Для чего нужен графический процессор
Графическое ядро в процессоре: что это такое и зачем оно в компьютере?
GPU переводится как Graphics Processing Unit, по факту это отдельный небольшой компонент компьютера, который несет ответственность за обработку видеографики. GPU на компьютере — это отдельный небольшой микрочип, который может быть:
GPU в компьютере — что это такое?
Не нужно путать GPU в компьютере с видеокартой, потому что GPU — это небольшой микрочип для обрабатывания графики, а видеокарта — это уже полноценное отдельное устройство. GPU является частью видеокарты. Когда GPU в компьютере размещается как отдельный микрочип, тогда его именуют графическим процессором. А если GPU интегрирован в процессор или материнскую плату, то в этом случае его часто называют встроенным или интегрированным графическим ядром.
Графическое ядро в процессоре
Процессор — это небольшой микрочип, который устанавливается на материнскую плату ; это не «весь компьютер», как считают некоторые. Мы уже знаем, что такое GPU в компьютере и как это может быть организовано.
С видеокартой как бы ясно — это отдельное устройство, которое можно купить в магазине и установить в свой ПК. Хорошая видеокарта стоит недешево. Она занимает отдельное место в материнской плате и греется при своей работе.
Графическое ядро в процессоре — это та же видеокарта, только более простая и минимизированная. Оно не занимает отдельного места в материнской плате, так как находится внутри самого процессора. Как правило, такие ядра могут быть менее мощными, чем стационарные видеокарты. Но со своей основной целью — выводить изображение на экран компьютера — они справляются на «отлично». Поэтому такие процессоры рекомендуется применять в офисных компьютерах, где нет больших нагрузок на GPU.
Для чего нужно такое «объединение»?
Такое «объединение» несет в себе 3 задачи:
То есть такая компоновка с центральным процессором существенно разгружает саму материнскую плату. А отсутствие отдельной видеокарты позволяет создавать устройства того же размера, но с увеличенной мощностью.
Недостатки встроенного ГП в компьютере
Встроенный графический процессор обладает рядом собственных недостатков:
Заключение
Мы будем очень благодарны
если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.
Что такое графический процессор и как он работает
GPU (Graphics Processing Unit) — это процессор, предназначенный исключительно для операций по обработке графики и вычислений с плавающей точкой. Он в первую очередь существует для того, чтобы облегчить работу основного процессора, когда дело касается ресурсоемких игр или приложений с 3D-графикой. Когда вы играете в какую-либо игру, GPU отвечает за создание графики, цветов и текстур, в то время как CPU может заняться искусственным интеллектом или расчетами механики игры.
На что мы смотрим в первую очередь, выбирая себе смартфон? Если на минутку отвлечься от стоимости, то в первую очередь мы, конечно, выбираем размер экрана. Затем нас интересует камера, объем оперативной, количество ядер и частота работы процессора. И тут все просто: чем больше, тем лучше, а чем меньше, тем, соответственно, хуже. Однако в современных устройствах используется еще и графический процессор, он же GPU. Что это такое, как он работает и почему про него важно знать, мы расскажем ниже.
Архитектура графического процессора не сильно отличается от архитектуры CPU, однако она более оптимизирована для эффективной работы с графикой. Если заставить графический процессор заниматься любыми другими расчетами, он покажет себя с худшей стороны.
Видеокарты, которые подключаются отдельно и работают на высоких мощностях, существуют только в ноутбуках и настольных компьютерах. Если мы говорим об Android-устройствах, то мы говорим об интегрированной графике и том, что мы называем SoC (System-on-a-Chip). К примеру, в процессоре Snapdragon 810 интегрирован графический процессор Adreno 430. Память, которую он использует для своей работы, это системная память, в то время как для видеокарт в настольных ПК выделяется доступная только им память. Правда, существуют и гибридные чипы.
В то время как процессор с несколькими ядрами работает на высоких скоростях, графический процессор имеет много процессорных ядер, работающих на низких скоростях и занимающихся лишь вычислением вершин и пикселей. Обработка вершин в основном крутится вокруг системы координат. GPU обрабатывает геометрические задачи, создавая трехмерное пространство на экране и позволяя объектам перемещаться в нем.
Обработка пикселей является более сложным процессом, требующим большой вычислительной мощности. В этот момент графический процессор накладывает различные слои, применяет эффекты, делает все для создания сложных текстур и реалистичной графики. После того как оба процесса будут обработаны, результат переносится на экран вашего смартфона или планшета. Все это происходит миллионы раз в секунду, пока вы играете в какую-нибудь игру. 
Конечно же, этот рассказ о работе GPU является весьма поверхностным, но его достаточно для того, чтобы составить правильное общее представление и суметь поддержать разговор с товарищами или продавцом электроники либо понять — почему ваше устройство так сильно нагрелось во время игры. Позднее мы обязательно обсудим преимущества тех или иных GPU в работе с конкретными играми и задачами.
Ускорение вычислений и экономия на ресурсах: когда нужны графические процессоры
Когда графические процессоры (GPU) только появились, никто и не думал, что со временем их станут так широко применять. Сегодня их применяют при исследовании КТ-снимков, производстве мультфильмов и поиске новых лекарств.
Изначально графические процессоры использовали для отрисовки пикселей в графике, а их основным преимуществом была энергоэффективность. Никто не пытался использовать GPU для вычислений: они не способны обеспечить такую же точность, как центральные процессоры (CPU).
Но затем оказалось, что точность вычислений на графических процессорах вполне приемлема для машинного обучения. При этом GPU способны быстро обрабатывать большие объемы данных. Так что сегодня их применяют в разных сферах, о самых интересных рассказываем в статье.
В подготовке статьи нам помогли эксперты Академии больших данных MADE от Mail.ru Group. Кстати, сейчас у них открыт набор на бесплатное обучение, где в том числе учат работать с GPU.
Графический процессор (GPU) — разновидность микропроцессора. В отличие от центрального процессора (CPU), в нем не десятки, а тысячи ядер. Из-за такой архитектуры у графических процессоров есть несколько особенностей:
Посмотрим на основные сферы применения технологии.
Графические процессоры применяют на всех этапах машинного обучения — при подготовке данных, тренировке моделей машинного обучения и их промышленной эксплуатации.
Последние поколения графических процессоров от NVIDIA содержат тензорные ядра — новый тип вычислительных ядер. По сравнению с классическими GPU они выполняют меньше операций за единицу времени, но еще более энергоэффективны. Это важно для крупных компаний с собственными дата-центрами.
Сегодня машинное обучение используют в различных отраслях, например в медицине. Решения на базе ИИ проверяют КТ- и МРТ-снимки и находят на них патологические изменения. В итоге врачи тратят меньше времени на работу со снимками, а риск человеческой ошибки снижается.
«Цельс» — ИИ-платформа для анализа медицинских изображений, она обрабатывает поступающие из больниц снимки. Например, на КТ-снимках легких система способна распознать злокачественные новообразования и COVID-19. Обработка одного исследования занимает 60 секунд, точность выявления патологии — 95%.
Машинное обучение лежит в основе и компьютерного зрения — нейросети, которая умеет распознавать людей и объекты на фотографиях и видео.
Например, компьютерное зрение внедрили в «Инвитро» для решения проблемы очередей. Сотруднику регистратуры требуется время на поиск карточки пациента в базе данных — пока он ищет, очередь увеличивается. Чтобы сократить время ожидания, на входе в клинику пациента снимает камера видеонаблюдения. Она передает изображение в систему, где компьютерное зрение распознает его личность и заранее открывает для регистратора нужную карточку. В итоге пациенты меньше ждут в очередях, а их лояльность возрастает.
Подобные технологии лежат и в основе Valossa AI. Компания предоставляет различные ИИ-решения для работы с изображениями и видео. В частности, нейросети способны обнаруживать в видео нежелательный контент, чтобы его удалить, или распознавать эмоции людей.
Функцию распознавания эмоций, например, использовали в шоу финской телекомпании Yle. По правилам, его участники слушали шутки, стараясь сохранить нейтральное выражение лица. ИИ оценивал, насколько им это удалось.
GPU изначально разрабатывали для работы с графикой. Так что сегодня их используют в системах, которые обрабатывают большие массивы изображений, например снимки из космоса.
Такие снимки в том числе используют, чтобы следить за состоянием лесов или развитием половодья. Но в исходном виде в снимках невозможно разобраться, поэтому их предварительно обрабатывают: убирают все лишнее и наносят определенную разметку — GPU помогают ускорить этот процесс.
«Банк базовых продуктов» Роскосмоса предоставляет другим ведомствам и ученым снимки с космических аппаратов. Используя их, оценивают качество поверхностных вод, состояние лесов, следят за пожарной обстановкой и паводками. Чтобы на снимках можно было легко найти нужную информацию, система предварительно их обрабатывает.
С каждым годом фильмы и мультфильмы, созданные с помощью компьютерной графики, выглядят все реалистичнее. Это достигается с помощью рендеринга — процесса визуализации.
Чтобы компьютерная графика выглядела на экране естественно, современные программы для рендеринга учитывают множество деталей — например, как падает свет и выглядят тени. Это требует больших вычислительных мощностей, так что крупные студии, как правило, используют графические процессоры.
Для мультфильма «Город героев» в Walt Disney использовали Hyperion — симулятор глобального освещения, который создавали около двух лет. Он производит сложные вычисления, чтобы рассчитать, как будет выглядеть непрямой свет, многократно отраженный от всех поверхностей. Для отрисовки «Города героев» расчеты проводились с помощью кластера, состоящего из 55 000 вычислительных ядер.
Еще графические процессоры применяют в KVM — специальных программах для геймеров, например, к ним относится Playkey. Они позволяют запускать игры с хорошей графикой на маломощных компьютерах за счет переноса нагрузки в облако. Так что мощный компьютер не требуется.
Тяжелыми называют вычисления, в которых задействованы сложные алгоритмы, из-за чего они потребляют большое количество ресурсов. Пример таких вычислений — докинг. Это метод молекулярного моделирования, он позволяет подобрать молекулу, которая лучше всего взаимодействует с нужным белком.
Это трудоемкая и дорогая работа, например, в США на разработку одного нового лекарства уходит в среднем 985 млн долларов. Используя графические процессоры, фармкомпании экономят на вычислительных мощностях, ускоряют разработку и за счет этого тратят меньше денег.
Например, в начале пандемии ученые из Московского государственного университета стали искать вещества, которые могут оказаться полезными для лечения коронавируса. Чтобы найти лекарство, они подобрали перспективный белок, проанализировали его структуру и создали модели для докинга. Молекулярное моделирование запустили на суперкомпьютере «Ломоносов».
Другой пример тяжелых вычислений — анализ большого количества разнородных данных. Например, он требуется при обработке сейсмографических данных.
В регионах, где давно добывают нефть, стандартные методы сейсморазведки уже не справляются с поиском залежей в нужных объемах. Так, например, случилось в Башкортостане, где первая скважина появилась еще в 1930-х годах.
Поэтому для разведки нефтяных запасов в ООО НПЦ «Геостра» использовали облачные решения. Расчеты велись на платформе Mail.ru Cloud Solutions. Для сложных расчетов использовали графические процессоры NVIDIA Tesla V100. Пилотный проект оказался успешным: удалось спрогнозировать эффективность будущих скважин и определить места для бурения.
На промышленных предприятиях умные датчики собирают данные о работе оборудования и передают их в аналитическую систему. Используя эту информацию, компании могут следить за работой оборудования, предсказывать поломки, планировать профилактические работы и думать над оптимизацией производства. Для того чтобы данные обрабатывались быстрее, используют графические процессоры.
Например, WaveAccess на базе Mail.ru IoT Platform разработала решения для Единой платформы сбора и анализа данных, с помощью которой государство контролирует природопользование. Всего решений четыре: система мониторинга воздуха, дистанционного надзора за объектами культурного наследия, незаконной вырубкой лесов и зарастания сельхозземель. Платформа собирает данные с помощью датчиков IoT и выявляет инциденты в режиме реального времени. На основании этих данных государственные органы проводят проверки.
Еще решения в области интернета вещей используют для создания цифровых двойников — виртуальных копий станков или целых заводов. В таком случае система не просто анализирует данные с умных датчиков, а строит на их основе трехмерную модель оборудования. Фактически инженеры на компьютере видят, как работает тот или иной станок.
На передачу и обработку данных требуется время. Поэтому на предприятиях, которым важно узнавать о неполадках в режиме реального времени, для ускорения работы используют графические процессоры.
Например, благодаря цифровому двойнику Московской ТЭЦ-20 удалось повысить эффективность работы предприятия на 4%. Другой пример — виртуальный прототип завода КАМАЗ, где оцифровали почти 50 станков, а также манипуляторы, производственные роботы и другое оборудования. Благодаря этому на предприятии могут контролировать все этапы сборки автомобилей.
На заводе Siemens в Амберге выпускают 12 млн программируемых логических контроллеров в год, то есть одно изделие в секунду. На предприятии объединили виртуальное и реальное производство: на изделия нанесены коды, которые передают оборудованию его маршрут и требования к каждой операции — за процессом следят специальные программы.
В итоге новые заказы на заводе выполняются за сутки, 99,99885% выпускаемой продукции полностью соответствует стандартам качества, а себестоимость снизилась на 25%.
Чтобы повысить скорость вычислений, необязательно закупать графические процессоры — мощности можно арендовать у облачного провайдера. У GPU в облаке есть несколько особенностей:
На платформе Mail.ru Cloud Solutions к виртуальным машинам можно подключить графические процессоры NVIDIA Tesla V100. Это одно из последних поколений GPU, в каждом процессоре 640 тензорных ядер. К нужной виртуальной машине графические процессоры подключают по запросу, для этого нужно обратиться в техподдержку.
На платформе есть и другие решения для машинного обучения и работы с большими данными. Используя их, можно построить в облаке собственную аналитическую систему или решение для тренировки нейросетей.
Что такое графический процессор (GPU)?
При покупке нового ПК/ноутбука очень полезно разбираться во всех важных внутренних компонентах, благодаря которым компьютеры, собственно, и работают.
Зная о принципах их работы, вы сможете легко понять, имеет ли рассматриваемый компьютер подходящие характеристики, еще до совершения покупки!
Сегодня мы рассмотрим очень важный внутренний компонент любого ПК: GPU, или графический процессор. Мы расскажем, что это такое, чем он отличается от видеокарты, а также несколько других деталей, о которых важно знать. Поехали!
Что такое GPU?
GPU расшифровывается как Graphics Processing Unit, то есть графический процессор. Это тип процессора, который отвечает за рендеринг графики (создание изображений, которые вы видите на экране).
Графический процессор очень важен для любых вычислительных задач, в частности таких, как 3D-рендеринг и игры.
Поэтому, при покупке ПК или ноутбука для игр или создания различного контента, важно обратить внимание на тип графического процессора, поскольку это оказывает прямое влияние на качество картинки и на быстроту выполнения задач.
Графический процессор и видеокарта – одно и то же?
В разговорной речи графический процессор часто используется в качестве синонима к видеокарте. Но технически это не совсем правильно.
Графический процессор на самом деле является частью видеокарты. Он отвечает за рендеринг графики, а видеокарта обеспечивает необходимую мощность и доступ к высокоскоростной памяти.
Кроме того, видеокарта подключает сам графический процессор к другим частям компьютера, которые требуют к нему доступ (центральный процессор, системная память и накопитель) для выполнения нужных задач.
А что такое интегрированный графический процессор?
iGPU – это интегрированный графический процессор. Иными словами, это GPU, встроенный в центральный процессор.
При наличии интегрированной графики основной процессор использует память совместно с графическим, благодаря чему снижается энергопотребление и общая нагрузка на ПК.
Интегрированный графический процессор отлично подходит для обычных повседневных задач (например, просмотр веб-страниц и работа с текстом). Но если вам нужен мощный компьютер для игр или редактирования видео, то нужно рассмотреть покупку устройства с дискретным графическим процессором, или же dGPU.
Что такое дискретный графический процессор?
dGPU – дискретный графический процессор. Он ставится отдельно от основного процессора и имеет свою выделенную память, которая не передается ЦП.
Обычно дискретные графические системы обеспечивают лучшую производительность и способны справляться с более интенсивными задачами. Но они также потребляют больше энергии и выделяют больше тепла.
Некоторые ноутбуки оснащаются дискретной графикой, но чаще всего такие процессоры встречаются на настольных компьютерах.
Как узнать, какой графический процессор установлен в моем компьютере?
Получить информацию о графическом процессоре на своем компьютере можно в настройках устройства.
Если у вас Windows 10, нужно перейти в «Диспетчер устройств», затем выбрать пункт «Видеоадаптеры», где вы и увидите полный список графических процессоров, установленных на компьютере.
Затем нужно погуглить название, чтобы узнать, является ли процессор встроенным или дискретным.
Вы можете получить более подробную информацию о графическом процессоре вашего ПК и других характеристиках другими способами, включая использование сторонних программ.
Итоги
Теперь вы знаете немного больше о графических процессорах. Главный плюс в том, что вы можете использовать эти знания при покупке нового ПК/ноутбука.
Еще раз пройдемся по основным тезисам:
Что такое графический процессор?
Независимо от того, купили ли вы компьютер, консоль или даже смартфон, вы наверняка встречали термин GPU, но что такое графический процессор?
Что такое графический процессор?
Графический процессор (графический процессор) — это компонент, отвечающий за создание изображений для вашего компьютера. Без какого-либо графического процессора, установленного на вашем компьютере, он даже не смог бы отображать ваш домашний экран Windows.
Графические процессоры оснащены не только компьютерами, но и консолями, смартфонами и планшетами. По сути, любое устройство, способное отображать трехмерную графику на экране, скорее всего, будет иметь какой-то графический процессор.
Что делает графический процессор?
Графические процессоры ускоряют рендеринг 3D-графики. Это полезно для многих рабочих нагрузок.
Они, вероятно, наиболее известны в играх, поскольку от них требуется одновременный рендеринг нескольких сложных анимаций. Однако графические процессоры также широко используются в творческих целях, таких как редактирование видео, создание 3D-моделей и многое другое. Мощный графический процессор — это ключевое отличие MacBook Pro от MacBook Air.
Графические процессоры также используются в центрах обработки данных, что позволяет заниматься облачными играми, потоковой передачей видео и кодированием видео. Их также можно использовать для майнинга биткойнов, хотя такие компании, как Nvidia, недавно пытались заблокировать такое использование на своих графических процессорах GeForce.
Вы могли бы…
Что такое iGPU?
Есть два типа графических процессоров. Первый — это iGPU (интегрированный графический процессор), который представляет собой графический процессор, встроенный в процессор.
Как правило, они не очень мощные и предназначены для основных задач рендеринга, а не для игр и 3D-анимации. Тем не менее, AMD и Intel в последние годы улучшают свои iGPU, чтобы повысить производительность для требовательных рабочих нагрузок.
Если вы покупаете настольный процессор без видеокарты, то стоит убедиться, что он действительно оснащен встроенным графическим процессором, так как это не всегда так.
Что такое dGPU?
Второй тип графического процессора — это dGPU (блок обработки дискретной графики). Это компонент, который находится внутри видеокарты для настольных систем или в качестве специального чипа в ноутбуках высокого класса. Дискретный графический процессор обычно значительно мощнее, чем iGPU, и специализируется на рендеринге расширенной графики для игр и создания контента.
Однако у дискретных графических процессоров есть загвоздка, поскольку им требуется специальная система охлаждения, чтобы максимизировать производительность и предотвратить ее перегрев. К сожалению, это означает, что игровые ноутбуки обычно намного тяжелее стандартных ноутбуков только с iGPU. Дискретные графические процессоры также имеют высокое энергопотребление, что значительно сокращает время автономной работы.
Дискретные графические процессоры также повышают стоимость ноутбука, в то время как высокопроизводительные настольные графические процессоры обычно являются самым дорогим компонентом при сборке ПК — самая дешевая видеокарта в последней серии 30 от Nvidia стоит 299 фунтов стерлингов / 329 долларов. Из-за этого дискретный графический процессор рекомендуется только в том случае, если он вам нужен, например, для игр, создания контента или других интенсивных рабочих нагрузок.
Что такое видеокарта?
Существует много путаницы в различиях между графическим процессором и видеокартой, поскольку эти два термина часто используются как синонимы.
Графический процессор — это фактический чип, который выполняет всю тяжелую работу. Графический процессор установлен внутри видеокарты.
Графическая карта — это «карта расширения», которая позволяет графическому процессору подключаться к материнской плате и выводить изображение на ваш монитор. Видеокарты также могут иметь дополнительное оборудование, такое как система охлаждения и собственная выделенная оперативная память.
В то время как AMD и Nvidia производят графические процессоры, сторонние производители, такие как Asus и Gigabyte, продают свои собственные видеокарты, на которых размещены эти графические процессоры, предлагая уникальные конструкции и системы охлаждения.
Графическая карта и графический процессор имеют аналогичное отношение к процессору и материнской плате: первая обеспечивает всю вычислительную мощность, а вторая занимается логистикой.
Почему видеокарт нет в наличии?
Если вы пытались купить видеокарту в 2021 году, вы, вероятно, поняли, что их всех нет в наличии. На это есть несколько причин.
Глобальная цепочка поставок графических процессоров пострадала, когда поразил Covid-19, в результате чего многие фабрики были закрыты, а несколько стран закрыли границы. В то время как производство графических процессоров замедлилось, спрос резко вырос, поскольку во время пандемии резко выросли продажи ноутбуков и видеокарт.
Все это было очень плохим моментом для рынка графических процессоров, поскольку AMD и Nvidia выпустили свое новое поколение видеокарт в 2021 году, а PS5 и Xbox Series X также появятся в магазинах. Это существенно увеличило спрос.
И давайте не будем забывать о майнерах криптовалюты, так как многие люди покупали партии видеокарт, чтобы добывать биткойны в надежде получить прибыль.
Многие люди, известные как скальперы, также воспользовались нехваткой консолей и видеокарт, покупая их оптом, а затем продавая по завышенным ценам с целью получения прибыли. Это еще больше затрудняло покупку видеокарты в те редкие моменты, когда у розничных продавцов появлялись новые запасы.
Есть надежда, что нехватка видеокарт может закончиться до конца года, но при таком большом количестве факторов в этом трудно быть уверенным.
Если вы хотите купить новую видеокарту, ознакомьтесь с нашим списком лучших видеокарт и таблицей всех наших данных о производительности ниже.