Jedinica za grafičku obradu (GPU) je odličan primjer kako se tehnologija dizajnirana za zadatke obrade grafike proširila na nepovezano područje računarstva visokih performansi. Današnji GPU-ovi su u srcu mnogih najsloženijih projekata u mašinskom učenju i analizi podataka. U našem preglednom članku ćemo istražiti kako kupci Selectel-a koriste GPU hardver i razmišljati o budućnosti nauke o podacima i računarskih uređaja sa profesorima Yandex škole za analizu podataka.
GPU-ovi su se dosta promijenili u posljednjih deset godina. Pored ogromnog povećanja performansi, došlo je i do podjele uređaja prema vrsti upotrebe. Dakle, video kartice za kućne sisteme igara i instalacije virtuelne stvarnosti raspoređene su u posebnom pravcu. Pojavljuju se moćni visoko specijalizovani uređaji: jedan od vodećih akceleratora za serverske sisteme je NVIDIA Tesla P100, dizajniran posebno za industrijsku upotrebu u data centrima. Pored GPU-a, aktivno se provode istraživanja na polju stvaranja novog tipa procesora koji oponaša rad mozga. Primjer je Kirin 970 platforma s jednim čipom sa vlastitim neuromorfnim procesorom za zadatke vezane za neuronske mreže i prepoznavanje obrazaca.
Ova situacija nas navodi na razmišljanje o sljedećim pitanjima:
- Zašto je oblast analize podataka i mašinskog učenja postala toliko popularna?
- Kako su GPU-ovi postali dominantni na tržištu hardvera sa intenzivnim podacima?
- Koja istraživanja u oblasti analize podataka će biti najperspektivnija u bliskoj budućnosti?
Pokušajmo se pozabaviti ovim problemima redom, počevši od prvih jednostavnih video procesora pa do modernih uređaja visokih performansi.
Era GPU-a
Prvo, prisjetimo se šta je GPU. Jedinica za grafičku obradu je jedinica za grafičku obradu koja se široko koristi u desktop i serverskim sistemima. Posebnost ovog uređaja je njegov fokus na masovno paralelno računanje. Za razliku od grafičkih procesora, arhitektura drugog računarskog modula, CPU (Central Processor Unit), dizajnirana je za sekvencijalnu obradu podataka. Ako se broj jezgara u konvencionalnom CPU-u mjeri u desetinama, onda se u GPU-u broje u hiljadama, što nameće ograničenja na tipove instrukcija koje se izvršavaju, ali osigurava visoke računske performanse u zadacima koji uključuju paralelizam.
Prvi koraci
Razvoj video procesora u ranim fazama bio je usko povezan sa rastućom potrebom za posebnim računarskim uređajem za obradu dvodimenzionalne i trodimenzionalne grafike. Prije pojave zasebnih krugova video kontrolera 70-ih godina, izlaz slike se odvijao korištenjem diskretne logike, što je utjecalo na povećanu potrošnju energije i velike veličine štampanih ploča. Specijalizirani mikro krugovi omogućili su izdvajanje razvoja uređaja dizajniranih za rad s grafikom u posebnom smjeru.
Sljedeći revolucionarni događaj bila je pojava nove klase složenijih i višenamjenskih uređaja - video procesora. 1996. 3dfx Interactive je izdao Voodoo Graphics čipset, koji je brzo preuzeo 85% namjenskog video tržišta i postao lider u 3D grafici u to vrijeme. Nakon niza neuspješnih odluka menadžmenta kompanije, među kojima je bila i kupovina proizvođača video kartica STB, 3dfx je izgubio vodstvo od NVIDIA-e i ATI-ja (kasnije AMD), a 2002. godine je proglasio bankrot.
Općenito GPU računarstvo
Godine 2006, NVIDIA je najavila izdavanje linije proizvoda GeForce 8 serije, koja je lansirala novu klasu uređaja dizajniranih za računarstvo sa opštim grafičkim procesorima (GPGPU). Tokom razvoja, NVIDIA je shvatila da je više jezgara koje rade na nižoj frekvenciji efikasnije za paralelna radna opterećenja od manjeg broja bržih jezgara. Video procesori nove generacije pružaju podršku za paralelno računarstvo ne samo za obradu video tokova, već i za probleme vezane za mašinsko učenje, linearnu algebru, statistiku i druge naučne ili komercijalne zadatke.
Priznati lider
Razlike u početnoj dodjeli zadataka CPU-u i GPU-u dovele su do značajnih odstupanja u arhitekturi uređaja – visokofrekventni u odnosu na višejezgarni. Za grafičke procesore, ovo je postavilo temelje za računarski potencijal koji se sada u potpunosti ostvaruje. Video procesori sa impresivnim brojem slabijih računarskih jezgara rade odličan posao sa paralelnim računarstvom. Centralni procesor, istorijski dizajniran za rad sa sekvencijalnim zadacima, ostaje najbolji u svojoj oblasti.
Na primjer, uporedimo vrijednosti performansi centralnog i grafičkog procesora pri obavljanju uobičajenog zadatka u neuronskim mrežama - množenju matrica visokog reda. Odaberimo sljedeće uređaje za testiranje:
- CPU. Intel Xeon E5-2680 v4 - 28 niti sa HyperThreading, 2,4 GHz;
- GPU. NVIDIA GTX 1080 - 2560 CUDA jezgri, 1607 Mhz, 8GB GDDR5X.
Upotrijebimo primjer množenja matrice na CPU-u i GPU-u u Jupyter Notebook-u:
U kodu iznad, mjerimo vrijeme potrebno za izračunavanje matrica istog reda na CPU ili GPU („Vrijeme izvršenja“). Podaci se mogu prikazati u obliku grafikona, na kojem horizontalna os predstavlja redosled pomnoženih matrica, a vertikalna prikazuje vreme izvršenja u sekundama:
Grafička linija označena narandžastom bojom pokazuje vrijeme potrebno za kreiranje podataka u konvencionalnoj RAM memoriji, prijenos u GPU memoriju, a zatim izvođenje proračuna. Zelena linija pokazuje vrijeme potrebno za izračunavanje podataka koji su već generirani u memoriji video kartice (bez prijenosa iz RAM-a). Plava predstavlja vrijeme odbrojavanja na CPU-u. Matrice reda manje od 1000 elemenata množe se na GPU-u i CPU-u gotovo u isto vrijeme. Razlika u performansama se dobro pokazuje kod matrica većih od 2000 do 2000, kada vrijeme računanja na CPU-u skoči na 1 sekundu, dok GPU ostaje blizu nule.
Složeniji i praktičniji zadaci se efikasnije rješavaju na uređaju s GPU-ima nego bez njih. Budući da su problemi koje naši kupci rješavaju na GPU hardveru vrlo raznoliki, odlučili smo saznati koji su najčešći slučajevi korištenja.
Ko u Selectelu dobro živi sa GPU-om?
Prva opcija koja odmah pada na pamet i ispostavlja se kao tačna pretpostavka je rudarenje, ali je zanimljivo primijetiti da ga neki koriste kao pomoćni način za punjenje opreme do "maksimuma". U slučaju iznajmljivanja namjenskog servera sa video karticama, vrijeme bez opterećenja koristi se za rudarenje kriptovaluta za koje nisu potrebne specijalizirane instalacije (farme) za njihovo dobivanje.
Donekle već klasični, zadaci vezani za obradu i renderiranje grafike uvijek nalaze svoje mjesto na Selectel serverima sa grafičkim akceleratorima. Upotreba opreme visokih performansi za takve zadatke omogućava vam da dobijete efikasnije rješenje od organiziranja namjenskih radnih stanica s video karticama.
Tokom razgovora sa našim klijentima, upoznali smo i predstavnike Yandex škole za analizu podataka, koja koristi moć Selectela za organizovanje okruženja za testiranje. Odlučili smo da saznamo više o tome šta studenti i nastavnici rade, koja su područja mašinskog učenja sada popularna i kakva je budućnost za industriju nakon što se mladi stručnjaci pridruže vodećim organizacijama ili pokrenu sopstvene startape.
nauka o podacima
Možda među našim čitaocima ima onih koji ne bi čuli izraz "neuronske mreže" ili "mašinsko učenje". Izbacivanjem marketinških varijacija na ove riječi, zaključak je nova i obećavajuća znanost o podacima.
Savremeni pristup radu s podacima uključuje nekoliko glavnih područja:
- Veliki podaci (Big Data). Glavni problem u ovoj oblasti je ogromna količina informacija koje se ne mogu obraditi na jednom serveru. Sa stanovišta infrastrukturne podrške, potrebno je riješiti probleme kreiranja klaster sistema, skalabilnosti, tolerancije grešaka i distribuiranog skladištenja podataka;
- Zadaci koji zahtijevaju velike resurse (mašinsko učenje, duboko učenje i drugi). U ovom slučaju postavlja se pitanje korištenja računarstva visokih performansi koje zahtijeva veliku količinu RAM-a i procesorskih resursa. U takvim zadacima aktivno se koriste sistemi sa grafičkim akceleratorima.
Granica između ova dva pravca se postepeno briše: glavni alati za rad s velikim podacima (Hadoop, Spark) uvode podršku za računanje na GPU-u, a zadaci mašinskog učenja pokrivaju nova područja i zahtijevaju veće količine podataka. Nastavnici i učenici Škole za analizu podataka pomoći će nam da bolje razumijemo.
Teško je precijeniti važnost kompetentnog rada sa podacima i odgovarajuće implementacije naprednih analitičkih alata. Ne radi se čak ni o velikim podacima, njihovim „jezerima“ ili „rijekama“, već o intelektualnoj interakciji s informacijama. Ono što se sada dešava je jedinstvena situacija: možemo prikupiti širok spektar informacija i koristiti napredne alate i usluge za dubinsku analizu. Kompanije implementiraju takve tehnologije ne samo da bi dobile naprednu analitiku, već i da bi stvorile jedinstven proizvod u bilo kojoj industriji. To je posljednja tačka koja u velikoj mjeri oblikuje i stimulira rast industrije analize podataka.
Novi pravac
Svugdje smo okruženi informacijama: od dnevnika internetskih kompanija i bankarskih transakcija do dokaza u eksperimentima na Velikom hadronskom sudaraču. Mogućnost rada sa ovim podacima može donijeti milionske zarade i dati odgovore na fundamentalna pitanja o strukturi svemira. Stoga je analiza podataka postala posebna oblast istraživanja u poslovnoj i naučnoj zajednici.
Škola za analizu podataka obučava najbolje specijalizovane stručnjake i naučnike, koji će u budućnosti postati glavni izvor naučnog i industrijskog razvoja u ovoj oblasti. Razvoj industrije utiče na nas kao dobavljača infrastrukture jer sve više kupaca traži konfiguracije servera za zadatke analize podataka.
Specifičnosti zadataka koji stoje pred našim kupcima određuju koju opremu trebamo ponuditi kupcima i u kom smjeru trebamo razvijati našu liniju proizvoda. Zajedno sa Stanislavom Fedotovom i Olegom Ivčenkom, intervjuisali smo učenike i nastavnike Škole za analizu podataka i saznali koje tehnologije koriste za rešavanje praktičnih problema.
Tehnologije analize podataka
Tokom obuke polaznici iz osnova (osnovna viša matematika, algoritmi i programiranje) dostižu najnaprednije oblasti mašinskog učenja. Prikupili smo informacije o onima koji koriste GPU servere:
- Deep Learning;
- Učenje s pojačanjem;
- kompjuterski vid;
- Automatska obrada teksta.
Studenti koriste specijalizovane alate u svojim studijskim zadacima i istraživanju. Neke biblioteke su dizajnirane da dovedu podatke u traženu formu, druge su dizajnirane da rade sa određenim tipom informacija, kao što su tekst ili slike. Duboko učenje je jedno od najsloženijih oblasti u analizi podataka koje aktivno koristi neuronske mreže. Odlučili smo da saznamo koje okvire koriste nastavnici i učenici za rad sa neuronskim mrežama.
Predstavljeni alati imaju različitu podršku kreatora, ali se i dalje aktivno koriste u obrazovne i radne svrhe. Mnogi od njih zahtijevaju hardver visokih performansi za obradu zadataka u odgovarajućem vremenu.
Dalji razvoj i projekti
Kao i svaka nauka, smjer analize podataka će se promijeniti. Iskustvo koje studenti dobijaju danas će nesumnjivo činiti osnovu budućeg razvoja. Stoga je posebno vrijedno napomenuti visoku praktičnu usmjerenost programa - neki studenti, tokom ili nakon studija, počinju da se usavršavaju na Yandexu i primjenjuju svoje znanje već na stvarnim uslugama i uslugama (pretraga, kompjuterski vid, prepoznavanje govora i dr. ).
O budućnosti analize podataka razgovarali smo sa nastavnicima Škole za analizu podataka, koji su sa nama podijelili svoju viziju razvoja nauke o podacima.
Prema Vlad Shakhuro, nastavnik predmeta „Analiza slike i videa“, najzanimljiviji zadaci kompjuterskog vida su obezbeđenje na prepunim mestima, vožnja bespilotnog vozila i kreiranje aplikacije korišćenjem proširene stvarnosti. Za rješavanje ovih problema potrebno je kvalitetno analizirati video podatke i razviti, prije svega, algoritme za detekciju i praćenje objekata, prepoznavanje osobe po licu i trodimenzionalnu rekonstrukciju posmatranog prizora. Učitelju Victor Lempitsky, voditelj kursa Deep Learning, posebno izdvaja autoenkodere u svom pravcu, kao i generativne i adversarijske mreže.
Jedan od mentora Škole za analizu podataka dijeli svoje mišljenje o širenju i početku masovne upotrebe mašinskog učenja:
„Mašinsko učenje je od domena nekoliko opsesivnih istraživača postalo samo još jedan alat za prosječnog programera. Ranije (na primjer, 2012.), ljudi su pisali kod niskog nivoa za obuku konvolucionih mreža na paru video kartica. Sada svako može za nekoliko sati:
- preuzmite težine već obučene neuronske mreže (na primjer, u kerasu);
- iskoristite ga da napravite rješenje za svoj zadatak (fino podešavanje, učenje nulte tačke);
- ugradite ga u svoju web stranicu ili mobilnu aplikaciju (tensorflow / caffe 2).
Mnoge velike kompanije i startupovi su već imali koristi od takve strategije (na primjer, Prisma), ali ima još zadataka koje treba otkriti i riješiti. I možda će cijela ova priča o mašinskom/dubokom učenju jednog dana postati uobičajena kao što su sada python ili excel.”
Niko danas ne može precizno predvidjeti tehnologiju budućnosti, ali kada postoji određeni vektor kretanja, možete razumjeti šta sada treba proučavati. A za to u savremenom svijetu postoji mnogo mogućnosti.
Mogućnosti za početnike
Izučavanje analize podataka ograničeno je visokim zahtjevima za studente: opsežnim znanjem iz oblasti matematike i algoritama, sposobnošću programiranja. Zaista ozbiljni zadaci mašinskog učenja već zahtevaju specijalizovanu opremu. A za one koji žele da nauče više o teorijskoj komponenti nauke o podacima, Škola za analizu podataka je zajedno sa Višom ekonomskom školom pokrenula onlajn kurs "".
Umjesto zaključka
Rast tržišta GPU-a podržava i sve veće interesovanje za mogućnosti ovakvih uređaja. GPU se koristi u kućnim igrama, renderingu i zadacima obrade videa i tamo gdje je potrebno općenito računarstvo visokih performansi. Praktična primjena zadataka rudarenja podataka će prodirati sve dublje i dublje u naš svakodnevni život. A izvršavanje takvih programa najefikasnije se izvodi uz pomoć GPU-a.
Zahvaljujemo se našim klijentima, kao i nastavnicima i učenicima Škole za analizu podataka na zajedničkoj pripremi materijala i pozivamo naše čitaoce da ih bolje upoznaju.
Iskusni i sofisticirani na polju mašinskog učenja, analize podataka i ne samo, nudimo vam da pogledate Selectel za iznajmljivanje serverske opreme sa grafičkim akceleratorima: od jednostavnih GTX 1080 do Tesla P100 i K80 za najzahtjevnije zadatke.
Dobar dan svima, dragi moji prijatelji i gosti mog bloga. Danas bih želeo da pričam malo o hardveru naših računara. Recite mi, molim vas, jeste li čuli za nešto kao što je GPU? Ispostavilo se da mnogi ljudi tek čuju takvu skraćenicu po prvi put.
Koliko god to zvučalo otrcano, danas živimo u eri kompjuterske tehnologije i ponekad je teško naći osobu koja nema pojma kako kompjuter radi. Tako je, na primjer, dovoljno da neko shvati da računar radi zahvaljujući centralnoj procesorskoj jedinici (CPU).
Neko će otići dalje i saznati da postoji i određeni GPU. Tako zamršena skraćenica, ali slična prethodnoj. Dakle, hajde da shvatimo šta je GPU u računaru, šta je to i kakve razlike ima sa CPU-om.
Nije velika razlika
Jednostavnim riječima, GPU je grafička procesorska jedinica, ponekad se naziva i video kartica, što je dijelom greška. Video kartica je gotov komponentni uređaj, koji uključuje procesor koji opisujemo. Sposoban je za obradu komandi za generiranje 3D grafike. Vrijedi napomenuti da je to ključni element za to, brzina i različite mogućnosti video sistema u cjelini zavise od njegove snage.
GPU ima svoje karakteristične karakteristike u poređenju sa svojim kolegama CPU-om. Glavna razlika leži u arhitekturi na kojoj je izgrađen. Arhitektura GPU-a je izgrađena na takav način da vam omogućava da efikasnije obrađujete velike količine podataka. CPU, zauzvrat, obrađuje podatke i zadatke sekvencijalno. Naravno, ovu osobinu ne treba uzeti kao minus.
Vrste GPU-a
Nema mnogo tipova GPU-a, jedan od njih se naziva diskretnim i koristi se na zasebnim modulima. Takav čip je prilično moćan, pa mu je potreban sistem hlađenja radijatora, hladnjaka, tečno hlađenje se može koristiti u posebno opterećenim sistemima.
Danas možemo uočiti značajan korak u razvoju grafičkih komponenti, to je zbog pojave velikog broja tipova GPU-a. Ako je ranije bilo koji računar morao biti opremljen diskretnom grafikom da bi imao pristup igricama ili drugim grafičkim aplikacijama, sada takav zadatak može obaviti IGP - integrirani grafički procesor.
Integrisana grafika se sada isporučuje sa skoro svakim računarom (sa izuzetkom servera), bilo da se radi o laptopu ili desktop računaru. Sam video procesor je ugrađen u CPU, što može značajno smanjiti potrošnju energije i cijenu samog uređaja. Osim toga, takva grafika može biti u drugim podvrstama, na primjer: diskretna ili hibridno-diskretna.
Prva opcija podrazumijeva najskuplje rješenje, ožičenje na matičnoj ploči ili poseban mobilni modul. Druga opcija se s razlogom zove hibridna, u stvari, koristi malu video memoriju koja je zalemljena na ploči, ali je u isto vrijeme u mogućnosti da je proširi pomoću RAM-a.
Naravno, ovakva grafička rješenja ne mogu biti jednaka punopravnim diskretnim video karticama, ali čak i sada pokazuju prilično dobre performanse. U svakom slučaju, programeri imaju čemu težiti, možda je budućnost u takvoj odluci.
Pa, to je otprilike sve što imam. Nadam se da ste uživali u članku! Radujem se ponovnom viđenju na mom blogu. Sretno ti. Ćao ćao!
U ovom članku možete dobiti objašnjenje da je GPU u računaru grafički procesor, ili, kako je mnogima zgodno reći, video kartica. Može biti ugrađena ili diskretna. Ovisno o tome, možete odabrati potrebno hlađenje i pristojnu ishranu.
Integrisani GPU
Integrirana video kartica nalazi se na matičnoj ploči ili u procesoru. Samo zato što je GPU u računaru ne znači da morate da pokrećete zahtevne igre ili filmove visokog kvaliteta. Činjenica je da su video kartice ovog tipa dizajnirane za rad s jednostavnim aplikacijama koje ne zahtijevaju velike resurse. Osim toga, ne troše veliku količinu energije.
Što se tiče količine memorije, integrisani GPU u računaru koristi količinu i frekvenciju RAM-a za rad.
Većina korisnika koristi kartice ovog tipa samo za instaliranje drajvera na diskretnu grafičku karticu.
Diskretni GPU
Diskretni tip GPU-a u računaru - šta je to? Za razliku od integrisanog grafičkog procesora, diskretne grafičke kartice su poseban modul koji se sastoji od samog procesora, nekoliko hladnjaka, hladnjaka za hlađenje, memorijskih čipova, kondenzatora i, u slučaju povećane snage, vodenog hlađenja.
Takve video kartice mogu biti i igračke i kancelarijske. Na primjer, kod proizvođača Invidia razlikuju se po izlaznim serijama. Ovdje je GT630 kancelarijski model, a GTX660 se naziva gaming model. Prvi broj označava generaciju GPU-a, a sljedeća dva označavaju seriju. Numeracija do 50 serija označava da je oprema uredska, a od 50 do 90 su kartice za igru. Štoviše, što je veći broj, to je produktivniji čip koji se koristi u video kartici. Prefiks u obliku slova "X" znači prezentaciju za kategoriju igara, budući da takve video kartice imaju potencijal za overklok. Oni također zahtijevaju zasebno dodatno napajanje, jer njihovi resursi troše mnogo energije. Sada postoji opšta ideja da je to GPU u računaru.
Što se tiče Radeona, njihov sistem identifikacije je vrlo jednostavan. U četvorocifrenom sistemu, prva cifra je za generaciju, druga za seriju, a poslednje dve cifre označavaju sekvencu modela. Oni su ti koji su odgovorni za razliku između službenih i diskretnih predstavnika.
Normalna temperatura GPU-a u računaru
Za normalan rad, procesor se mora održavati na optimalnoj temperaturi, a za svaku komponentu je različita. Što se tiče GPU-a, njegova radna temperatura obično ne prelazi 65 stepeni. Čip može izdržati zagrijavanje do 90 stupnjeva, ali bolje je to ne dozvoliti, inače se komponente video čipa uništavaju.
Za normalnu temperaturu odgovorno je nekoliko komponenti video kartice - to su termalna pasta, hladnjaci, radijatori i sistem napajanja.
Termo pastu je potrebno redovno mijenjati jer se vremenom stvrdne i gubi funkciju hlađenja. Njegova zamjena ne traje puno vremena - samo uklonite ostatke stare paste i pažljivo nanesite novu.
Drugi način da snizite temperaturu GPU-a u računaru je odabir pravih hladnjaka. Svaka gaming video kartica opremljena je hladnjacima od jednog do tri komada. Što više ventilatora, to će se radijatori bolje hladiti. Što se kancelarijskih predstavnika tiče, proizvođači na ploče stavljaju uglavnom samo hladnjake ili jedan hladnjak.
Snaga za GPU
Ugrađeni GPU-i ne zahtijevaju dodatnu snagu, ali diskretni GPU-i zahtijevaju snažnije napajanje. Kancelarijske grafičke kartice će normalno funkcionisati sa jedinicom od 450 vati. Uklonjivi grafički akceleratori će zahtijevati napajanje od više od 500 vati. Pravilnim odabirom možete u potpunosti otključati potencijal video kartice. Štaviše, sistem hlađenja diskretne grafičke kartice će bolje funkcionisati sa dovoljno električne energije.
Ishrana igra važnu ulogu. Bez procesora za ubrzanje grafike nemoguće je prikazati sliku na ekranu. Da vidite kako se video kartica prikazuje u sistemu, samo idite na kontrolnu tablu i otvorite karticu "Display Adapters". Ako se prikaže poruka "Uređaj nije prepoznat", tada morate instalirati drajvere za svoj grafički procesor. Nakon instaliranja drajvera, model kartice će biti ispravno prikazan u sistemu.
CPU i GPU su vrlo slični. Oba su napravljena od miliona tranzistora, sposobnih da izvrše hiljade operacija u sekundi, pogodne za . Ali koja je razlika između CPU-a i GPU-a?
Šta je CPU?
CPU (Central Processing Unit) je centralna procesorska jedinica, drugim riječima, “mozak” računara. Ovo je kolekcija od nekoliko miliona tranzistora koji mogu izvesti složene proračune. Standardni procesor ima jedno do četiri jezgra sa taktom od 1 do 4 GHz, iako nedavno.
CPU je prilično moćan uređaj koji može izvršiti bilo koji zadatak na računalu. Broj jezgara i radni takt CPU-a je jedan od ključnih
Šta je GPU?
GPU (Graphics Processing Unit) je specijalizovan tip mikroprocesora koji je optimizovan za grafički prikaz i specifične zadatke. Brzina GPU-a je znatno niža od CPU-a, ali obično ima više jezgri.
Koja je razlika između CPU-a i GPU-a?
GPU može obaviti samo dio mnogih CPU operacija, ali to radi nevjerovatnom brzinom. GPU koristi stotine jezgara u realnom vremenu da prikaže hiljade piksela na monitoru. Ovo omogućava da se složena grafika igre prikazuje glatko.
Međutim, CPU-ovi su fleksibilniji od GPU-a. Centralne procesorske jedinice imaju veći skup instrukcija, tako da mogu obavljati širi spektar zadataka. CPU rade na višim maksimalnim frekvencijama i mogu kontrolirati ulaz i izlaz svih komponenata računala. CPU-ovi su sposobni da rade sa virtuelnom memorijom, koja je potrebna modernim operativnim sistemima, ali GPU-ovi nisu.
Nešto o GPU računarstvu
Iako su GPU najbolji za video renderovanje, oni su tehnički sposobni da urade više. Obrada grafičkih podataka je samo jedna vrsta zadatka koji se ponavlja i vrlo paralelan. Drugi zadaci kao što su rudarenje bitcoina ili razbijanje lozinki oslanjaju se na iste vrste velikih skupova podataka i matematičkih operacija. Zbog toga mnogi ljudi koriste GPU u "negrafičke" svrhe.
Ishod
CPU i GPU-ovi imaju slične svrhe, ali su optimizovani za različite računarske zadatke. Ovo je razlika između CPU-a i GPU-a. Da bi radio pravilno i efikasno, računar mora imati oba tipa mikroprocesora.
Glavni čip na matičnoj ploči je centralna procesorska jedinica (CPU). Centralno, jer kontroliše sve ostale podsisteme, uz pomoć bus sistema i čipseta.
Podsistem koji kontroliše vizualizaciju i prikaz informacija na ekranu naziva se video sistem. Integrisan je u matičnu ploču kroz slot u obliku video kartice. Video kartica je inženjersko rješenje i predstavlja ploču sa vlastitim procesorom (dakle GPU) i RAM-om.
GPU NVidia Nv45 na video kartici
Procesor na video kartici naziva se GPU (Graphic Processor Unit) da se naglasi:
- Šta je procesor.
- Da nije centralni, odnosno rob za CPU.
- Da je fokusiran na obradu posebnih podataka - grafike.
Lokacija GPU-a na matičnoj ploči
Pošto je grafička obrada specijalizacija za obradu podataka, GPU je specijalizovani CPU. Logično, specijalizacija je izražena odvajanjem GPU-a od CPU-a, fizički, činjenicom da je GPU drugačije uređen.
CPU sadrži desetine jezgara, GPU - hiljade
Ova fizička implementacija GPU-a opravdana je potrebom za rukovanje hiljadama zadataka paralelnog renderiranja. Centralna procesorska jedinica je orijentisana na podatke - dugi i sekvencijalni zadaci.
Moderni CPU (CPU) može uključivati grafičku procesorsku jedinicu.
Četverojezgreni procesor sa opcionim GPU-om
Ovo rešenje omogućava računaru da radi bez video kartice zbog GPU ugrađenog u centralni procesor. Ovo smanjuje potrošnju energije za 30 do 180%. Trošak procesora se u isto vrijeme povećava za najviše 20%.
Glavni nedostatak ove implementacije su niske performanse. Ovo rešenje je pogodno za kancelarijske računare gde rade sa dokumentima i bazama podataka, ali na njemu ne možete da pokrenete modernu kompjutersku igricu, Photoshop će usporiti, a AutoCAD se može čvrsto zamrznuti.
Kako prepoznati GPU na računaru
Za korisnika, GPU je snažno povezan sa video karticom, iako je to samo procesor. Znati koji je grafički adapter instaliran na vašem računaru korisno je u tri slučaja:
- prilikom instaliranja ili ažuriranja drajvera;
- prilikom procene usklađenosti računara sa zahtevima softverskog sistema;
- da se pohvališ prijateljima.
Ako su svi drajveri instalirani na računaru, onda je najbrži način da pogledate u upravitelju uređaja, u odjeljku video adaptera:
Pogledajte GPU u Device Manageru
Ako drajveri nisu instalirani, upravitelj uređaja će prikazati samo natpis o nepoznatim uređajima:
GPU u Device Manageru ako nema drajvera
U tom slučaju preuzmite CPU-Z uslužni program, pokrenite ga i idite na karticu "Grafika" (Grafika u engleskoj verziji):
Pregledanje GPU-a u CPU-Z
helpadmins.ru
Šta je GPU u računaru?
Pozdrav svima GPU je oznaka video kartice, tačnije grafičkog procesora. Ova riječ, pa, odnosno skraćenica se često može naći u nekim karakteristikama, pa, na primjer, u karakteristikama Intel procesora postoji nešto kao što je Integrirani GPU, što znači integrirana video kartica. Pa tako je, stvarno je ugrađen, video čip se nalazi tačno u procesoru, to nije novost, takoreći
Odnosno, već smo zaključili, GPU je vidyuha. Ali šta je još važno razumjeti? Napisao sam da se GPU nalazi u karakteristikama, tako je, ali pored ovoga se može naći i u programima koji pokazuju temperaturu. Mislim da poznajete takve programe.. Pa, ili ne znate, ukratko, u svakom slučaju, ovo što ću sada napisati, biće vam korisno da znate. Dakle, govorimo o temperaturi GPU-a. Mnogi tvrde da vidyuha može raditi čak i na 80 stepeni, ali ja izjavljujem da je ovo previsoka temperatura! I općenito, mislim da iznad 70 nije norma!
Inače, GPU je skraćenica od Graphics Processing Unit.
A evo i samog grafičkog čipa, dakle, GPU, pa sam ga označio strelicama na ploči:
Ali koja je onda temperatura? Do 60 stepeni, dobro, maksimalno 66, pa, 70 stepeni je već plafon... Ali više, mislim da ovo više nije dobro, samo takva temperatura sigurno neće produžiti vek trajanja, da li se slažeš sa mnom? Pa, još uvijek postoji zanimljiva stvar, ukratko, ako je vidyukha pristojno zagrijana, onda kvragu, ona također baca toplinu u kućište, pa, očito neće biti cool u njemu, a onda će proces postati vruć , ukratko, zabavno! Zapamtite da je TEMPERATURA ta koja može smanjiti vijek trajanja uređaja! Ovdje su na starim matičnim pločama eksplodirali elektrolitski kondenzatori od visokih temperatura.. Ako ne vjerujete, možete sami potražiti na internetu..
Pa reci mi, jesi li ti sve razumeo ovde? Iskreno, nadam se! Pa, ako nešto nije u redu, pa, izvinite!
To main! grafička kartica 17.05.2017
virtmachine.ru
Šta znači GPU?
GPU (jedinica za grafičku obradu)
GPU (grafička procesorska jedinica) je uređaj visoke tehnologije zadužen za obradu grafike u računarima, laptopima, mobilnim telefonima. Moderni GPU-ovi imaju specijalizovanu cevovodnu arhitekturu, što ih čini veoma efikasnim u obradi grafičkih informacija u poređenju sa tipičnim CPU-om. Može se koristiti i kao dio diskretne video kartice i u integriranim rješenjima (ugrađen u sjeverni most ili hibridni procesor).
Glavne razlike između GPU-a i CPU-a:
- Arhitektura (maksimalni naglasak na grafičkoj obradi teksture)
- Ograničeni skup izvršnih komandi
Velika brzina i snaga GPU procesora u ovom trenutku su posljedica posebnosti arhitekture konstrukcije. Ako se moderni CPU sastoje od 2-6 jezgri, onda se GPU smatra višejezgrenom strukturom koja koristi do stotinu jezgara odjednom. CPU preuzima sekvencijalnu obradu informacija, a GPU je dizajniran za višenitni paralelni rad sa nizom informacija.
windows-gadjet.ru
Šta je GPU i čemu služi?
Grafički procesor ili na engleskom GPU - Graphics Processing Unit - je uređaj koji je mikrokolo, čip koji je dio video adaptera (video kartice) ili matične ploče.GPU je odgovoran za izgradnju (rendering) slike.
Pojednostavljeno, uloga i važnost GPU-a mogu se opisati na sljedeći način:
GPU prima od centralne procesorske jedinice (CPU) podatke za obradu potrebne za obradu slike, zatim ih obrađuje i priprema za daljnje operacije, čime uvelike ubrzava proces snimanja i smanjuje opterećenje centralnog procesora.
Grafički procesor je opciona komponenta, njegov rad može obavljati centralna.
Za razliku od centralnog procesora, grafički procesor je zbog razlike u arhitekturi (strukture, uređaji) sposoban da obrađuje određene vrste operacija desetine, stotine, hiljade puta brže, na primjer, obradu podataka za izgradnju slike i drugo.
GPU može biti diskretan, odnosno može biti dio video kartice koja je implementirana kao ploča za proširenje (uređaj) instalirana u slot za proširenje matične ploče.U ovom slučaju sve dodatne komponente se nalaze na jednoj štampanoj ploči , koji se može lako ukloniti ili zamijeniti u bilo kojem trenutku.
Ili je integrisan, deo same matične ploče uređaja.U ovom slučaju, grafički procesor se nalazi na matičnoj ploči, sve dodatne komponente se nalaze u blizini. Koristi se u personalnim računarima, pametnim telefonima, igraćim konzolama i tako dalje.
19-06-2017, 20:38 Detaljno
www.detaillook.com
NVIDIA GPU i GPU naspram CPU-a
Računarstvo u oblaku je revolucioniralo svaku industriju, demokratizujući podatkovne centre i potpuno mijenjajući način poslovanja poduzeća. Najvažnija sredstva kompanije sada su pohranjena u oblaku kod provajdera po vašem izboru. Međutim, da biste maksimalno iskoristili svoje podatke, potrebno vam je pravo računarsko rješenje visokih performansi.
Softver NVIDIA Deep Learning je napravljen da pruži najbolje performanse na najbržim GPU-ovima na svijetu, sa optimiziranim okvirima dubokog učenja, bibliotekama, drajverima i operativnim sistemima. Ovaj objedinjeni softver radi na različitim računarskim platformama, od TITAN X i GeForce GTX 1080Ti grafike kartice za DGX sisteme i oblak, i dostupne 24 sata dnevno.
GPU računarstvo u oblaku je također dostupno na zahtjev na svim glavnim platformama u oblaku.
KAKO APLIKACIJE DOBIJAJU UBRZANJE NA GPU-u
GPU obrađuje dijelove aplikacije koji zahtijevaju mnogo procesorske snage, dok ostatak aplikacije radi na CPU-u. Sa korisničke tačke gledišta, aplikacija jednostavno radi znatno brže.
Jednostavan način da se shvati razlika između GPU-a i CPU-a je da uporedite kako oni obavljaju zadatke. CPU se sastoji od nekoliko jezgara optimizovanih za sekvencijalnu obradu, dok GPU ima hiljade manjih i energetski efikasnijih jezgara dizajniranih za obavljanje više zadataka istovremeno.
GPU se sastoji od hiljada jezgara za efikasnu obradu paralelnih zadataka
Pogledajte video ispod da uporedite GPU i CPU
Video: "Razbijači mitova demonstriraju računarsku snagu GPU-a u odnosu na CPU" (01:34)
Više od 400 aplikacija – uključujući 9 od 10 najboljih HPC aplikacija – već je dobilo GPU ubrzanje, omogućavajući svim korisnicima GPU-a da postignu značajna poboljšanja performansi za svoja radna opterećenja. Provjerite naš katalog aplikacija da vidite da li aplikacija s kojom radite ima GPU ubrzanje (PDF 1,9 MB).
Postoje tri glavne metode za dodavanje GPU ubrzanja vašoj aplikaciji:
- Koristite biblioteke optimizovane za GPU
- Dodajte direktive ili "hintove" kompajleru kako biste automatski paralelizirali vaš kod
- Koristite ekstenzije za programske jezike koje već poznajete, kao što su C i Fortran
Naučiti kako koristiti GPU sa CUDA modelom paralelnog programiranja je vrlo lako.
Besplatni onlajn časovi i resursi za programere dostupni su na CUDA zoni.
