Çfarë është një GPU dhe si funksionon. Procesorët grafikë në zgjidhjen e problemeve moderne të TI-së

Njësia e përpunimit të grafikës (GPU) është një shembull kryesor i mënyrës se si një teknologji e krijuar për detyrat e përpunimit grafik është përhapur në sferën e palidhur të informatikës me performancë të lartë. GPU-të e sotme janë në qendër të shumë prej projekteve më komplekse në mësimin e makinerive dhe analizën e të dhënave. Në artikullin tonë të përmbledhjes, ne do të eksplorojmë se si klientët Selectel përdorin harduerin GPU dhe do të mendojnë për të ardhmen e shkencës së të dhënave dhe pajisjeve informatike me fakultet nga Shkolla e Analizës së të Dhënave Yandex.

GPU-të kanë ndryshuar shumë në dhjetë vitet e fundit. Përveç rritjes së madhe të performancës, kishte një ndarje të pajisjeve sipas llojit të përdorimit. Pra, kartat video për sistemet e lojërave në shtëpi dhe instalimet e realitetit virtual ndahen në një drejtim të veçantë. Shfaqen pajisje të fuqishme shumë të specializuara: një nga përshpejtuesit kryesorë për sistemet e serverëve është NVIDIA Tesla P100, i krijuar posaçërisht për përdorim industrial në qendrat e të dhënave. Përveç GPU-së, kërkimet po kryhen në mënyrë aktive në fushën e krijimit të një lloji të ri procesori që imiton punën e trurit. Një shembull është platforma me një çip Kirin 970 me procesorin e vet neuromorfik për detyrat që lidhen me rrjetet nervore dhe njohjen e modeleve.

Kjo situatë na bën të mendojmë për pyetjet e mëposhtme:

• Pse fusha e analizës së të dhënave dhe mësimit të makinerive është bërë kaq popullore?
• Si arritën që GPU-të të dominojnë tregun e harduerit me të dhëna intensive?
• Cili hulumtim në fushën e analizës së të dhënave do të jetë më premtuesi në të ardhmen e afërt?

Le të përpiqemi t'i trajtojmë këto çështje në rend, duke filluar me procesorët e parë të thjeshtë video dhe duke përfunduar me pajisjet moderne me performancë të lartë.

Epoka e GPU

Së pari, le të kujtojmë se çfarë është një GPU. Njësia e Përpunimit të Grafikës është një njësi përpunimi grafike e përdorur gjerësisht në sistemet desktop dhe server. Një tipar dallues i kësaj pajisjeje është fokusi i saj në llogaritjen masive paralele. Ndryshe nga procesorët grafik, arkitektura e një moduli tjetër kompjuterik, CPU (Central Processor Unit), është projektuar për përpunimin sekuencial të të dhënave. Nëse numri i bërthamave në një CPU konvencionale matet me dhjetëra, atëherë në GPU ato numërohen në mijëra, gjë që imponon kufizime në llojet e instruksioneve të ekzekutuara, por siguron performancë të lartë llogaritëse në detyrat që përfshijnë paralelizëm.

Hapat e parë

Zhvillimi i video procesorëve në fazat e hershme ishte i lidhur ngushtë me nevojën në rritje për një pajisje të veçantë llogaritëse për përpunimin e grafikës dy dhe tredimensionale. Para ardhjes së qarqeve të veçanta të kontrolluesve të videove në vitet '70, dalja e imazhit kryhej përmes përdorimit të logjikës diskrete, e cila ndikoi në rritjen e konsumit të energjisë dhe madhësive të mëdha të bordit të qarkut të printuar. Mikroqarqet e specializuara bënë të mundur që të veçohet zhvillimi i pajisjeve të krijuara për të punuar me grafikë në një drejtim të veçantë.

Ngjarja tjetër revolucionare ishte shfaqja e një klase të re të pajisjeve më komplekse dhe shumëfunksionale - procesorë video. Në 1996, 3dfx Interactive lëshoi ​​çipset Voodoo Graphics, i cili shpejt mori mbi 85% të tregut të dedikuar të videove dhe u bë lider në grafikat 3D në atë kohë. Pas një sërë vendimesh të pasuksesshme nga menaxhmenti i kompanisë, ndër të cilat ishte blerja e prodhuesit të kartave video STB, 3dfx humbi epërsinë ndaj NVIDIA dhe ATI (më vonë AMD), dhe në 2002 shpalli falimentimin.

Llogaritja e përgjithshme GPU

Në vitin 2006, NVIDIA njoftoi lëshimin e linjës së produkteve të serisë GeForce 8, e cila lançoi një klasë të re pajisjesh të dizajnuara për llogaritjen e njësisë së përpunimit të grafikut të përgjithshëm (GPGPU). Gjatë zhvillimit, NVIDIA kuptoi se më shumë bërthama që funksionojnë me një frekuencë më të ulët janë më efikase për ngarkesa paralele sesa një numër më i vogël bërthamash më të shpejta. Përpunuesit e videove të gjeneratës së ardhshme kanë ofruar mbështetje kompjuterike paralele jo vetëm për përpunimin e transmetimeve video, por edhe për problemet që lidhen me mësimin e makinerive, algjebrën lineare, statistikat dhe detyra të tjera shkencore ose tregtare.

Udhëheqës i njohur

Dallimet në caktimin fillestar të detyrave për CPU dhe GPU kanë çuar në dallime të konsiderueshme në arkitekturën e pajisjeve - me frekuencë të lartë kundrejt multi-core. Për procesorët grafikë, kjo hodhi themelet për potencialin informatik, i cili është duke u realizuar plotësisht në kohën e tanishme. Procesorët video me një numër mbresëlënës bërthamash kompjuterike më të dobëta bëjnë një punë të shkëlqyer me llogaritjen paralele. Procesori qendror, i krijuar historikisht për të punuar me detyra të njëpasnjëshme, mbetet më i miri në fushën e tij.

Për shembull, le të krahasojmë vlerat në performancën e procesorëve qendror dhe grafik kur kryejmë një detyrë të zakonshme në rrjetet nervore - shumëzimin e matricave të rendit të lartë. Le të zgjedhim pajisjet e mëposhtme për testim:

• CPU. Intel Xeon E5-2680 v4 - 28 fije me HyperThreading, 2.4 GHZ;
• GPU. NVIDIA GTX 1080 - 2560 bërthama CUDA, 1607 Mhz, 8 GB GDDR5X.

Le të përdorim një shembull të shumëzimit të matricës llogaritëse në CPU dhe GPU në Jupyter Notebook:

Në kodin e mësipërm, ne matim kohën që iu desh për të llogaritur matricat e të njëjtit rend në CPU ose GPU ("Koha e Ekzekutimit"). Të dhënat mund të paraqiten në formën e një grafiku, në të cilin boshti horizontal paraqet rendin e matricave të shumëzuara, dhe ai vertikal tregon kohën e ekzekutimit në sekonda:

Linja e grafikut e theksuar në portokalli tregon kohën që duhet për të krijuar të dhëna në RAM-in konvencional, për ta transferuar atë në memorien GPU dhe më pas për të kryer llogaritjet. Vija e gjelbër tregon kohën që duhet për të llogaritur të dhënat që janë krijuar tashmë në memorien e kartës video (pa transferuar nga RAM). Blu përfaqëson kohën e numërimit në CPU. Matricat e renditjes me më pak se 1000 elementë shumëzohen në GPU dhe CPU pothuajse në të njëjtën kohë. Diferenca e performancës shfaqet mirë me matricat më të mëdha se 2000 deri në vitin 2000, kur koha e llogaritjes në CPU hidhet në 1 sekondë, ndërsa GPU qëndron afër zeros.

Detyrat më komplekse dhe praktike zgjidhen në mënyrë më efikase në një pajisje me GPU sesa pa to. Meqenëse problemet që klientët tanë zgjidhin në pajisjet GPU janë shumë të ndryshme, vendosëm të zbulojmë se cilat janë rastet më të njohura të përdorimit.

Kush në Selectel jeton mirë me një GPU?

Opsioni i parë që vjen menjëherë në mendje dhe rezulton të jetë një supozim i saktë është minierat, por është kurioze të theksohet se disa e përdorin atë si një mënyrë ndihmëse për të ngarkuar pajisjet në "maksimum". Në rastin e marrjes me qira të një serveri të dedikuar me karta video, koha e lirë nga ngarkesat e punës përdoret për të minuar kriptomonedha që nuk kërkojnë instalime të specializuara (ferma) për t'i marrë ato.

Tashmë klasike deri në një farë mase, detyrat që lidhen me përpunimin dhe paraqitjen grafike e gjejnë gjithmonë vendin e tyre në serverët Selectel me përshpejtues grafikë. Përdorimi i pajisjeve me performancë të lartë për detyra të tilla ju lejon të merrni një zgjidhje më efikase sesa organizimi i stacioneve të punës të dedikuara me karta video.

Gjatë bisedës me klientët tanë, u njohëm edhe me përfaqësues të Shkollës Yandex të Analizës së të Dhënave, e cila përdor fuqinë e Selectel për të organizuar mjedise mësimore testuese. Vendosëm të mësojmë më shumë rreth asaj që po bëjnë studentët dhe mësuesit, cilat fusha të mësimit të makinerive janë tani të njohura dhe çfarë do të presë e ardhmja për industrinë pasi specialistët e rinj të bashkohen në radhët e organizatave kryesore ose të lançojnë startup-et e tyre.

shkenca e të dhënave

Ndoshta, mes lexuesve tanë ka nga ata që nuk do të dëgjonin shprehjen "rrjetet nervore" ose "mësimi me makinë". Duke hedhur poshtë variacionet e marketingut në këto fjalë, përfundimi është një shkencë e të dhënave e sapolindur dhe premtuese.

Qasja moderne për të punuar me të dhëna përfshin disa fusha kryesore:

• Big Data (Big Data). Problemi kryesor në këtë fushë është sasia e madhe e informacionit që nuk mund të përpunohet në një server të vetëm. Nga pikëpamja e mbështetjes së infrastrukturës, kërkohet të zgjidhen problemet e krijimit të sistemeve të grupimeve, shkallëzueshmërisë, tolerancës së gabimeve dhe ruajtjes së të dhënave të shpërndara;
• Detyra me burime intensive (Mësimi i makinës, mësimi i thellë dhe të tjera). Në këtë rast, shtrohet çështja e përdorimit të llogaritjeve me performancë të lartë që kërkon një sasi të madhe RAM dhe burime procesori. Në detyra të tilla, sistemet me përshpejtues grafikë përdoren në mënyrë aktive.

Linja midis këtyre dy drejtimeve gradualisht po mjegullohet: mjetet kryesore për të punuar me të dhëna të mëdha (Hadoop, Spark) po prezantojnë mbështetje për llogaritjen në GPU, dhe detyrat e mësimit të makinerive mbulojnë zona të reja dhe kërkojnë sasi më të mëdha të të dhënave. Mësuesit dhe studentët e Shkollës së Analizës së të Dhënave do të na ndihmojnë për të kuptuar më në detaje.

Është e vështirë të mbivlerësohet rëndësia e punës kompetente me të dhënat dhe zbatimi i duhur i mjeteve të avancuara analitike. Këtu nuk bëhet fjalë as për të dhëna të mëdha, për "liqenet" apo "lumenjtë" e tyre, por për ndërveprimin inteligjent me informacionin. Ajo që po ndodh tani është një situatë unike: ne mund të mbledhim një larmi informacioni dhe të përdorim mjete dhe shërbime të avancuara për analiza të thella. Bizneset zbatojnë teknologji të tilla jo vetëm për të marrë analitikë të avancuar, por edhe për të krijuar një produkt unik në çdo industri. Është pika e fundit që formon dhe stimulon kryesisht rritjen e industrisë së analizës së të dhënave.

Drejtim i ri

Kudo jemi të rrethuar nga informacione: nga regjistrat e kompanive të internetit dhe transaksionet bankare te provat në eksperimentet në Përplasësin e Madh të Hadronit. Aftësia për të punuar me këto të dhëna mund të sjellë miliona fitime dhe të japë përgjigje për pyetjet themelore në lidhje me strukturën e universit. Prandaj, analiza e të dhënave është bërë një fushë e veçantë e kërkimit midis biznesit dhe komunitetit shkencor.

Shkolla e Analizës së të Dhënave përgatit specialistët dhe shkencëtarët më të mirë të specializuar, të cilët në të ardhmen do të bëhen burimi kryesor i zhvillimeve shkencore dhe industriale në këtë fushë. Zhvillimi i industrisë ndikon tek ne si ofrues infrastrukture pasi gjithnjë e më shumë klientë kërkojnë konfigurimin e serverit për detyrat e analizës së të dhënave.

Specifikat e detyrave me të cilat përballen klientët tanë përcaktojnë se çfarë pajisje duhet t'u ofrojmë klientëve dhe në cilin drejtim duhet të zhvillojmë linjën tonë të produkteve. Së bashku me Stanislav Fedotov dhe Oleg Ivchenko, ne intervistuam studentë dhe mësues të Shkollës së Analizës së të Dhënave dhe zbuluam se cilat teknologji përdorin për të zgjidhur problemet praktike.

Teknologjitë e analizës së të dhënave

Gjatë trajnimit, studentët nga bazat (matematika e lartë bazë, algoritmet dhe programimi) arrijnë në fushat më të avancuara të mësimit të makinerive. Ne mblodhëm informacione për ato që përdorin serverë GPU:

• Mësimi i thellë;
• Të mësuarit përforcues;
• vizion kompjuterik;
• Përpunimi automatik i tekstit.

Studentët përdorin mjete të specializuara në detyrat e tyre studimore dhe kërkimore. Disa biblioteka janë krijuar për të sjellë të dhënat në formën e dëshiruar, të tjerat janë krijuar për të punuar me një lloj specifik informacioni, si teksti ose imazhet. Të mësuarit e thellë është një nga fushat më komplekse në analizën e të dhënave që përdor në mënyrë aktive rrjetet nervore. Ne vendosëm të zbulonim se cilat korniza përdorin mësuesit dhe studentët për të punuar me rrjetet nervore.

Mjetet e paraqitura kanë mbështetje të ndryshme nga krijuesit, por megjithatë ato vazhdojnë të përdoren në mënyrë aktive për qëllime edukative dhe pune. Shumë prej tyre kërkojnë pajisje me performancë të lartë për të përpunuar detyrat në kohën e duhur.

Zhvillim dhe projekte të mëtejshme

Si çdo shkencë, drejtimi i analizës së të dhënave do të ndryshojë. Përvoja që studentët marrin sot padyshim do të jetë baza e zhvillimeve të ardhshme. Prandaj, vlen të përmendet veçmas orientimi i lartë praktik i programit - disa studentë, gjatë ose pas studimeve të tyre, fillojnë të stërviten në Yandex dhe të zbatojnë njohuritë e tyre tashmë në shërbimet dhe shërbimet reale (kërkimi, vizioni kompjuterik, njohja e të folurit, etj. ).

Ne folëm për të ardhmen e analizës së të dhënave me mësues nga Shkolla e Analizës së të Dhënave, të cilët ndanë me ne vizionin e tyre për zhvillimin e shkencës së të dhënave.

Sipas Vlad Shakhuro, mësues i lëndës “Analiza e imazheve dhe videove”, detyrat më interesante në vizionin kompjuterik janë siguria në vende të mbushura me njerëz, drejtimi i një automjeti pa pilot dhe krijimi i një aplikacioni duke përdorur realitetin e shtuar. Për të zgjidhur këto probleme, është e nevojshme të jeni në gjendje të analizoni në mënyrë cilësore të dhënat video dhe të zhvilloni, para së gjithash, algoritme për zbulimin dhe gjurmimin e objekteve, njohjen e një personi nga fytyra dhe rindërtimin tredimensional të skenës së vëzhguar. Mësues Victor Lempitsky, drejtuesi i kursit Deep Learning, veçon në drejtimin e tij autoenkoderët, si dhe rrjetet gjeneruese dhe kundërshtare.

Një nga mentorët e Shkollës së Analizës së të Dhënave ndan mendimin e tij për përhapjen dhe fillimin e përdorimit masiv të mësimit të makinerive:

“Mësimi i makinerisë është shndërruar nga domeni i disa studiuesve obsesivë në një mjet tjetër për zhvilluesin mesatar. Më parë (për shembull, në 2012), njerëzit shkruanin kode të nivelit të ulët për të trajnuar rrjetet konvolucionale në një palë karta video. Tani, çdokush mundet brenda pak orësh:

• shkarkoni peshat e një rrjeti nervor tashmë të trajnuar (për shembull, në keras);
• përdorni atë për të bërë një zgjidhje për detyrën tuaj (rregullimi i imët, mësimi me zero-shot);
• futeni atë në faqen tuaj të internetit ose aplikacionin celular (tensorflow / caffe 2).

Shumë kompani të mëdha dhe startup kanë përfituar tashmë nga një strategji e tillë (për shembull, Prisma), por ka ende më shumë detyra për t'u zbuluar dhe zgjidhur. Dhe mbase e gjithë kjo histori e makinës / mësimit të thellë një ditë do të bëhet aq e zakonshme sa është tani python ose excel.

Askush nuk mund të parashikojë me saktësi teknologjinë e së ardhmes sot, por kur ka një vektor të caktuar lëvizjeje, mund të kuptoni se çfarë duhet studiuar tani. Dhe ka shumë mundësi për këtë në botën moderne.

Mundësi për fillestarët

Studimi i analizës së të dhënave është i kufizuar nga kërkesat e larta për studentët: njohuri të gjera në fushën e matematikës dhe algoritmeve, aftësia për programim. Detyrat vërtet serioze të mësimit të makinerive tashmë kërkojnë pajisje të specializuara. Dhe për ata që duan të mësojnë më shumë rreth komponentit teorik të shkencës së të dhënave, Shkolla e Analizës së të Dhënave, së bashku me Shkollën e Lartë të Ekonomisë, nisën një kurs online "".

Në vend të një përfundimi

Rritja e tregut të GPU-ve mbështetet nga interesi në rritje për aftësitë e pajisjeve të tilla. GPU përdoret në lojërat në shtëpi, detyrat e interpretimit dhe përpunimit të videos dhe ku kërkohet llogaritja e përgjithshme me performancë të lartë. Zbatimi praktik i detyrave të nxjerrjes së të dhënave do të depërtojë gjithnjë e më thellë në jetën tonë të përditshme. Dhe ekzekutimi i programeve të tilla kryhet në mënyrë më efektive me ndihmën e GPU.

Falenderojmë klientët tanë, si dhe mësuesit dhe studentët e Shkollës së Analizës së të Dhënave për përgatitjen e përbashkët të materialit dhe ftojmë lexuesit tanë t'i njohin më mirë.

Dhe për përvojë dhe përvojë në fushën e mësimit të makinerive, analizës së të dhënave dhe jo vetëm, ne ju ofrojmë të shikoni Selectel për marrjen me qira të pajisjeve të serverit me përshpejtues grafikë: nga GTX 1080 e thjeshtë deri te Tesla P100 dhe K80 për detyrat më të vështira.

Çfarë shikojmë në fillim kur zgjedhim një smartphone? Duke lënë mënjanë koston për një moment, gjëja e parë që zgjedhim, natyrisht, është madhësia e ekranit. Pastaj ne jemi të interesuar për kamerën, sasinë e RAM-it, numrin e bërthamave dhe frekuencën e procesorit. Dhe këtu gjithçka është e thjeshtë: respektivisht sa më shumë, aq më mirë dhe sa më pak, aq më keq. Sidoqoftë, pajisjet moderne përdorin gjithashtu një procesor grafik, i njohur gjithashtu si GPU. Çfarë është, si funksionon dhe pse është e rëndësishme të dini për të, ne do të përshkruajmë më poshtë.

GPU (Graphics Processing Unit) është një procesor i krijuar ekskluzivisht për operacionet e përpunimit të grafikës dhe llogaritjet me pikë lundruese. Ai ekziston kryesisht për të lehtësuar punën e procesorit kryesor kur bëhet fjalë për lojëra ose aplikacione me burime intensive me grafikë 3D. Kur luani një lojë, GPU është përgjegjëse për krijimin e grafikëve, ngjyrave dhe teksturave, ndërsa CPU mund të trajtojë inteligjencën artificiale ose mekanikën e lojës.

Arkitektura e GPU-së nuk është shumë e ndryshme nga ajo e CPU-së, megjithatë, ajo është më e optimizuar për punë efikase grafike. Nëse e detyroni GPU-në të bëjë ndonjë llogaritje tjetër, ai do të shfaqet nga ana më e keqe.

Kartat video që lidhen veçmas dhe funksionojnë me fuqi të lartë ekzistojnë vetëm në laptopë dhe kompjuterë desktop. Nëse po flasim për pajisje Android, atëherë po flasim për grafikë të integruar dhe atë që ne e quajmë SoC (System-on-a-Chip). Për shembull, procesori ka një GPU të integruar Adreno 430. Kujtesa që ai përdor për punën e tij është memoria e sistemit, ndërsa kartave video në kompjuterët desktop u ndahet memorie që është e disponueshme vetëm për ta. Vërtetë, ka patate të skuqura hibride.

Ndërsa një procesor me bërthama të shumta funksionon me shpejtësi të lartë, një GPU ka shumë bërthama procesori që funksionojnë me shpejtësi të ulët dhe bëjnë vetëm llogaritjet e kulmeve dhe pikselëve. Përpunimi i kulmeve kryesisht sillet rreth sistemit të koordinatave. GPU trajton detyrat gjeometrike duke krijuar një hapësirë ​​tre-dimensionale në ekran dhe duke lejuar objektet të lëvizin në të.

Përpunimi me pixel është një proces më kompleks që kërkon shumë fuqi kompjuterike. Në këtë pikë, GPU-ja mbivendos shtresa të ndryshme, aplikon efekte, bën gjithçka për të krijuar tekstura komplekse dhe grafikë realiste. Pasi të përpunohen të dy proceset, rezultati transferohet në ekranin e smartphone ose tabletit tuaj. E gjithë kjo ndodh miliona herë në sekondë ndërsa jeni duke luajtur një lojë.


Sigurisht, kjo histori për punën e GPU-së është shumë sipërfaqësore, por mjafton të krijoni një ide të përgjithshme të saktë dhe të jeni në gjendje të vazhdoni një bisedë me shokët ose një shitës elektronik, ose të kuptoni pse pajisja juaj u nxeh kaq shumë gjatë lojë. Më vonë, ne patjetër do të diskutojmë avantazhet e GPU-ve të caktuara në punën me lojëra dhe detyra specifike.

Sipas AndroidPit

Në këtë artikull, mund të merrni një shpjegim se GPU në një kompjuter është një procesor grafik, ose, siç është e përshtatshme për shumë të thonë, një kartë video. Mund të jetë i integruar ose diskret. Në varësi të saj, ju mund të zgjidhni ftohjen e nevojshme dhe ushqimin e duhur.

GPU e integruar

Karta e integruar video ndodhet në motherboard ose në procesor. Vetëm për shkak se është një GPU në një kompjuter nuk do të thotë që ju duhet të ekzekutoni lojëra kërkuese ose filma me cilësi të lartë. Fakti është se kartat video të këtij lloji janë krijuar për të punuar me aplikacione të thjeshta që nuk kërkojnë burime të mëdha. Përveç kësaj, ata nuk konsumojnë një sasi të madhe të energjisë.

Sa i përket sasisë së memories, GPU-ja e integruar në kompjuter përdor sasinë dhe frekuencën e RAM-it për të punuar.

Shumica e përdoruesve përdorin karta të këtij lloji vetëm për të instaluar drejtuesit në një kartë grafike diskrete.

GPU diskrete

Lloji diskret i GPU-së në një kompjuter - çfarë është? Ndryshe nga një procesor grafik i integruar, kartat grafike diskrete janë një modul i veçantë që përbëhet nga vetë procesori, disa ftohës, ftohës ftohës, çipa memorie, kondensatorë dhe, në rast të rritjes së fuqisë, ftohja e ujit.

Kartat e tilla video mund të jenë si lojëra ashtu edhe zyra. Për shembull, tek prodhuesi Invidia, ato ndryshojnë në seritë e prodhimit. Këtu GT630 është një model zyre, dhe GTX660 quhet një model lojrash. Numri i parë tregon gjenerimin e GPU, dhe dy të ardhshëm tregojnë serinë. Numërimi deri në 50 seri tregon se pajisjet janë zyra, dhe nga 50 në 90 janë kartat e lojës. Për më tepër, sa më i madh të jetë numri, aq më produktiv përdoret çipi në kartën video. Parashtesa në formën e shkronjës "X" nënkupton një prezantim në kategorinë e lojërave, pasi kartat e tilla video kanë potencial mbingarkesë. Ata gjithashtu kërkojnë një furnizim të veçantë shtesë me energji elektrike, sepse burimet e tyre konsumojnë shumë energji. Tani ekziston një ide e përgjithshme që është një GPU në një kompjuter.

Sa për Radeon, sistemi i tyre i identifikimit është shumë i thjeshtë. Në një sistem katërshifror, shifra e parë është gjenerimi, e dyta është seria dhe dy shifrat e fundit tregojnë sekuencën e modelit. Janë ata që janë përgjegjës për dallimin ndërmjet përfaqësuesve të zyrës dhe atyre diskrete.

Temperatura normale e GPU-së në kompjuter

Për funksionimin normal, procesori duhet të mbahet në një temperaturë optimale, dhe për secilin komponent është i ndryshëm. Sa i përket GPU-së, temperatura e tij e funksionimit zakonisht nuk i kalon 65 gradë. Çipi mund të përballojë ngrohjen deri në 90 gradë, por është më mirë të mos e lejoni këtë, përndryshe përbërësit e çipit video shkatërrohen.

Disa përbërës të kartës video janë përgjegjës për temperaturën normale - këto janë pasta termike, ftohësit, radiatorët dhe sistemi i energjisë.

Pasta termike duhet të ndryshohet rregullisht pasi ngurtësohet me kalimin e kohës dhe humbet funksionin e saj ftohës. Zëvendësimi i tij nuk kërkon shumë kohë - thjesht hiqni mbetjet e pastës së vjetër dhe aplikoni me kujdes një të re.

Një mënyrë tjetër për të ulur temperaturën e GPU-së në kompjuterin tuaj është të zgjidhni ftohësit e duhur. Çdo kartë video e lojërave është e pajisur me ftohës nga një deri në tre pjesë. Sa më shumë tifozë, aq më mirë do të ftohen radiatorët. Për sa i përket përfaqësuesve të zyrave, prodhuesit vendosin në dërrasa kryesisht vetëm ftohës ose një ftohës.

Fuqia për GPU

GPU-të e integruara nuk kërkojnë energji shtesë, por GPU-të diskrete kërkojnë një furnizim më të fuqishëm me energji elektrike. Kartat grafike të zyrës do të funksionojnë normalisht me një njësi 450 vat. Përshpejtuesit grafikë të lëvizshëm do të kërkojnë një furnizim me energji prej më shumë se 500 watts. Me zgjedhjen e duhur, mund të zhbllokoni plotësisht potencialin e kartës video. Për më tepër, sistemi i ftohjes së një karte grafike diskrete do të funksionojë më mirë me energji elektrike të mjaftueshme.

Ushqyerja luan një rol të rëndësishëm. Pa një procesor përshpejtimi grafik, është e pamundur të shfaqet një imazh në ekran. Për të parë se si shfaqet karta video në sistem, thjesht shkoni te paneli i kontrollit dhe hapni skedën "Adaptuesit e ekranit". Nëse shfaqet mesazhi "Pajisja nuk njihet", atëherë duhet të instaloni drejtuesit për procesorin tuaj grafik. Pas instalimit të drejtuesve, modeli i kartës do të shfaqet saktë në sistem.

CPU dhe GPU janë shumë të ngjashme. Ata të dy janë bërë nga miliona tranzistorë, të aftë për të kryer mijëra operacione në sekondë, të cilat i kushtohen vetes . Por cili është ndryshimi midis cpu dhe gpu?

Çfarë është një CPU?

CPU (Central Processing Unit) është njësia qendrore e përpunimit, me fjalë të tjera, "truri" i kompjuterit. Ky është një koleksion prej disa milion transistorëve që mund të kryejnë llogaritje komplekse. Një procesor standard ka një deri në katër bërthama me shpejtësi nga 1 deri në 4 GHz, megjithëse kohët e fundit.

CPU është një pajisje mjaft e fuqishme që mund të kryejë çdo detyrë në një kompjuter. Numri i bërthamave dhe shpejtësia e orës së CPU-së është një nga çelësat

Çfarë është një GPU?

GPU (Graphics Processing Unit) është një lloj i specializuar i mikroprocesorit që është i optimizuar për shfaqje grafike dhe detyra specifike. Shpejtësia e orës së GPU-së është dukshëm më e ulët se CPU, por zakonisht ka më shumë bërthama.

Cili është ndryshimi midis CPU dhe GPU?

GPU mund të bëjë vetëm një pjesë të shumë operacioneve të CPU-së, por e bën këtë me një shpejtësi të jashtëzakonshme. GPU përdor qindra bërthama në kohë reale për të shfaqur mijëra pikselë në një monitor. Kjo lejon që grafika komplekse e lojës të shfaqet pa probleme.

Sidoqoftë, CPU-të janë më fleksibël se GPU-të. Njësitë qendrore të përpunimit kanë një grup më të madh instruksionesh, kështu që ato mund të kryejnë një gamë më të gjerë detyrash. CPU-të funksionojnë në frekuenca maksimale më të larta dhe mund të kontrollojnë hyrjen dhe daljen e të gjithë komponentëve të kompjuterit. CPU-të janë të afta të punojnë me memorie virtuale, e cila është e nevojshme për sistemet operative moderne, ndërsa GPU-të jo.

Pak për kompjuterin GPU

Edhe pse GPU-të janë më të mirat për paraqitjen e videove, ato teknikisht janë të afta të bëjnë më shumë. Përpunimi i të dhënave grafike është vetëm një lloj detyre përsëritëse dhe shumë paralele. Detyra të tjera si minimi i bitcoin ose thyerja e fjalëkalimit mbështeten në të njëjtat lloje grupesh të mëdha të të dhënave dhe operacione matematikore. Kjo është arsyeja pse shumë njerëz përdorin GPU-në për qëllime "jografike".

Rezultati

CPU-të dhe GPU-të kanë qëllime të ngjashme, por janë të optimizuara për detyra të ndryshme kompjuterike. Ky është ndryshimi midis CPU dhe GPU. Për të punuar si duhet dhe me efikasitet, një kompjuter duhet të ketë të dy llojet e mikroprocesorëve.

Përshëndetje miq.

A ju pëlqen të luani lojëra realiste në kompjuterin tuaj? Apo shikoni një film në një cilësi që tregon qartë çdo gjë të vogël? Pra, duhet të imagjinoni se çfarë është gpu në një kompjuter. A dini ndonjë gjë për të? Artikulli im do t'ju ndihmojë të shpëtoni nga ky keqkuptim ;-).

GPU nuk është një kartë grafike

Një kombinim i shkronjave të panjohura për shumë nënkupton konceptin e "njësisë së përpunimit grafik", që në gjuhën tonë do të thotë një procesor grafik. Është ai që është përgjegjës për riprodhimin e figurës në pajisjen tuaj, dhe sa më të mira karakteristikat e saj, aq më i mirë do të jetë imazhi.

Keni menduar gjithmonë se këto funksione kryejnë? Sigurisht, keni të drejtë, por është një pajisje komplekse dhe përbërësi kryesor i saj është vetëm një procesor grafik. Mund të ekzistojë edhe në mënyrë autonome nga vidyuhi. Ne do të flasim për këtë pak më vonë.

GPU: të mos ngatërrohet me CPU

Pavarësisht ngjashmërisë së shkurtesave, mos e ngatërroni temën e bisedës sonë me (Njësia Qendrore e Përpunuesit). Po, janë të ngjashëm, si në emër ashtu edhe në funksion. Ky i fundit gjithashtu mund të riprodhojë grafikë, megjithatë, është më i dobët në këtë çështje. Sidoqoftë, ato janë pajisje krejtësisht të ndryshme.

Ato ndryshojnë në arkitekturë. CPU është një pajisje me shumë qëllime që është përgjegjëse për të gjitha proceset në kompjuter. Për ta bërë këtë, ai ka nevojë për disa, me ndihmën e të cilave ai përpunon në mënyrë sekuenciale një detyrë pas tjetrës.

Nga ana tjetër, GPU u krijua fillimisht si një pajisje e specializuar e krijuar për të kryer paraqitjen grafike, përpunimin e teksteve dhe imazhet komplekse me shpejtësi të lartë. Për qëllime të tilla, ai ishte i pajisur me një strukturë me shumë fije dhe shumë bërthama, në mënyrë që të mund të punonte me sasi të mëdha informacioni në të njëjtën kohë, dhe jo në mënyrë sekuenciale.

Duke pasur parasysh këtë avantazh, udhëheqësit midis prodhuesve të përshtatësve video kanë lëshuar modele në të cilat procesorët grafikë mund të bëhen një zëvendësim i avancuar për atë qendror. Marka nVidia e quan një pajisje të tillë GTX 10xx, ndërsa konkurrenti kryesor AMD e quan RX.

Llojet e procesorëve grafikë

Në mënyrë që të mund të lundroni në tregun e GPU, ju sugjeroj të njiheni me llojet e kësaj pajisjeje:

• Diskret. Përfshihet në përshtatësin e videos. Lidhet me motherboard përmes një lidhësi të dedikuar (më shpesh PCIe ose AGP). Ka RAM-in e vet. Jeni një lojtar kërkues apo punoni me redaktorë komplekse grafikësh? Merrni një model diskret.

• Integruar (IGP). Më parë ishte ngjitur në motherboard, tani është i integruar në procesorin qendror. Fillimisht, nuk ishte i përshtatshëm për të luajtur lojëra realiste dhe programe të rënda grafike, por modelet e reja përballen me këto detyra. Megjithatë, mbani në mend se çipat e tillë janë disi më të ngadaltë, sepse nuk kanë RAM personale dhe aksesojnë memorien e CPU-së.

• Përpunimi hibrid i grafikës. Kjo është 2 në 1, domethënë kur të dy GPU-të e llojit të parë dhe të tipit të dytë janë instaluar në kompjuter. Në varësi të detyrave të kryera, njëra ose tjetra përfshihet në punë. Sidoqoftë, ka laptopë në të cilët mund të funksionojnë 2 lloje pajisjesh në të njëjtën kohë.
• lloji i jashtëm. Siç mund ta merrni me mend, ky është një procesor grafik i vendosur jashtë kompjuterit. Më shpesh, ky model zgjidhet nga pronarët e laptopëve, të cilët e kanë të vështirë të vendosin një kartë video diskrete në pajisjen e tyre, por me të vërtetë duan të marrin grafikë të mirë.

Si të zgjidhni?

Kur zgjidhni një përshtatës video për veten tuaj, kushtojini vëmendje karakteristikave të mëposhtme:

• Frekuenca e orës. Specifikuar në megahertz. Sa më i madh të jetë numri, aq më shumë informacion në sekondë mund të përpunojë pajisja. Vërtetë, jo vetëm që ndikon në performancën e tij. Edhe arkitektura ka rëndësi.
• Numri i blloqeve llogaritëse. Ato janë krijuar për të përpunuar detyra - shader përgjegjës për llogaritjet kulmore, gjeometrike, piksel dhe universale.

• Shpejtësia e mbushjes (fillimi). Ky parametër mund të tregojë se sa shpejt GPU mund të vizatojë figurën. Ndahet në 2 lloje: piksel (shkalla e mbushjes së pikselit) dhe tekstura (shkalla e texelit). E para ndikohet nga numri i blloqeve ROP në strukturën e procesorit, dhe e dyta - nga njësitë e teksturës (TMU).

Zakonisht në modelet më të fundit GPU ka më pak blloqe të para. Ata i shkruajnë pikselët e llogaritur nga përshtatësi video në buferë dhe i përziejnë, gjë që me zgjuarsi quhet përzierje. TMU-të kryejnë marrjen e mostrave dhe filtrimin e teksturave dhe informacioneve të tjera të nevojshme për shtrirjen e skenës dhe llogaritjet e përgjithshme.

blloqe gjeometrike

Më parë, askush nuk u kushtonte vëmendje atyre, sepse lojërat virtuale kishin gjeometri të thjeshtë. Ky parametër filloi të merret parasysh pas shfaqjes së teselimit në DirectX 11. Nuk e kupton se çfarë dua të them? Le të shkojmë me radhë.

Është një mjedis (bashkësi mjetesh) për të shkruar lojëra. Për t'ju ndihmuar të lundroni në temë, do të them se versioni më i fundit i produktit është i 12-ti, i cili u publikua në 2015.

Tessellation është ndarja e avionit në pjesë për t'i mbushur ato me informacione të reja, gjë që rrit realizmin e lojës.

Kështu, nëse doni të zhyteni me kokë në atmosferën e Metro 2033, Crysis 2, HAWX 2, etj., merrni parasysh numrin e blloqeve gjeometrike kur zgjidhni një GPU.

Kujtesa

Gati për të marrë një kartë video të re? Pra, duhet të merrni parasysh disa karakteristika të tjera të RAM-it:

• Vëllimi. Rëndësia e RAM-it është disi e mbivlerësuar, pasi jo vetëm kapaciteti i saj, por edhe lloji dhe vetitë e saj ndikojnë në performancën e kartës.
• Gjerësia e gomave. Ky është një parametër më domethënës. Sa më i gjerë, aq më shumë informacion mund të dërgojë memoria në çip dhe anasjelltas në një kohë të caktuar. Kërkohet një minimum prej 128 bitësh për të luajtur lojëra.
• Frekuenca. Ai gjithashtu përcakton xhiron e RAM-it. Por mbani në mend se memoria me një autobus 256-bit dhe një frekuencë prej 800 (3200) MHz funksionon në mënyrë më efikase sesa me 128 bit në 1000 (4000) MHz.
• Një lloj. Unë nuk do t'ju ngarkoj me informacione të panevojshme, por do të përmend vetëm llojet që janë optimale për sot - këto janë gjeneratat e GDDR 3 dhe 5.

Disa fjalë për ftohjen

Po mendoni të instaloni një çip të fuqishëm? Kujdesuni menjëherë për ftohjen shtesë në formën e radiatorëve, ftohësve dhe nëse do të shtrydhni rregullisht të gjithë lëngun nga pajisja, mund të mendoni për sistemin e lëngshëm.

Në përgjithësi, mbani një sy në temperaturën e vidyuhi. Programi mund t'ju ndihmojë me këtë. GPU-Z etj., të cilat, përveç këtij parametri, do t'ju tregojnë gjithçka për pajisjen.

Sigurisht, kartat moderne video janë të pajisura me një sistem mbrojtës që duket se parandalon mbinxehjen. Modele të ndryshme kanë kufij të ndryshëm të temperaturës. Mesatarisht, është 105 ° C, pas së cilës përshtatësi fiket vetë. Por është më mirë të kurseni një pajisje të shtrenjtë dhe të siguroni ftohje ndihmëse.