтесь в Железную Логику. Специалисты смогут правильно определить, сгорела видеокарта или нет и отремонтировать её.
Основные характеристики видеокарты
Для обычного пользователя интерес представляют следующие характеристики видеокарты:
Используются несколько типов памяти: DDR 3, DDR5 или GDDR3, GDDR5. Чем больше цифра после DDR, тем выше производительность памяти, и соответственно выше цена за видеокарту
- разъёмы для подключения устройств вывода
DVI – цифровой интерфейс подключения, который даёт более качественное изображение в отличие от VGA.
VGA – аналоговый интерфейс подключения видеоустройств. Морально устарел и постепенно вытесняется цифровыми.
HDMI – цифровой интерфейс подключения, по которому передаются звук и изображение.
Для подключения монитора предпочтительно использовать цифровые интерфейсы (DVI, HDMI), ввиду того, что аналоговый VGA более подвержен помехам и качество выдаваемого изображения у него хуже, чем у цифровых.
Современные высокопроизводительные видеокарты имеют большие размеры и могут упереться в жёсткие диски в тесном корпусе. Системы охлаждения видеокарт довольно громоздки и могут занимать два или три слота. Другими словами, они толще, чем положено стандартами для платы расширения и занимают дополнительное пространство, перекрывая собой ниже расположенный слот.
Для офисной работы, учёбы и выполнения обычных ежедневных задач можно приобрести компьютер с интегрированной видеокартой, он дешевле и потребляет меньше энергии. Если вы любите провести время за просмотром фильма или игрой, то лучше отдать предпочтение дискретной модели средней ценовой категории. Самые современные игры, обработка фото, монтаж видео требуют топовую дискретную видеокарту. Экономить на ней не рекомендуем.
Виды видеокарт
Видов графических карт на рынке не такое большое количество, по сути основных только три. Основными производителями являются NVidia и AMD Radeon и Intel, остальные фирмы просто пользуются их наработками. Intel планирует в будущем выпустить свои дискретные модели, сейчас они производят только интегрированные.
Как выбрать видеокарту — Характеристики
Рассмотрим основные характеристики графических адаптеров, на которые следует обратить внимание при выборе.
1. Производитель. На данный момент лучшими являются NVidia и AMD Radeon. Для определенных целей выбирайте своего производителя, например, модели от AMD в некоторых случаях лучше справляются с работой в видео-редакторах.
2. Частота работы процессора. От нее будет зависеть производительность в работе с видео и графикой. Выше — лучше.
3. Тип видео памяти. Выбирать следует наиболее производительный и новый тип ОЗУ, на данный момент это GDDR6.
4. Объем видео памяти. Чем ее больше — тем большую производительность вы получите.
5. Частота и ширина шины памяти. Это скорость с которой будут обмениваться данными между собой процессор и память. Чем больше показатель в обоих пунктах — тем лучше, чтобы получить пропускную способность нужно разделить частоту на ширину. К примеру: 192 бит/8 * 8000 Мгц = 192.0 GB/s.
6. Форм фактор. Обаятельно отталкивайтесь от того, какой форм фактор подойдет для вашей материнской платы и корпуса. Смотрите сколько слотов она будет занимать и есть ли для нее место в системном блоке.
7. Система охлаждения — шум. От того, какая установлена на видеоадаптер система охлаждения будет зависеть издаваемый ею шум и нагрев. Почитайте отзывы перед приобретением.
8. Максимальное разрешение. Проверьте, чтобы карта поддерживала разрешение монитора.
9. Разъем. Обязательно посмотрите подойдет ли она к разъему вашего монитора. На матерински платах подключение обычно идет через разъем PCI Express.
Разъем PCI
Графические карты соединяются с компьютером через разъем на материнской плате. По нему подается питание и происходит обмен данными с процессором. Мощные видеокарты часто используют больше энергии, чем позволяет системная плата, поэтому они снабжаются разъемом для прямого соединения с блоком питания.
Подключение обычно производится через интерфейсы PCI, AGP и PCI Express (PCIe). Последний является наиболее современным и обеспечивает наибольшую скорость передачи данных между картой и материнской платой. PCIe поддерживает использование нескольких ускорителей графики одновременно.
В заключение
В следующих публикациях будет продолжена тема аппаратного обеспечения компьютера и вы узнаете, что такое центральный процессор вашего ПК. Хорошего вам настроения.
Полагаем, каждый пользователь слышал о видеокарте . Графический ускоритель, графическая карта, видеоадаптер, 3D–ускоритель, GPU – всё это видеокарта. Но что она из себя представляет и за какие функции в работе ПК отвечает, знают далеко не все.
Видеокарта – это компонент материнской платы, который преобразует информацию на жёстком диске в информацию, пригодную для вывода на экран. То есть всё, что вы видите на мониторе – работа видеокарты.
Впервые видеокарта (или графический адаптер) была представлена в 1981 году компанией IBM – Monochrome Display Adapter.
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.
Как работает видеокарта
1. Центральный процессор компьютера отправляет графическому адаптеру потоки данных, которые необходимо преобразовать в картинку на мониторе.
2. Видеоадаптер производит необходимые расчеты и обработку. Многое зависит в этом процессе от ПО, о том, как установить драйвера на видеокарту — написано в соответствующем материале.
3. Выводит изображение по пикселям монитора — на экран.
Интересно! Чем более высокого разрешения монитор, тем больше соответственно на нем пикселей. Поэтому на экранах с большим разрешением — количеством пикселей, время обработки изображения увеличивается. Больше пикселей-разрешение на дисплее — дольше время обработки.
Как работает видеокарта?
Компьютер можно представить в виде организации с собственным художественным отделом, в который направляется запрос нарисовать картину. Отдел решает, каким должен быть рисунок, а затем наносит его на бумагу. В конце концов, чья-то идея реализуется в видимое изображение.
Принцип работы видеокарты такой же. Процессор и программное обеспечение передают информацию на графическую карту, которая решает, какими должны быть пиксели на экране, чтобы получилось требуемое изображение. Затем эти данные направляются по кабелю на монитор.
Создавать изображение из двоичных чисел сложно. Чтобы вывести на экран трехмерную картинку, графическая карта сначала должна рассчитать каркас из прямых линий. Затем она заполняет его пикселями.
После этого добавляются цвет, освещение и текстура. В высокоскоростных компьютерных играх графический процессор должен выполнять все эти расчеты не менее 60 раз в секунду.
Без него нагрузка на ЦПУ была бы слишком велика.
Работа видеокарты компьютера, в принципе, зависит от следующих 4-х основных составных частей:
- соединения с материнской платой, через которое поступают питание и данные;
- процессора, который занимается обработкой каждого экранного пикселя;
- графической памяти, хранящей данные о каждом пикселе и завершенных изображениях;
- системы вывода на дисплей конечного результата.
Разъем PCI
Графические карты соединяются с компьютером через разъем на материнской плате. По нему подается питание и происходит обмен данными с процессором. Мощные видеокарты часто используют больше энергии, чем позволяет системная плата, поэтому они снабжаются разъемом для прямого соединения с блоком питания.
Подключение обычно производится через интерфейсы PCI, AGP и PCI Express (PCIe). Последний является наиболее современным и обеспечивает наибольшую скорость передачи данных между картой и материнской платой. PCIe поддерживает использование нескольких ускорителей графики одновременно.
Гибридные решения
Этот вариантподразумевает в себе совмещение интегрированной видеокарты и дискретной.
Если вы не планируете сильно грузить свой комьютер( или ноутбук), например - вам нужно просто сидеть в интернете, запускать легкие игры, иногда программировать, с использованием редакторов, а может даже и IDE, редактировать таблицы — то можно взять компьютер(или ноутбук) с интегрированной видеокартой — они стоят дешевле дискретных.
Если же вы хотите получить от компьютера больших мощностей, к примеру, поиграть в нововышедшие игры, смотреть видео в лучшем качестве, то стоит сделать выбор в пользу дискретной видеокарты.
Что такое видеокарта — видеоадаптер
Видеокарта (видеоадаптер) — это часть аппаратного обеспечения компьютера и ноутбука, устройство, которое отвечает за обработку данных — машинного кода, переводя его в доступное изображение. Т.е. простыми словами, видеоадаптер занимается переводом программного кода в понятное для пользователя изображение на его мониторе, телевизоре или любом другом дисплее.
Представляет из себя плату с микросхемами, кулерами и разъемами, которая устанавливается в корпус ПК или ноутбука. Они могут быть, как уже интегрированными в материнскую плату, так и дискретными. О видах графических плат подробнее написано в соответствующей главе этой статьи ниже.
Другие соединения
В дополнение к материнской плате и монитору некоторые графические карты позволяют подключиться к:
- телевизионному дисплею (через выход TV-out либо S-video);
- аналоговым видеокамерам (посредством ViVo и видеовхода);
- цифровым камерам (через USB или FireWire).
Отдельные видеокарты снабжаются телетюнерами.
Принцип работы видеокарты: подключение монитора
Большинство графических карт позволяют вывести изображение на 2 дисплея. Соединение производится через порты DVI, HDMI, DisplayPort, поддерживающие ЖК-мониторы, и VGA, к которому подключаются экраны ЭЛТ-типа. На некоторых картах есть 2 DVI-порта.
Но это не исключает возможность использование электронно-лучевых трубок, поскольку они могут подключаться через адаптер.
Компания Apple ранее производила мониторы с фирменным разъемом ADC, который был заменен портом DVI, а затем – Thunderbolt на основе USB-C, обратно совместимый с HDMI и DisplayPort.
Большинство пользуется только одним дисплеем. Тем, кому необходимо 2 монитора, могут приобрести графическую карту с возможностью вывода изображения два экрана. Такие ПК могут поддерживать 4 и более дисплеев.
Важность видеокарты в современных устройствах
Видеокарта является неотъемлемой частью современного ноутбука, компьютера и других периферийных устройств. Без нее невозможно вывести на экран монитора изображения, просматривать видео или играть в компьютерные игры.
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?
Внешняя видеокарта — что это
Относительно новый вид видеоадаптеров. Это тоже очень производительная карта, та же дискретная, но уже подключается через специальный переходник к вашему ПК или ноутбуку.
Именно для ноутбуков она пользуется огромной популярностью. Когда нужно обработать большое количество видеоданных и графики — это отличное решение.
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.
Каждый компьютерный пользователь, а особенно геймеры — отлично знают, что видеокарта является одним из самых главных компонентов компьютера и ноутбука. Чтобы видео и игры не тормозили, работали стабильно и все шло плавно.
Она необходима, чтобы выдавать обрабатываемую информацию компьютера в виде изображения. Так, все, что вы видите сейчас на своем мониторе — обрабатывает и выводит видеоадаптер вашего ПК или ноутбука.
Из аппаратного обеспечения мы уже успели рассмотреть, что такое SSD и жесткий диск. Сегодня речь пойдет о видеоконтроллере компьютера, рассмотрим, что это такое, как работает и какие бывают его виды.
Графический процессор
Принцип работы видеокарт основан на получении данных из ГПУ и преобразовании их в изображения.
Подобно материнской плате, графическая карта – это печатная плата с процессором и ОЗУ. Она также оборудуется микросхемой системы ввода-вывода (БИОС), в которой хранятся настройки и которая при запуске диагностирует работу памяти, системы ввода и вывода.
Графическое процессорное устройство похоже на ЦПУ компьютера. Однако ГПУ специально спроектировано для проведения сложных геометрических и математических вычислений, которые нужны для рендеринга изображения. В некоторых наиболее быстрых процессорах транзисторов больше, чем в среднем ЦПУ. ГПУ выделяет много тепла, поэтому обычно охлаждается радиатором или кулером с вентилятором.
Помимо огромной вычислительной мощности, графические процессоры для анализа и использования данных взаимодействуют со специальным программным обеспечением. Компании nVidia и ATI выпускают подавляющее большинство чипов для видеокарт. Они разрабатывают собственные средства повышения производительности. Чтобы достичь более высокого качества изображения, в графических процессорах используются:
При сохранении общего принципа работы видеокарт каждый производитель разрабатывает собственные техники окрашивания, наложения оттенков, текстур и шаблонов.
Поскольку ГПУ создает изображения, оно должно их где-то хранить. Для этого служит оперативное запоминающее устройство. Оно хранит информацию о всех пикселях, их цвете и местоположении.
Часть ОЗУ также может выполнять функцию буфера кадров с завершенными изображениями, пока не придет время их отобразить. Как правило, память работает с очень высокой скоростью и является двунаправленной, т. е.
система может считывать и записывать данные одновременно.
Графическое ОЗУ непосредственно подключено к цифро-аналоговому преобразователю ЦАП, который преобразует изображение в сигнал, используемый дисплеем. В некоторых видеокартах есть несколько таких модулей, что повышает производительность и позволяет поддерживать больше одного монитора.
ЦАП направляет окончательное изображение по кабелю. Подробно принцип работы видеокарты с интерфейсами описан ниже.
Принцип работы видеокарты: описание системы, понятие, устройство
Изображение на экране дисплея состоит из мельчайших точек, называемых пикселями. При наиболее распространенном разрешении Full HD их количество превышает 2 млн, и ПК должен решить, что делать с каждым из них.
Для этого нужен посредник, который мог бы преобразовать двоичные данные в видимое изображение.
Если компьютер не справляется с этой задачей с помощью аппаратного обеспечения материнской платы, ее выполнение берет на себя графическая карта.
Производимые вычисления сложны, но устройство и принцип работы видеокарты понять легко. В данной статье рассмотрены ее основные компоненты, их функции, а также факторы, сочетание которых обеспечивает высокую производительность и эффективность ПК.
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.
Как работает видеокарта?
Компьютер можно представить в виде организации с собственным художественным отделом, в который направляется запрос нарисовать картину. Отдел решает, каким должен быть рисунок, а затем наносит его на бумагу. В конце концов, чья-то идея реализуется в видимое изображение. Принцип работы видеокарты такой же. Процессор и программное обеспечение передают информацию на графическую карту, которая решает, какими должны быть пиксели на экране, чтобы получилось требуемое изображение. Затем эти данные направляются по кабелю на монитор.
Работа видеокарты компьютера зависит от следующих основных составных частей:
- соединения с материнской платой, через которое поступают питание и данные;
- процессора, который занимается обработкой каждого экранного пикселя;
- графической памяти, хранящей данные о каждом пикселе и завершенных изображениях;
- системы вывода на дисплей конечного результата.
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.
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».
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.
Устройство видеокарты
Современная дискретная видеокарта состоит из следующих компонентов:
- графический процессор – здесь происходит обработка графики до её вывода на экран;
- видеопамять – отвечает за хранение временных файлов;
- цифро-аналоговый преобразователь – из цифровой информации создаёт аналоговый сигнал, который отправляется к устройству вывода;
- видеоконтроллер – отвечает за правильную передачу информации в цифро-аналоговый контроллер;
- постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) – место хранения всей базовой системы;
- система охлаждения – не допускает перегрева видеокарты во время работы.
Типы видеокарт
Видеокарты делятся на 3 типа:
- Интегрированные видеокарты(т.е Встроенная графика или IGP )
- Дискретные видеокарты(т.е Внешняя видеокарта)
- Гибридные решения
Виды видеокарт
Все видеокарты можно разделить на 2 большие группы
Интегрированные (встроенные) видеокарты являются неотъемлемой частью материнской платы или ЦПУ, то есть встроены в них.
Для функционирования интегрированная видеокарта забирает часть общих ресурсов компьютера. Из-за этого страдает производительность самой видеокарты и компьютера в целом.
Используются в нижнем и среднем сегменте рынка компьютерных устройств.
Дискретные видеокарты представляют собой отдельную плату расширения, устанавливаются в специальный слот на материнской плате. Для обработки видеоданных внешняя видеокарта использует свои ресурсы, так как имеет собственный процессор (графический процессор – GPU) и оперативную память.
Из-за высокой производительности используется в тяжёлых играх и серьёзных графических приложениях, например, при 3D-моделировании.
Среди минусов высокая стоимость и высокое энергопотребление.
Все современные внешние видеокарты имеют систему охлаждения в виде вентилятора, установленного на графический процессор.
Для чего нужна видеокарта
Видеокарта нужна для вывода и обработки изображения. Она преобразовывает информацию в понятную нам картинку и выводит ее на экран. Не будет графического адаптера, не будет и картинки. Но, к счастью в большинстве современных материнских плат есть уже встроенная — интегрированная графическая плата, и, если вытащить из системного блока внешнюю — дискретную, компьютер все равно будет работать и выводить картинку на экран.
Отвечает за быстроту обработки графических данных. Чем новее и производительнее графическая плата, тем быстрее будет обработка графики. Так, чтобы видео/графические редакторы, игры и т.д. работали быстро и не тормозили — нужна модель помощнее.
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.
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.
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.
Читайте также: